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.

Si has estado pendiente de nuestras redes sociales, seguramente ya hayas visto un video reciente en el que hablamos sobre el auge de MCP o Model Context Protocol.

Si no lo has visto, hazlo 😉 (porque igual lo vas a necesitar).

Tal y como lo dijimos en el vídeo, MCP actúa como el cable USB-C que usas en tu laptop; te permite cargarla, transferir datos, conectar pantallas y hasta cargar otros dispositivos.

Pero en el contexto de MCP, se estandariza la comunicación de los sistemas de IA en general —no solo chatbots— a herramientas externas y fuentes de datos.

No todos están recibiendo estos correos.

De hecho, si te están llegando,

es porque en algún momento levantaste la mano,

te uniste a la newsletter,

Ya me lo han preguntado varios:

“¿Por qué montáis esto en WhatsApp y no en Discord?”

Respuesta rápida<:

Porque no quiero ruido.

Llevo 4 días contándote mi historia.

No por nostalgia.

No para que me aplaudas.

Sino porque sé que, en algún punto,

Había noches donde me iba a dormir a las 2 o 3 de la mañana.

Y me despertaba a las 7 con un solo pensamiento:

seguir.

En 2020 todo se vino abajo

Tenía un trabajo estable, proyectos con Oracle, rutinas claras.

¿Alguna vez has tenido que desarrollar una pasarela de pagos? 😬.

Bueno, realmente no es complicado si entiendes el flujo de pago. Sin embargo, una parte que sí se puede tornar realmente complicada (y que, por supuesto, aprenderemos hoy) es la del manejo de errores.

Durante la realización de un pago, se pueden presentar una cantidad de situaciones: particiones de red, fallas en los sistemas del banco o incluso un timeout.

Nuestro mayor desafío será decidir cuándo es conveniente reintentar el pago y cuándo no.

Mi primer lenguaje fue C.

Mi primera “herramienta” fue un boli Bic.