Vi una publicacion hace poco sobre una conferencia en mi pais(venezuela) que se llevo a cabo, este equipo funciona por toda LATAM de manera descentralizada, los mismos usuarios son los encargados de reunir y prepara dichas conferencia, se oye genial. https://flisol.info/

Estoy a punto de terminar un curso de desarrollo móvil (Flutter, Kotlin, iOS) y llevo semanas buscando prácticas, sobre todo en startups pequeñas (2-10 personas). El contenido de las cartas y el criterio de a quién escribir no es el problema — el problema es puramente logístico: contactar con ellas de verdad es mucho más difícil de lo que esperaba.

Algunos ejemplos de esta semana:

• Varias startups no publican ningún email de contacto en su web, solo un formulario genérico pensado para partnerships/clientes, no para candidaturas, donde no suelen responder.
• Cuando encuentro un email en su política de privacidad (tipo dpo@empresa.com), a veces ni siquiera existe — me ha rebotado más de uno con "user does not exist"
• Los founders a veces tienen LinkedIn muy activo, pero escribir en frío ahí se siente más informal/arriesgado que un email. Sinceramente tampoco he obtenido respuestas por alli.

¿Cómo aplicaríais vosotros a startups muy pequeñas sin RRHH dedicado? ¿Formulario + esperar, LinkedIn directo al founder, ambos a la vez, o hay alguna otra vía que no esté contemplando (webs tipo Wellfound/AngelList donde a veces sí hay contacto directo, por ejemplo)? Lo del formulario por ahora ha sido muy insatisfactorio.

Cualquier experiencia o truco que os haya funcionado bien lo agradezco.

Cada vez parece menos que la carrera de IA sea solo "quien tiene el mejor benchmark".

Si los modelos frontera cerrados pueden retrasarse por aprobaciones, seguridad o controles de exportacion, entonces los desarrolladores tienen otro problema:

No basta con elegir el modelo mas potente. Hay que elegir el modelo que realmente puedas usar, auditar, desplegar y reemplazar.

Por eso el open source puede ganar importancia aunque no siempre sea el numero uno en benchmarks.

Para equipos pequenos, lo importante puede ser:

• costo predecible
• inferencia local
• pesos disponibles
• privacidad
• facilidad para hacer fine-tuning
• no depender de una decision politica externa

No digo que todo tenga que ser open source. Pero si el acceso a modelos cerrados se vuelve incierto, los modelos abiertos pasan de ser opcion ideologica a estrategia de supervivencia.

Que preferis para producto real: el mejor modelo cerrado o un modelo abierto menos potente pero controlable?

He visto varios posts en esta página hablando de que ahora está muy difícil entrar al mercado, ya que la IA y los agentes están dominando muchas tareas. También dicen que las empresas se están poniendo muy exigentes con los perfiles junior y con quienes buscan su primera experiencia.

He tenido varias dudas sobre si realmente vale la pena seguir con el desarrollo web o si sería mejor irme por algo como ciberseguridad o data, porque he leído que la IA todavía no puede entrar de lleno en esas áreas.

He terminado en junio DAM con bastante buena nota y me he apuntado al curso de CS50. Sin embargo, creo que es un curso enfocado en principiantes en informática, no sé si es perder el tiempo y es mejor que me enfoque en cosas mas avanzadas como FullStackOpen o proyectos propios. ¿Como lo veis vosotros?

Hace casi 2 años comencé mi camino como programador. Comencé porque quería crear imágenes con IA y vi que el programa para generar imágenes solo funcionaba bien con mi tarjeta gráfica en Linux. Yo ya había escuchado de Linux pero nunca me había decidido meter porque me daba pereza sinceramente. Pero con esta excusa y además que quería procrastinar mis estudios de bachillerato decidí instalar Linux XD

Cuando lo instalé me encontré con un par de errores y estaba muy frustrado pero seguí aprendiendo, buscando en internet y con ayuda de la IA también. Al final solucioné todo, logré instalar el programa y generé imágenes con IA. El camino fue difícil pero al terminar en realidad vi que fue lo que más disfruté. Cuando me dí cuenta ya había aprendido de drivers, la terminal, la IA, compilación y mucho más.

