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Del olvido a automatizar pushes diarios con Kiro

Problema: olvidaba commitear y pushear mis cambios todos los días, lo que dificultaba seguir el progreso diario y afectaba el gráfico de contribuciones en GitHub.

Solución: implementé un agent hook de Kiro que automatiza los pushes a GitHub para que ya no tenga que recordarlo. Antes de cerrar el IDE o cada vez que utilizo Guardar todo, el agente se activa, detecta los archivos modificados, genera mensajes de commit legibles que describen los cambios, hace el commit en la rama actual y empuja al repositorio remoto, todo sin que yo tenga que escribir el mensaje.

Qué es un agent hook: en Kiro un agent hook es un pequeño asistente automatizado que define un trigger, ejecuta un flujo de tareas y reporta el resultado. Puede ser tan simple como unas pocas instrucciones o un flujo complejo que calcula diffs, llama a APIs externas, construye mensajes contextuales y gestiona reintentos y errores. En la práctica es el trabajador inteligente en segundo plano del IDE que aplica políticas, observabilidad y ejecuta el grafo de tareas cuando se dispara su trigger.

Componentes clave: trigger, que inicia el agente cuando ocurre un evento como guardar o cerrar; grafo de tareas, pasos ordenados como diff, generar mensaje, stage, commit, push y notificar; capa de políticas, reglas de inclusión o exclusión, ámbitos de tokens y comprobaciones de seguridad; y capa de observabilidad con logs, reglas de reintento y notificaciones para auditar o depurar acciones.

Ejemplo práctico: al pulsar Guardar todo el agente calcula las diferencias de archivo, redacta automáticamente un mensaje de commit humano que resume los cambios, realiza el commit en la rama activa y ejecuta el push a GitHub, además de notificar el resultado en el IDE.

Cómo lo configuré en Kiro IDE: abrí la pestaña Kiro en el panel izquierdo, seleccioné Agent Hooks, puse un título opcional y una breve descripción y guardé. El flujo se puede expandir para incluir validaciones adicionales o integraciones externas según convenga.

Algunas consideraciones: cuando el agente prepara los comandos de push todavía me pide una confirmación final antes de empujar a GitHub. Intenté encontrar una opción segura y fiable para desactivar esa confirmación pero no hallé una solución satisfactoria. Aun con ese paso de confirmación la automatización es fluida y me ha ahorrado mucho tiempo, manteniendo el historial del repositorio consistente.

Prompts envenenados: cómo la documentación maliciosa puede secuestrar tu código de IA es una amenaza real que surge cuando modelos de lenguaje generan código apoyándose en documentación externa sin verificar su integridad.

En técnicas como la generación augmentada por recuperación, el modelo recupera fragmentos de documentación para producir código más preciso. Si esos fragmentos han sido manipulados por un atacante, el resultado puede incluir dependencias maliciosas o cambios sutiles en nombres de librerías que introducen puertas traseras difíciles de detectar. Es el equivalente a pedirle a un chef que siga una receta donde alguien ha sustituido el azúcar por sal sin cambiar la etiqueta, y obtener así un pastel aparentemente normal pero defectuoso en su esencia.

Por qué importa esto: los ataques pueden ser muy sutiles y camuflarse en funcionalidades legítimas, aumentando el riesgo en la cadena de suministro del software. Se genera un problema de doble confianza: el desarrollador confía en la IA y la IA confía en la documentación recuperada. El peligro no entiende de lenguajes de programación, afecta a cualquier proyecto que utilice IA para generar código y puede dar lugar a inyecciones de paquetes maliciosos cuyo nombre sea parecido al de una librería confiable.

Consejos prácticos: inspeccionar todas las dependencias sugeridas por la IA, confirmar su origen y firma, y contrastarlas con las librerías previstas. Implementar análisis automatizados que detecten nombres de paquetes sospechosos, incorporar listas blancas de dependencias aprobadas y generar SBOM para cada entrega. Herramientas de escaneo de código, verificaciones de integridad de documentación y políticas de bloqueo de repositorios no confiables ayudan a reducir el riesgo. Un reto es crear detectores que no produzcan demasiados falsos positivos ante paquetes legítimos con nombres parecidos.

