⚠️ Hace poco, hicimos un episodio explicando cómo funcionan los LLMs. Te recomendamos leerlo antes de ver este artículo.

Uno de los temas en tendencia del momento es RAG, o ‘Generación Aumentada por Recuperación’, por sus siglas en inglés.

Somos conscientes de que los LLMs tienen una limitación temporal: son entrenados solo hasta cierta fecha. Esto dificulta las cosas cuando necesitamos preguntarle por hechos más recientes, o incluso cuando necesitamos que nos ayude con nuestra propia información.

Para ser claros, imagina que debes desarrollar un asistente inteligente para una empresa, y este debe poder dar respuestas basándose en la base de conocimiento de un producto.

¿Qué pasa cuando abres un sitio en Google y no carga?

Pasas de largo a otro resultado, ¿verdad?

Los humanos no podemos perder nuestro valioso tiempo en tales minucias.

Un buen desarrollador debería tener claro que el software va más allá de programar. A veces, la importancia está en los detalles: decisiones arquitectónicas, buenas prácticas y la configuración de la infraestructura.

“Supongamos, sin embargo, que en lugar de llamarlos errores los llamáramos bombas de tiempo…”

Watts S. Humphrey

Todos estamos muy emocionados con la IA. Si GPT-4 logró sorprendernos, ni nos imaginamos lo que se viene con la llegada de GPT-5.

Pero entre tanta euforia, poco o nada nos hemos cuestionado sobre la seguridad en estos entornos, y cuáles son los riesgos que presentan.

MCP (o Model Context Protocol) ha permitido que los modelos trasciendan de sí mismos e interactuen más allá de sus límites. Pero varios servidores MCP populares ya fueron encontrados vulnerables.

2025 ha sido el año de automatización.

El avance de la inteligencia artificial nos ha llevado a aprovecharla como nunca antes para automatizar todo lo que sea posible.

Pero automatizar también implica utilizar otras técnicas más allá de solo escribir prompts o conectar un LLM a un servicio externo con MCP.

En algunas ocasiones, también necesitamos extraer información de un sitio web o incluso interactuar con él; de eso se trata justamente el web scraping.

¿Tienes cuenta de Pinterest? Esta particular red social enfrentó un crecimiento acelerado en sus inicios, por allá en el 2010. Eso se convirtió en un verdadero reto para ellos, pues tuvieron que tomar decisiones técnicas apresuradas mientras se les venía una avalancha de usuarios encima.

Hace ya un tiempo, Yashwanth Nelapati y Marty Weiner dieron una charla en la que hablaron de sus aciertos, desaciertos, y en todo caso, como lograron optimizar la arquitectura de Pinterest al máximo.

De esa charla hay bastantes lecciones que hoy todavía son útiles, y que además nos servirán para explicarte otros conceptos.

Tráete un café y empecemos.

En el episodio de hoy, asumiremos que no te olvidas de escribir los tests unitarios, VERDAD?! 😈

Si los haces, probablemente en algún momento te hayas encontrado con una situación en la que debías probar una función que dependía de algo externo, como una base de datos, una API, un servicio de pagos, un archivo en disco, etc.

Escúchame bien: no deberías de invocar esas dependencias directamente dentro de una prueba unitaria.

Si estás leyendo esto, es muy probable que ya conozcas las estructuras de datos de toda la vida: los arreglos, las listas enlazadas, las pilas, las colas, los grafos, los árboles (¡oh dichosos árboles! 🤭), etc.

En el mundo del software, utilizamos las estructuras de datos como una forma de organizar y almacenar la información para que pueda usarse de manera eficiente.

Para que te hagas a una idea más clara, imagina que necesitamos verificar si un número K se encuentra en una larga lista de números. Luego, si K no existe, entonces se añade, o si existe, no se añade.

Aquí nuestra labor es hallar la estructura de datos más adecuada para almacenar la larga lista de números.

Todos, en algún momento de nuestras carreras, nos hemos enfrentado a este famoso error:

Sepas cómo solucionarlo o no, es necesario que profundicemos en las razones por las que se producen los errores CORS, cómo configurarlo correctamente para protegernos de ataques, y de dónde surge esta política.

Ve por un café y prepárate para aprender todo lo que deberías saber sobre CORS ☕⬇️

Los agentes de IA están cada día agarrando más popularidad, y hace poco se nos ocurrió una idea: si un agente puede capacitarse para hacer prácticamente cualquier cosa, ¿por qué no hacer uno que resuelva bugs?

¡Bingo! 💥

Eso es precisamente lo que vamos a hacer hoy; lo mejor de todo es que solo utilizaremos Python y GPT-4o, aunque cabe aclarar que estas y las demás tecnologías que usaremos son solo una preferencia nuestra, y puedes usar las que más se adapten a tus necesidades (o gustos).

Lo mejor de todo es que al terminar, podrás subir este proyecto a tu portafolio y mostrar algo novedoso a los demás.

¡El tiempo si que pasa rápido! Ya ha corrido medio 2025 y Junio no nos ha tenido paciencia tampoco 😅.