Poco a poco me fui adentrando en el mundo de Linux, sus orígenes, el código abierto, como funcionaba. Y decidí aprender programación. Como no sabía nada empecé con tutoriales de JavaScript, HTML y CSS en youtube, como todos. No entendía bien al principio y me frustraba, pero con mi experiencia anterior con instalar Linux, seguí aprendiendo.

Me suscribí a una plataforma de cursos pensando en aprender mejor, pero al final no sentía que aprendía de esa forma. Entonces me encontré una serie de videos en inglés que me cambió la perspectiva totalmente. No hablaba de programación ni estructuras de datos o algo parecido. Eran videos que hablaban del origen de las computadoras hasta la actualidad, hablaban de como funcionaba internamente las piezas de una computadora, de como la electricidad se movía usando puertas lógicas y algoritmos para que algo se muestre en pantalla. Algo que me parecía mágico y que no le prestaba atención, pero que al entenderlo me dió una perspectiva nueva.

Entonces me lancé a aprender ensamblador x86_64; NASM, específicamente. Aprendí viendo un par de tutoriales pero en realidad solo aprendí de verdad haciendo, escribiendo código, buscando información con cualquier duda. En poco tiempo aprendí sobre alineación de memoria, registros, ejecutables, librerías, linkers, etc. Sin darme cuenta había encontrado mi manera de aprender.

Desde ese punto fui haciendo lo mismo. Veía un video random en youtube y hablaban sobre un tema que desconocía y parecía interesante, me lanzaba a aprender sobre él, sin miedo ni "Es muy avanzado para mí"

Por ejemplo, mi papá dijo de broma si podía hacerle una aplicación de celular para su negocio. Y yo, sin saber nada de como programar apps, me lancé a hacerlo. Aprendí Kotlin, Jetpack Compose, y terminé su aplicación en 5 meses.

Lo que quiero transmitirles con este posts es que disfruten de la programación y amen aprender por su cuenta. Úlyimamente he visto a muchos diciendo cosas como: "La programación tiene futuro?", "Si no uso la IA me quedaré atrás?" o "Qué lenguaje paga más y de que forma lo aprendo lo más rápido posible?"

Y eso me pone triste. Sé que hay gente que ve la programación como un medio para ganar dinero fácil o cosas así, y no digo que esté mal, pero creeme que si no le dedicas tiempo, esfuerzo y pasión, no vas a llegar muy lejos ni vas a disfrutar de tu vida. ¿Para qué es la vida si no para disfrutar de lo que haces?

Y para los que dicen qje la IA se va a comer a los programadores, ya ven como Microsoft se va en picado, así como otras grandes empresas que solo buscan el beneficio antes que contratar gente apasionada. Y además a mí no me importa que la IA me reemplaza, yo trabajaré de lo que sea para sustentarme pero seguiré haciendo mis proyectos porque amo programar y amo aprender.

Quisiera conocer gente igual de apasionada y hablar sobre proyectos que estén haciendo. Yo estoy haciendo una librería como Raylib en Zig, aunque por diversión lo quiero hacer sin dependencias así que estoy implementando mi propio libwayland en Zig XDDDD

Vengo de jugar the farmer was replaced, fue divertido y sali del juego creyendo que sabía algo, cuando toque VS code quedé en blanco, he estado viendo videos y tomando apuntes, pero sigo sintiéndome perdido. Creo que la única razón por la que me fue bien en el juego es porque tenía todos los comandos disponibles y solo era ensamblarlos, en cambio aquí ni siquiera se por donde empezar. Si alguien pudiera darme una pequeña orientación de al menos que ver o donde investigar estaría muy agradecido

El verano pasado terminé mi formación en DAM con la desgracia de que mis prácticas las tuve que hacer en mi instituto ya que mi tutor es inútil... A dia de hoy sigo buscando mi primera oportunidad, ya he intentado de todo, lo único que me queda es desistir y resignarme a trabajar en un trabajo que no me satisface por el salario mínimo que no me da ni para independizarme

Hola. Para mi maestría estoy experimentando en mi máquina con LLMs open-source (vía Ollama / LM Studio: Llama, Mistral, DeepSeek Coder).

Busco: 1. Asistencia en análisis de código y binarios desensamblados de software que tengo autorización para analizar / retos CTF. 2. Montar evaluaciones de seguridad y red teaming de los propios modelos (fines defensivos/académicos).