En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software y seguridad para mitigar este tipo de amenazas. Como empresa especializada en aplicaciones a medida y software a medida ofrecemos soluciones que integran controles de seguridad desde el ciclo de desarrollo, pruebas de pentesting y estrategias de despliegue seguro en la nube. Si buscas crear aplicaciones robustas y protegidas contamos con servicios de consultoría y desarrollo que incluyen auditorías de dependencias y validación de documentación, y podemos ayudarte a implantar pipelines seguros y revisiones automáticas.

Automatización de IPs de amenazas en AWS WAF con ProxyCheck.io

En este artículo describimos cómo automatizar la incorporación de direcciones IP maliciosas catalogadas por el servicio de terceros https://proxycheck.io a AWS WAF, tomando como fuente los registros de acceso de servidores web (por ejemplo CloudFront). Aunque AWS ofrece listas administradas como AWSManagedIPReputationList, AWSManagedReconnaissanceList y AWSManagedIPDDoSList, en este caso construimos una lista propia basada en análisis de logs y reglas personalizadas.

Resumen de la solución: una aplicación SAM que despliega una función Lambda en Python que se dispara cuando se sube un CSV a un bucket S3. La función lee el CSV, desduplica IPs, consulta ProxyCheck para obtener un score de riesgo, guarda resultados en Elasticache Valkey para evitar consultas repetidas y actualiza un IP Set de AWS WAF con las IPs de riesgo alto. Además envía notificaciones a Telegram con estadísticas de caché.

Requisitos previos: clave API en ProxyCheck, permisos IAM para desplegar la app SAM y crear recursos, cluster Elasticache Valkey para caching, bot de Telegram para notificaciones y un proyecto inicializado con AWS SAM CLI. Se recomienda almacenar secretos como claves API, tokens de Telegram y URL de Redis en AWS Systems Manager Parameter Store en lugar de variables en claro.

Arquitectura y despliegue: el template SAM define una Function Lambda que realiza las comprobaciones, una EventBridge Rule que escucha los eventos Object Created u Object Updated en el bucket S3 y las políticas IAM necesarias para leer S3 y actualizar el IP Set de WAF. Debe actualizarse el nombre del bucket, la clave API de ProxyCheck, el token y chat ID de Telegram y el identificador del IP Set de WAF que desea actualizar. Use el scope CLOUDFRONT si protege distribuciones CloudFront.

Flujo de trabajo de la Lambda: 1) lectura del CSV desde S3 (la IP se asume en la segunda columna del CSV), 2) desduplicado de IPs, 3) comprobación de score de riesgo con ProxyCheck ( límite práctico de 1000 consultas por ejecución ), 4) cacheo de resultados en Redis con TTL de 30 días para reducir llamadas a la API y mejorar cuota, 5) conversión de IPs a formato CIDR /32 y actualización del IP Set de WAF mediante boto3 respetando límites de AWS, 6) envío de resumen por Telegram con estadísticas de cache y número de IPs añadidas. La función incluye manejo de errores y notificaciones de fallo también vía Telegram.

Detalles técnicos clave: la caché en Elasticache Valkey reduce significativamente llamadas a ProxyCheck mediante get/set de scores por IP; se mantienen estadísticas de cache hits, api calls y checked count para informe; se implementa control de concurrencia para obtener LockToken del IP Set antes de update_ip_set; se controla que el conjunto no exceda el límite de direcciones permitido por AWS.

Buenas prácticas: limitar el número de verificaciones por ejecución, usar Parameter Store para secretos, probar las actualizaciones del IP Set en entornos de staging antes de producción, y monitorizar CloudWatch Logs y métricas de Lambda para detectar errores o sobrecostes. Recuerde configurar correctamente el identificador del IP Set en el código y adaptar el scope a su uso (CLOUDFRONT o REGIONAL).

Soporte para IPv6: el mismo patrón se puede aplicar a IPv6 simplemente adaptando validación y formatos CIDR cuando proceda.

