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Introducción: cuando una aplicación depende de APIs de terceros, es seguro que en algún momento esas APIs fallarán. Problemas de red, errores transitorios del servidor o limitación por tasa pueden provocar solicitudes fallidas. Una aplicación robusta debe anticipar estos fallos y manejarlos con gracia para evitar pérdida de procesos o intervención manual.

Caso real: en un proyecto Rails que usa la gema ruby-openai para interactuar con la API de OpenAI, un job en segundo plano encargado de generar respuestas del modelo LLM fallaba de forma intermitente con Faraday::ServerError debido a respuestas 500 del servidor. El job intentaba una vez, fallaba y quedaba en la cola de fallos, requiriendo reintentos manuales.

Diagnóstico: el stack trace apuntaba a Faraday::Response::RaiseError y al servicio que llamaba client.responses.create. No era un bug en la lógica de negocio, sino errores transitorios en el servicio externo. La aplicación no manejaba Faraday::ServerError, por eso el job no reintentaba.

Solución recomendada: usar reintentos automáticos con Active Job aprovechando retry_on. Rails ofrece una forma simple y eficaz de reintentar jobs ante errores temporales, con estrategias de backoff para no saturar la API que falla.

Implementación práctica: en el job añadir una línea como retry_on Faraday::ServerError, wait: :polynomially_longer, attempts: 3. Con esto el job capturará Faraday::ServerError, volverá a encolarse automáticamente y esperará un tiempo creciente entre intentos usando la estrategia polynomially_longer.

Explicación del backoff: polynomially_longer aplica una fórmula aproximada wait_time = (executions ** 4) + jitter + 2 por número de intentos. Por ejemplo el primer reintento ronda 3 segundos, el segundo alrededor de 18 segundos y el tercero alrededor de 83 segundos, dando tiempo al sistema externo para recuperarse sin saturarlo con peticiones repetidas.

Mejorar el logging: además de retry_on conviene capturar y registrar el error en el servicio que realiza la llamada, y luego re-lanzarlo para que retry_on pueda actuar. En la práctica: rescatar Faraday::ServerError, enviar la información a su sistema de monitorización o Sentry y luego raise e para permitir que Active Job gestione el reintento.

Ejemplo conceptual sin fragmentos de código formales: en el job usar retry_on Faraday::ServerError, wait: :polynomially_longer, attempts: 3 y en el servicio hacer rescue Faraday::ServerError => e, log_error(e, parametros) seguido de raise e. De ese modo se combina visibilidad de errores con reintentos automáticos.

Beneficios: esta combinación hace que los jobs sean mucho más resilientes frente a peticiones de red no fiables a servicios terceros, reduce la intervención manual y mejora la experiencia de usuario. Es una práctica recomendable siempre que su aplicación consuma APIs externas.

En este artículo reescrito y traducido presento una visión práctica sobre cómo los desarrolladores y equipos pueden potenciarse con inteligencia artificial, combinar juicio humano y modelos generativos, y aplicar estas ideas a proyectos reales en Q2BSTUDIO, empresa especialista en desarrollo de software, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad.

El concepto de frontera irregular o Jagged Frontier plantea que tareas de aparente misma dificultad pueden resultar más eficientemente realizadas por humanos o por IA según el contexto. Esa naturaleza fragmentada implica que dentro de un mismo flujo de trabajo conviven tareas que la IA resuelve mejor y otras que requieren juicio humano profundo. La meta para equipos modernos es alcanzar cointeligencia combinando enfoques tipo centauro y tipo cyborg, es decir colaboración estrecha y separación estratégica de responsabilidades.

Una práctica clave al trabajar con modelos es el push back: cuestionar las respuestas de la IA, pedir explicaciones lógicas y validar siempre con documentación oficial. Esta actitud reduce errores y evita la sobreconfianza en sugerencias automáticas. Además la frontera puede moverse conforme mejoran los modelos, por lo que la experimentación continua es esencial para identificar qué tareas delegar y cuáles conservar para personas.

Convertirse en un profesional potenciado por IA no es solo buscar métricas de productividad superficiales. En Q2BSTUDIO valoramos indicadores como DORA para medir despliegues, tiempo de recuperación y calidad de entrega. El objetivo no es generar más código sino mejor código, menos desperdicio y mayor valor para el cliente. Nuestro enfoque incluye medir cómo el soporte de agentes IA y herramientas de asistencia de código impactan en métricas reales de equipo.

IA como compañera de trabajo y coeducadora funciona bien para ideación, exploración de arquitecturas y revisión preliminar. Por ejemplo una conversación sobre Azure Durable Functions puede inspirar alternativas de diseño, pero siempre requiere que el tech lead valide requisitos, límites de escalado y seguridad. En Q2BSTUDIO integramos asistentes IA para acelerar debates arquitectónicos y también como apoyo en la formación interna y onboarding, reduciendo la curva de entrada de nuevos desarrolladores.

