Gemini 3 CLI: Realidad vs. Hype en flujos de trabajo con MCP

¡Por fin pruebo Gemini 3 CLI! Google promete que es el agente definitivo, pero ¿cumple en el mundo real? En este vídeo lo pongo a prueba creando una aplicación completa, enfrentándolo a errores, alucinaciones y viendo cómo se recupera. Analizamos su capacidad para usar MCPs (Model Context Protocol), integrarse con GitHub y gestionar tareas complejas. Dentro del vídeo: - ⚡️ Instalación y configuración de Gemini 3. - 🐛 Primera prueba: Fallos, UI "fea" y alucinaciones de modelos. - 🛠️ Uso de MCPs (Model Context Protocol) y herramientas externas como Chrome DevTools. - 🤖 Segunda oportunidad: ¿Mejora el resultado? (Spoiler: Sí, mucho). - 💻 Integración con GitHub CLI y Slash Commands para automatización. 00:00 Introducción a Gemini 3 CLI 01:10 Creando la primera App (Chat con IA) 03:50 Primeros resultados: UI decepcionante y errores 06:00 Intentando mejorar la UI (con subagentes) 07:00 Probando Extensiones: Chrome DevTools MCP 08:30 Alucinaciones y bloqueo del modelo 09:50 Integración con GitHub CLI 10:30 Custom Slash Commands (Automatización Redes) 13:50 Segunda Oportunidad: El resultado definitivo 16:30 Conclusiones finales: ¿Vale la pena?