Usar tipografía profesional en una aplicación Rails marca la diferencia entre algo que parece correcto y algo realmente profesional. Primero, conviene distinguir tipos y fuentes: un tipo de letra o typeface es el diseño general como Inter o Helvetica, mientras que una fuente es una implementación concreta con peso y tamaño. Los desarrolladores web modernos deben priorizar el formato WOFF2 por su compresión y compatibilidad; evitar TTF u OTF para la web y no usar WOFF antiguo.

En Rails lo más práctico es autoalojar las fuentes en app/assets/fonts para controlar la carga y evitar dependencias externas. Si es posible, usar fuentes variables reduce el número de archivos y el tamaño total, permite transiciones suaves entre pesos y mejora el rendimiento. Si no hay variable fonts, usar varios archivos WOFF2 con mapeo de pesos apropiado y font-display swap para evitar texto invisible durante la carga.

Las funciones avanzadas de OpenType como ligaduras, kerning y números tabulares pueden activarse desde CSS para pulir la apariencia de la interfaz. Para rendimiento y coherencia en interfaces, considerar las fuentes del sistema con font-family usando keywords como system-ui y ui-sans-serif, que aprovechan las tipografías nativas en macOS, Windows, Android y Linux.

Al elegir un tipo profesional busque mayor x-height para legibilidad en tamaños pequeños, familias sans-serif para interfaces y varias intensidades de peso para crear jerarquía sin cambiar de familia. Mantenga la combinación de tipos simple: una familia principal para la UI y, si hace falta contraste para un blog o contenido largo, una familia serif para el cuerpo de texto.

Si usa Tailwind CSS, puede mapear fuentes con variables CSS para integrar su tipografía en las clases font-sans, font-serif y font-mono y mantener un control centralizado. Herramientas adicionales como size-adjust, ascent-override y descent-override ayudan a minimizar cambios de diseño cuando las fuentes se cargan o cambian.

Al iniciar un nuevo proyecto en Flutter es habitual reconstruir una y otra vez las mismas pantallas básicas. Estas cuatro pantallas son bloques reutilizables que aceleran el desarrollo y mejoran la consistencia de la experiencia de usuario en aplicaciones móviles y web.

1. Pantalla principal con pestañas Una home con pestañas es uno de los patrones de navegación más usados. Permite organizar secciones como inicio, exploración, mensajes y perfil de forma clara y accesible. Ideal para apps con contenidos variados donde la navegación rápida mejora la retención.

2. Favoritos o guardados Permitir que los usuarios marquen elementos para verlos más tarde aumenta el compromiso. Es una funcionalidad pequeña pero muy valorada: listas persistentes, gestión de estados y sincronización con servidor son aspectos comunes a implementar.

3. Login y registro Si la app necesita autenticación, un flujo de login y registro limpio ahorra mucho tiempo. Incluye validación, recuperación de contraseña y opciones de autenticación social o a través de servicios externos para ofrecer una experiencia segura y fluida.

4. Bienvenida o introducción Las pantallas de onboarding o welcome no son imprescindibles, pero ayudan a establecer el tono de la app y a explicar características clave durante los primeros usos, reduciendo la curva de aprendizaje.

En esta tercera parte de Domina VPS para Frontend cerramos el ciclo: vamos a mejorar la experiencia del desarrollador y la estabilidad de nuestras aplicaciones migrando de procesos manuales a contenedores Docker, automatizando despliegues con CI CD y añadiendo balanceo de carga. Si gestionas aplicaciones a medida o software a medida esta guía te permitirá escalar y asegurar tus proyectos de forma profesional.

Estamos en la ronda final de esta serie, donde llevamos nuestras aplicaciones web en VPS al siguiente nivel para mejorar la experiencia del desarrollador. Ya no basta con desplegar manualmente: añadiremos Docker, Docker Compose, CI CD con GitHub Actions, y un balanceador de carga simple con NGINX. Con estos pasos reducimos la intervención manual en el VPS y ganamos automatización, reproducibilidad y escalabilidad.