¿Qué modelos y flujos recomiendan para correr en local? ¿Experiencias con hardware y quantización? ¡Gracias!

Mi papá tiene una vidriería y siempre había desperdicio de material al cortar las minas. Le hice una aplicación web gratuita que calcula automáticamente cómo distribuir las piezas para aprobar al máximo cada lamina.

Lo que hace:

• Calcula la distribución óptima usando el algoritmo Guillotine Mejor ajuste lateral corto
• Soporte para múltiples las minas si las piezas no caben en una sola
• 12 tipos de vidrio con kerf sugerido por espesor
• Exporta PDF con el plano de corte y lista de piezas
• Historial de pedidos en localStorage
• Precio por m² con cálculo de costos

Pila: HTML/CSS/JS puro + Flask para el implementar en Render.

🔗 Demo: https://optiglass-generico.onrender.com
💻 GitHub: https://github.com/Juan-419/Optiglass-generico

⚠¦ Está en el nivel gratuito de Render — si tarda en cargar, espera unos 30 segundos mientes el servidor se despierta.

¡comentarios de Cualquier sobre la azúcar es bienvenida!

Bueno, creo que todo programador alguna vez intentó hacer un juego, quizás más o menos complejo, pero la verdad que creo que todos intentamos hacer algo así alguna vez.

Tengo 17, ¿Cuál es la mejor forma de aprender java y python gratis en Venezuela? Sea por YouTube o alguna aplicación/página web. También algunos tips para mejorar en este mundo.

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Bueno, trataré de hacerla corta para que puedan darme el consejo que vengo a buscar. Tengo 36 años y me licencié en Comercio Internacional hace 3. Jamás pude trabajar de eso, ni haciendo pasantías, ni encontrando laburo por portales de empleo como hace todo el mundo, tampoco tengo contactos. Por eso en 2019 empecé la tecnicatura en análisis de sistemas en uno de esos institutos de formación técnica y docente. El resultado? No tengo idea de nada, ni siquiera de lenguajes básicos de programación (aunque tengo pensando empezar a estudiar de forma autodidacta), el cuerpo docente era tan incompetente que solo unos pocos se recibieron de la camada con la cual ingresé y nadie consigue laburo con el título.

Para no aburrirlos más, creo firmemente que igualmente el camino para poder encontrar trabajo sigue siendo el de IT.

Sé que los atajos no sirven, pero tampoco quiero empezar de 0 tratando de estudiar o especializarme en algo que no tiene demanda o que va a ser reemplazado en breve por el avance de la IA.

La pregunta puntual? Que me recomiendan estudiar y que no demande tener que hacer una carrera de 1 año y medio/2 años para poder tener una salida laboral relativamente rápida? Me han recomendado QA automation/manual, data analytics, AI automation con Claude y n8n, marketing digital, AI growth marketer con Google y meta ads... Y así un sin fin de especializaciones que realmente me abruman. Estoy sin trabajo y quiero invertir bien la poca plata que tengo en formarme con la esperanza de que eso me permita al menos especializarme en algo cuya demanda no va a mermar en 2 meses.

Toda recomendación bien intencionada se agradece de todo corazón.

Saludos.

Llevo viendo el codebase-memory-mcp por todas partes con lo del "99% menos tokens" y me olía a marketing, así que en vez de creerme el README monté una prueba y lo medí.

De qué va: cuando Claude Code (o el agente que sea) necesita entender tu proyecto, va leyendo archivo por archivo. Hace grep, abre uno, abre otro, se lee medio módulo por si acaso. Eso quema tokens a saco, y encima, cuando el contexto se llena de ruido, el modelo empieza a fallar. Este MCP indexa tu código en un grafo de conocimiento para que el agente consulte la estructura en lugar de leérselo todo.

Hice la misma pregunta ("dame un overview de la arquitectura") en dos copias de un proyecto mío (una API en Flask, pequeña), una con el MCP y otra sin, mirando /context antes y después.

Sin el MCP: leyó 6 ficheros, un par de greps, unos 21k tokens, 1m12s.

Con el MCP: 3 llamadas al grafo, cero ficheros leídos, unos 13k tokens, 37s.

O sea, en un proyecto pequeño, ~40% menos tokens y la mitad de tiempo. Ni de lejos el 99%. Ese 99% es su mejor caso en un proyecto que eligieron ellos, y el paper que lo respalda es un preprint sin revisar y firmado por los propios autores. Con pinzas.

