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Sube de nivel. Haz código más mantenible, escalabe y testable 🤟 | Codely enseña y entretiene 😊 | https://beacons.ai/codelytv

Por privacidad y seguridad, los modelos en local son hoy en día más importante que nunca. Tanto si lo usas para hacerte pequeñas aplicaciones para que te hagan el día a día más fácil. como si lo que quieres es tener un asistente con OpenClaw.

El Outbox y el Inbox pattern son 2 patrones de programación muy interesantes. 📤 El Outbox Pattern se encarga de que un mensaje siempre sea entregado. 📥 El Inbox Pattern se encarga que un mensaje siempre sea leído. Hemos publicado un curso en Codely Pro Standard de ello. 😊

Hace un tiempo, en una conferencia, nos cruzamos con Paco Castelló, Tech Lead Front End Developer en S2 Grupo. Hablando con él nos comentó algo MUY interesante: Estaban aplicando arquitectura CSS en su frontend con Tailwind. Nos quedamos en plan: ¿Arquitectura + Tailwind? ¿Eso tiene sentido?

Tailwind despide al 75% de su plantilla por la IA. Hasta ahora: Visitabas la documentación, descubrías productos de pago, un % acababa comprando. Ahora: 60% de caída de tráfico → Modelo insostenible. Creemos tiene que ver con el Open Source en general. Qué hemos hecho 👇

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📬 Los patrones Inbox y Outbox pueden ser sobreingeniería Los patrones inbox y outbox son dos patrones que nos aseguran que un mensaje se ha entregado o enviado. Para analizarlos vamos a imaginar el caso de uso de registrar un usuario:

✨ Opus 4.5 vs GPT-5.2 vs Gemini 3 (flash) para programar: Nuestro modelo preferido Estas últimas semanas han salido nuevas versiones de los modelos más populares para programar. Los hemos estado probando todos y tenemos opiniones de cuál es el mejor para qué.

❌ Por qué no usar la base de datos para hacer un Event Bus Hace un par de semanas publicamos un post comentando por qué no usar RabbitMQ o Kafka para hacer un Event Bus. Y vaya debate se ha generado. Hoy queremos aprovecha para responder a los puntos más interesantes:

¡Mañana haremos un directo especial! A las 18h vamos a hablar sobre cómo aprender IA y Arquitectura de Software en Codely en 2026. Pasito a pasito, además de comentar todas las novedades que han pasado durante este año.

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Tener una buena base de código ya no es un nice to have si quieres que el código pueda escalar. Los agentes, al igual que los humanos, son muy buenos repitiendo patrones existentes. Si la base de tu código no es sólida, el código que se le seguirá añadiendo es probable que tampoco lo sea.

La Arquitectura de Software es más importante ahora mismo que nunca. Es lo que asegura que nuestro código pueda escalar. Un código con una mala base, hace que entregar nuevas funcionalidades sea más complicado.

Por qué, seguramente, PostgreSQL es la mejor base de datos generalista. Postgres, por defecto, es una base de datos SQL, pero también puedes utilizarla como NoSQL (tiene soporte nativo para json), como una clave valor, como un motor de búsqueda fulltext…

Una de las claves para exprimir todo el potencial de Apache Spark es integrarlo con sistemas de mensajería para procesar datos en tiempo real. Pero ahí empiezan las preguntas: - ¿Kafka, RabbitMQ o AWS SQS? - ¿Cómo configurar Spark para que escale con estos sistemas? - ¿Y la mantenibilidad?

Muchísimas gracias. Hemos llenado la segunda edición del Workshop de IA. 🥹 Viendo todo el interés que hay… ¡Acabamos de abrir una tercera edición para el 14 de octubre! Vamos a seguir igual que hasta ahora y las primeras plazas van a ser más baratas que las últimas para agradecer el apoyo. 😊

La Programación Orientada a Objetos son un conjunto de técnicas y conceptos para tener un código mejor modelado. Se basa en 4 principios: - Abstracción - Encapsulación - Herencia - Polimorfismo

Hoy estamos en la #devbcn25. Es una de las conferencias más grandes de desarrollo que se hacen en Barcelona! Y aprovechando que estamos aquí… ¡Vamos a hacer un directo desde una sala que nos han preparado! A las 15:30 CEST empezamos Comentaremos charlas que hemos visto (IA, desarrollo…) Vente!

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Una de las mayores dificultades con Apache Spark es ponerlo en producción de manera escalable. Surgen muchas dudas de qué stack y piezas utilizar: - Kafka - Spark cluster - Spark Thrift Server - Hive Metastore - Y muchas más…