Antes de entrar en Docker y despliegues automáticos, hay que asegurar el servidor. Añadir un firewall es sencillo pero crítico. En Ubuntu recomendamos UFW. Ejemplos de comandos: sudo apt update, sudo apt install ufw, sudo ufw enable, sudo ufw allow 22/tcp, sudo ufw allow 80/tcp, sudo ufw allow 443/tcp. Comprueba el estado con sudo ufw status y abre puertos adicionales solo si son necesarios, por ejemplo sudo ufw allow 3002/tcp para un backend que escuche en 3002.

Docker y Docker Compose garantizan que la app se ejecute igual en tu equipo local, en el servidor y en el entorno del equipo. La idea central es crear un Dockerfile que describa el entorno y las instrucciones de construcción. Ejemplo de Dockerfile para una app NextJS: FROM node:22, WORKDIR /app, COPY package*.json ./, RUN npm install, COPY . ., RUN npm run build, EXPOSE 3000, CMD npm start. Al construir este Dockerfile se genera una imagen que encapsula la app y sus dependencias; a partir de esa imagen lanzamos contenedores aislados y expuestos por puertos, por ejemplo 3000.

Instalación de Docker en Ubuntu, en resumen: actualizar repositorios, añadir la llave GPG de Docker, añadir el repo oficial y luego instalar docker engine y el plugin docker compose. Tras la instalación verifica con docker compose version. Con la imagen construida en la carpeta del proyecto sudo docker build -t myfrontend:latest ., y si antes ejecutabas la app con PM2 deténla con pm2 stop frontend. Para lanzar el contenedor: sudo docker run -d -p 3000:3000 --name myfrontend_container myfrontend:latest. Comprueba contenedores con sudo docker ps, para logs sudo docker logs myfrontend_container, para parar sudo docker stop myfrontend_container, para eliminar sudo docker rm nombre_contenedor y para listar imágenes sudo docker images o eliminar con sudo docker rmi nombreimagen:tag tras parar y eliminar los contenedores que dependan de ella.

Docker Compose simplifica aún más cuando hay varios servicios. Crea un archivo docker-compose.yml y define servicios. Ejemplo mínimo: services: frontend: build: context: . dockerfile: Dockerfile container_name: frontend_app ports: - 3000:3000 restart: always. Para levantar todo usa sudo docker compose up -d y para bajar sudo docker compose down. Compose maneja la construcción, redes internas y reinicios automáticos.

Para eliminar la fricción de despliegue manual conviene implementar CI CD con GitHub Actions. La idea es que al hacer push a la rama principal se desencadene un flujo que conecte por SSH al VPS, actualice el repositorio, reconstruya las imágenes y relance los contenedores. En GitHub se almacenan como secrets la clave privada SSH del runner que accederá al VPS, la IP del servidor y el usuario. El workflow remoto suele ejecutar estos pasos: entrar en la carpeta del proyecto en el VPS, git fetch y git reset hard a la rama main, docker compose down --remove-orphans, docker system prune -af --volumes, docker compose build --no-cache y docker compose up -d. Con esto el deploy queda automatizado y consistente cada vez que se hace push.

Si el tráfico crece es fácil escalar con Docker. Basta con levantar múltiples instancias del mismo servicio en diferentes puertos y configurar NGINX como balanceador. Ejemplo de docker-compose con dos instancias: services: frontend: build: . ports: - 3000:3000 restart: always frontend2: build: . ports: - 3001:3000 restart: always. En NGINX crea un upstream que apunte a localhost:3000 y localhost:3001, por ejemplo upstream nextjsfrontend { server localhost:3000; server localhost:3001; } y en la configuración del sitio usa proxy_pass https://nextjsfrontend; al reiniciar NGINX obtienes balanceo round robin simple entre instancias.

Este flujo completo mejora notablemente el Developer Experience y reduce tiempo perdido en tareas repetitivas. Automatizar builds y despliegues además hace más fácil introducir pruebas, linting y gates antes de que los cambios lleguen a producción.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en transformar ideas en soluciones robustas. Ofrecemos desarrollo de aplicaciones y software a medida, integración con servicios cloud y prácticas de ciberseguridad para entornos productivos. Si buscas un socio para construir soluciones escalables o migrar tus despliegues a contenedores y pipelines automatizados podemos ayudarte. Conocemos y aplicamos buenas prácticas en inteligencia artificial y ofrecemos soluciones de ia para empresas, agentes IA y análisis avanzado con Power BI.