Y es que resulta que en Enero hicimos un carrusel en Instagram en el que hablamos sobre los temas más calientes que deberías aprender este año. Aún estas a tiempo, por si lo quieres intentar.

Precisamente, hoy te traemos un episodio en el que te daremos un recorrido completo por todo lo que necesitas saber de Git.

Así que hoy, por lo menos, podrás chequear uno de los elementos de la lista 🔥.

Si aún piensas que hacer caching consiste únicamente en poner a Redis o Memcached entre el servidor y la base de datos, necesitas leer este artículo urgentemente 🚨.

Y es que puede que hacer eso sí funcione.

Pero también tienes que tener en cuenta que implementar caching tiene más ciencia de la que podrías pensar. De no hacerse de la manera correcta puede provocar lecturas inconsistentes, perdida de datos y cualquier otro tipo de bugs raros.

Es por tal razón, que hoy te hablaremos de las distintas estrategias de caché que existen, para que siempre escojas la que mejor se adapte a las necesidades de tu proyecto.

La programación, tal como la conocemos, está cambiando.

La inteligencia artificial ya es capaz de escribir código, y aunque aún necesita supervisión humana, es evidente que pronto lo hará incluso mejor que nosotros en muchos casos.

Esto plantea una pregunta inevitable: ¿cuál será entonces nuestro nuevo rol como programadores?

Algunas voces influyentes en la industria del software incluso se preguntan si seguiremos necesitando interfaces gráficas, ahora que un chatbot puede interactuar directamente con el usuario y ejecutar tareas por él.

Estamos muy acostumbrados a solicitarle cosas al servidor, pues ese es el modelo estándar con el que diseñamos aplicaciones: necesitamos algo, se lo pedimos y él nos lo devuelve.

Todos felices ☺️.

Sin embargo, cada día los requerimientos se vuelven más complejos y, por lo tanto, ya no queremos solicitarle algo al servidor, sino que él nos lo envíe apenas lo tenga listo.

Es más común de lo que piensas, solo piensa en chats en vivo, notificaciones, dashboards interactivos… todos requieren que, de alguna forma, el servidor sea el que le hable al cliente, y no al revés.

Migrar de un monolito a microservicios es una decisión sumamente importante, ojo: no necesaria.

En muchas ocasiones hemos hablado de las bondades de los microservicios, como que nos permiten hacer cambios más rápidos y frecuentes, realizar entregas paralelas e independientes entre sí e incluso facilitar el mantenimiento.

Pero también hemos hablado de los desafíos técnicos que conlleva, que es una decisión que debe tomarse con cautela, pues implica reconstruir un barco —si lo vemos metafóricamente— que, en la mayoría de casos, ya zarpó.

Y vaya que reconstruir un barco en altamar no ha de ser tarea fácil 😆.

En un mundo donde tenemos más tecnologías para escoger que problemas que solucionar (es un chiste 😅), lo más común es escoger PostgreSQL y se acabó (chiste x2).

Bueno, en realidad escoger una base de datos es todo un arte, y no se trata solo de seleccionar nuestra tecnología favorita —aunque eso quisiéramos—, sino de entender en profundidad cada uno de los factores involucrados y cómo pueden afectar nuestra aplicación.

Así que en el episodio de hoy, analizaremos todos esos detalles e intentaremos llegar a una clasificación adecuada que te permita escoger una base de datos más rápido que en lo que escogerías Postgres (último chiste 😂).

Empecemos por preguntarnos…

Es probable que, en este punto, aún no tengas ni idea de para qué carajos se supone que sirve el famosísimo DDD (o Diseño Orientado al Dominio, por sus siglas en inglés).

Pero tranquilo, que hoy lo desglosaremos al máximo para que puedas entender su verdadero propósito, y cómo puedes utilizarlo a tu favor para desarrollar software.

¡Empecemos! ☕

Ya hay movimiento.

Ya hay historias. Ya hay preguntas reales.
Y sí… ya hay comunidad.

Quiero que imagines el siguiente escenario: estás almacenando la información de tus usuarios en una base de datos distribuida —esta última palabra es clave—, pues se encuentra repartida en 3 servidores A, B y C.

Cuando vayamos a guardar registros, queremos distribuir la información tan uniformemente como sea posible, es decir, que haya una cantidad de registros similar en cada uno de los servidores.

Para ello, es muy común utilizar una técnica conocida como mod-N hashing, en la que:

1. Se aplica una función de hash a una clave (como el ID del registro a insertar).

2. Posteriormente, se saca el módulo entre el número de servidores que tenemos, así:

Ya está abierto.

Después de días contándote la historia,

compartiéndote cómo nació todo esto

y hablándote de lo que estamos construyendo…

¿Es posible que un servidor haga cosas por sí solo a las 3 am mientras tú estás durmiendo? 😰.

Sí, tranquilo. No es nada paranormal, y se puede hacer gracias a una poderosa herramienta que tenemos en Linux: cron.

Si administras servidores es 100% necesario que la domines.

En este episodio aprenderemos todo sobre Cron, desde la sintaxis más básica hasta técnicas avanzadas para evitar colisiones entre tareas programadas.