AI Coding

Temporal es un motor de flujos de trabajo de código abierto y nivel empresarial que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de flujo de trabajo duraderas, escalables y tolerantes a fallos, utilizando lenguajes de programación familiares como Go.

El ecosistema de Python de este mes está dominado por las habilidades de Claude y las herramientas para agentes de IA. Este análisis analiza los repositorios de Python más populares en GitHub.

El ecosistema de Rust está explotando con proyectos innovadores, especialmente en herramientas de codificación de IA y aplicaciones de terminal. Este análisis examina los mejores repositorios de Rust trending en GitHub de este mes.

El ecosistema de Go continúa prosperando con proyectos innovadores que abarcan herramientas de IA, aplicaciones autohospedadas y infraestructura para desarrolladores. Este análisis examina los repositorios de Go más trending en GitHub de este mes.

El NVIDIA DGX Spark (GB10 Grace Blackwell) ya está disponible en Australia en los principales minoristas de PC con stock local. Si has estado siguiendo los precios y disponibilidad globales del DGX Spark, te interesará saber que los precios en Australia oscilan entre $6.249 y $7.999 AUD, dependiendo de la configuración de almacenamiento y del minorista.

La optimización de tokens es la habilidad crítica que separa las aplicaciones de LLM rentables de los experimentos que drenan el presupuesto.

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) está revolucionando la forma en que los asistentes de IA interactúan con fuentes de datos externas y herramientas. En esta guía, exploraremos cómo construir servidores MCP en Python, con ejemplos centrados en las capacidades de búsqueda en la web y raspado.

NVIDIA DGX Spark es real, está a la venta desde el 15 de octubre de 2025 y está dirigido a desarrolladores de CUDA que necesitan trabajo de LLM local con un stack de IA de NVIDIA integrado. El precio de venta al público en EE. UU. es de $3.999; el precio minorista en el Reino Unido/Alemania/Japón es más alto debido al IVA y a los canales de distribución. Los precios públicos en AUD/KRW aún no se han publicado ampliamente.

Este guía proporciona una visión general completa de los disponibles SDKs de Go para Ollama y compara sus conjuntos de características.

Aquí tienes una comparación entre Qwen3:30b y GPT-OSS:20b centrada en el seguimiento de instrucciones y los parámetros de rendimiento, especificaciones y velocidad.

En este post, exploraremos dos formas de conectar tu aplicación Python a Ollama: 1. A través de HTTP REST API; 2. A través de la biblioteca oficial de Python de Ollama.

Los modelos GPT-OSS de Ollama tienen problemas recurrentes al manejar salidas estructuradas, especialmente cuando se usan con marcos como LangChain, OpenAI SDK, vllm y otros.

Aquí tienes una comparación lado a lado del soporte de salida estructurada (obtención de JSON confiable) en los principales proveedores de LLM, junto con ejemplos mínimos en Python.

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son potentes, pero en producción rara vez deseamos párrafos de texto libre. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas ingresar en una aplicación. Eso es la Salida Estructurada de LLM.

Aquí tienes una hoja de referencia actualizada de GitHub Copilot, que cubre los atajos esenciales, comandos, consejos de uso y funciones de contexto para Visual Studio Code y Copilot Chat.

Aquí tenemos una descripción del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), notas breves sobre cómo implementar un servidor MCP en Go, incluyendo la estructura de mensajes y las especificaciones del protocolo.