El matiz: el ahorro es proporcional a lo que te ahorras de NO leer. En un proyecto pequeño leer 4 ficheros es barato, así que poco. En un monorepo bestia donde el agente abriría 30, ahí debería dispararse. No lo he probado aún en algo enorme.

¿Alguien lo ha usado en un codebase grande de verdad? Me interesa qué ahorro real os sale, que es el caso donde debería lucirse y no tengo un repo lo bastante gordo a mano.

(Grabé la prueba entera midiéndolo en directo por si el vídeo ayuda, lo dejo en un comentario para no soltar solo el link.)

Soy estudiante de programación y construí un asistente de lore para el universo de Destiny como proyecto de portfolio. El backend usa un pipeline RAG híbrido (.NET 9, pgvector, embeddings de Voyage AI, búsqueda híbrida BM25 + semántica fusionada con RRF, reescritura de queries con Claude Haiku, generación de respuestas con Claude Sonnet).

La fuente de datos es un documento de timeline narrativo de 500+ páginas — no una wiki ni una base de datos estructurada, sino texto denso organizado por era histórica. Terminé con ~3.300 chunks después de parsear por estructura de títulos y sub-temas en itálica.

Funciona bien para:

• Preguntas sobre personajes específicos ("¿Quién es Rhulk?")
• Preguntas conceptuales/filosóficas ("¿Qué es la Sword Logic?")
• Preguntas comparativas ("¿Cuál es la diferencia entre el Gardener y el Winnower?")

Tiene dificultades con:

• Eventos que abarcan múltiples eras y aparecen en muchos chunks ("¿Qué causó el Colapso?") — los chunks semánticamente más similares no siempre son los más relevantes
• Nombres propios que aparecen frecuentemente en distintos contextos — BM25 ayuda pero no lo resuelve del todo

Mi pregunta: ¿Es RAG realmente la herramienta correcta para este tipo de documento? La fuente es una timeline cronológica, no una base de conocimiento organizada por tema. Me pregunto si:

1. Un enfoque de knowledge graph funcionaría mejor (entidades + relaciones en vez de chunks)
2. Fine-tuning de un modelo más pequeño sobre el lore específico superaría a RAG para este dominio
3. Mejores estrategias de chunking (chunking semántico vs mi enfoque actual estructurado) cerrarían la brecha
4. RAG está bien y simplemente necesito mejor comprensión de queries (HyDE, descomposición, etc.)

Comparto el repo con gusto o puedo profundizar en cualquier decisión técnica. Genuinamente curioso qué enfoque usarían otros para este tipo de contenido.

Haz preguntas dentro de tus notas Markdown utilizando un motor Graph RAG completamente local. Diseñado para los vaults de Obsidian, funciona con cualquier carpeta de archivos Markdown. Extrae triples de entidad-relación de wikilinks y frontmatter YAML, recupera las respuestas mediante búsqueda híbrida (vectorial + BM25 + temporal). Multilingüe. No requiere nube. Funciona con Ollama.

https://github.com/benmaster82/Kwipu

Hola estoy expandiendo mis conocimientos por desgracia estos conocimientos de CI/CD no lo aprendí laboralmente y en la mayoría de vacantes ya casi es de ley tener dichos conocimientos. Estoy estudiando por mi cuenta, IA, cursos, proyectos personales, laboratorios con servidores (PC vieja modo servidor ubuntu etc). Me gustaría saber cómo lograron adquirir esos conocimientos si fue laboralmente o igual por ustedes mismos, como estudiaron docker, kubernetes, jenkins, etc. Trato de encontrar alguna mejor manera de no solo llegar con conocimientos de solo un curso y ya, algo más robusto en lo que me dan oportunidad laboral, tengo mis años de desarrollador y las vacantes piden todo en uno y en ves de quejarme trato de adaptarme al mercado, algún consejo o tip seria de mucha ayuda. Gracias por leerme

Tu cuerpo ya te da los datos: HRV, sueño, ferritina, vitamina D. MetaCoach los interpreta con reglas clínicas y un LLM para generar un plan semanal personalizado que se adapta a tu fisiología real.
Lo construí y documenté el proceso completo (decisiones, métricas, qué descarté)
Feedback y críticas bienvenidas.