La espera terminó y estamos emocionados de anunciar los ganadores del Desafío de Agentes de IA en Tiempo Real impulsado por n8n y Bright Data. La comunidad demostró creatividad y dominio técnico creando soluciones de automatización que abarcan desde caza de vulnerabilidades hasta detectores de eventos y asistentes de desarrollo web por voz.

SOC-CERT Sistema automatizado de inteligencia de amenazas desarrollado por joupify es una solución de monitorización de ciberseguridad lista para producción que procesa más de 100 CVE diarios con 99.8% de disponibilidad. Integra fuentes gubernamentales como CISA, datos comunitarios como OTX y un sistema de puntuación potenciado por inteligencia artificial para enviar alertas en tiempo real a Slack, Gmail y Google Sheets.

BrandGuard AI Plataforma de monitorización de marca multiagente creada por prema_ananda transforma la manera en que las empresas rastrean menciones online. Este sistema multiagente recoge menciones en redes sociales, analiza sentimiento e impacto de negocio y entrega insights mediante un panel web y un bot conversacional en Slack.

Event Butler Asistente de descubrimiento de eventos impulsado por IA por varshithvhegde descubre meetups y eventos tech antes de que los conozcas. Raspando Eventbrite diariamente y curando eventos con Google Gemini, entrega boletines estilo Morning Brew directamente al correo del usuario.

Release y Deprecation Sentinel Copilot SRE autónomo de mohankrishnaalavala resuelve un dolor crítico de los equipos DevOps al monitorizar notas de versiones y avisos de deprecación de más de 18 proveedores, incluyendo Kubernetes, Docker y HashiCorp. Con fetchs automáticos cada 6 horas y la infraestructura de Bright Data para scraping fiable, convierte el caos de proveedores en información estructurada.

Pixie Constructor de sitios web por voz por sanarrahman es una canalización vocal de extremo a extremo que convierte requisitos hablados en prototipos funcionales. Pixie raspa sitios objetivo con Bright Data, genera un documento de requisitos de producto con IA y crea automáticamente un prototipo en Lovable.dev.

Cada uno de los cinco ganadores recibirá 1000 USD, una membresía DEV++ y una insignia exclusiva en DEV. Todos los participantes con envíos válidos obtendrán una insignia de finalización en su perfil.

Agradecimientos especiales a n8n y Bright Data por hacer posible este desafío. n8n permitió construir flujos de trabajo sofisticados con facilidad y Bright Data garantizó acceso fiable a datos públicos sin bloqueos ni límites, creando una base perfecta para agentes IA en producción.

Larry Ellison se mostró optimista sobre el papel que la inferencia de IA tendrá en la transformación de las operaciones empresariales durante la llamada de resultados del primer trimestre fiscal 2026 de Oracle. Según declaraciones del CTO de Oracle, la inferencia de IA superará al entrenamiento en impacto y adopción, porque muchas empresas priorizarán modelos eficientes en producción que extraigan valor inmediato a partir de datos ya entrenados.

Esta tendencia va más allá de la teoría: la inferencia permite soluciones escalables para casos de uso en tiempo real como detección de fraude, atención al cliente automatizada y optimización logística. Para aprovecharla es clave contar con arquitecturas cloud robustas y equipos especializados que integren modelos de IA con aplicaciones empresariales y servicios gestionados.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida y acompañamos a las empresas desde la idea hasta la puesta en producción de agentes IA y soluciones de inteligencia artificial. Implementamos pipelines de inferencia eficientes, optimizamos despliegues en la nube y garantizamos seguridad y cumplimiento mediante prácticas avanzadas de ciberseguridad. Con experiencia en integración de modelos, ofrecemos servicios adaptados a cada necesidad, desde software a medida hasta soluciones de inteligencia de negocio y visualización con power bi.