Aplicar procesualmente la IA incluye instrucciones personalizadas y meta prompting. Mantener indicaciones claras y breves, priorizar reglas críticas y ubicar recordatorios al final del prompt ayuda a mejorar la consistencia. También trabajamos con iteraciones conversacionales en lugar de intentos únicos: probar, refinar y exigir fuentes documentadas es parte del flujo. Cuando la tarea crece en complejidad, la calidad de salida baja y las iteraciones se vuelven costosas, por eso identificamos límites donde la intervención humana debe ser dominante.

Desde el punto de vista práctico mi lista de augmentaciones con IA incluye tareas técnicas como revisiones iniciales de código, generación de resúmenes para descripciones de PR, apoyo en discusiones arquitectónicas y borradores de ADR, búsqueda de documentación y generación de consultas KQL para análisis de trazas. También empleo IA para crear pruebas unitarias base, propuestas de refactor y para aprendizaje interno mediante analogías sobre nuevas tecnologías.

Por el contrario, fuera de la Jagged Frontier quedan tareas que exigen contexto de negocio o una revisión profunda con mentoring, como soporte técnico responsable con clientes, code reviews formativos que elevan habilidades del autor, desarrollo inicial de funcionalidades complejas y resolución de bugs que requieren conocimiento del dominio comercial. En Q2BSTUDIO combinamos automatización con enfoque humano para mantener calidad y responsabilidad.

Empezar con proyectos de hardware es emocionante pero puede resultar abrumador. Conectar un microcontrolador como el Raspberry Pi Pico W suele implicar horas buscando esquemas de conexionado, copiar y pegar ejemplos de código de foros, pelear con toolchains y errores crípticos, y la preocupación constante de que la llamada humo mágico pueda salir del circuito. Para simplificar ese proceso nace Embedible, un copiloto IA para hardware que transforma ideas en prototipos en segundos describiendo lo que quieres construir.

Qué es Embedible Embedible es un asistente potenciado por inteligencia artificial pensado para el prototipado de microcontroladores. En lugar de consultar hojas de datos o configurar toolchains manualmente, simplemente indicas qué quieres crear y Embedible genera automáticamente un diagrama de circuito, código listo para ejecutar en MicroPython y una guía paso a paso para el montaje y puesta en marcha. Es como tener un copiloto de hardware que reduce semanas de investigación a minutos.

Ejemplo práctico Leer coordenadas de un joystick con Raspberry Pi Pico W Supongamos que quieres conectar un joystick y leer sus posiciones X e Y. Con Embedible solo escribes una instrucción sencilla y obtienes al instante un esquema de conexionado para los pines GPIO, código MicroPython que imprime posiciones en tiempo real y pasos claros para desplegarlo en tu Raspberry Pi Pico W. Ideal para mandos DIY, proyectos de robótica o interfaces interactivas sin tener que buscar en cientos de posts.

Por qué es útil Para principiantes significa no memorizar pinouts ni sintaxis de código y centrarse en aprender creando. Para desarrolladores experimentados aporta prototipado rápido que acelera la iteración. Para educadores facilita clases prácticas con hardware interactivo sin la fricción de la configuración. Embedible ayuda a pasar de la idea al prototipo en tiempo récord, manteniendo las prácticas de seguridad y buenas prácticas de diseño.

Resumen La API Malware & Phishing URL Scanner ayuda a desarrolladores, plataformas de seguridad y proveedores de correo a detectar URLs inseguras, sospechosas o maliciosas. Combina inteligencia de VirusTotal con heurísticas locales como WHOIS, validez de certificados SSL, antigüedad de dominio y detección de palabras clave sospechosas para ofrecer resultados fiables. Documentación y puesta en marcha disponibles en RapidAPI y Dakidarts.

Cuando empecé a aprender desarrollo de firmware comprendí pronto la importancia de la manipulación de bits. Configurar registros de un microcontrolador, controlar pines físicos o gestionar flags son tareas donde los bits aparecen en todas partes. Recientemente resolví un problema sencillo pero esclarecedor: alternar el quinto bit de un entero dado. Ese ejercicio me ayudó a practicar C y a pensar como un ingeniero de firmware trabajando cerca del hardware.

El problema es directo: dado un entero N, alternar (flip) el quinto bit usando índice 0 basado y mostrar el resultado. Ejemplos: Entrada 10 que en binario es 00001010; al alternar el quinto bit se obtiene 00101010 que es 42. Entrada 0 que en binario es 00000000; al alternar el quinto bit se obtiene 00100000 que es 32.

Programa en C que usé para practicar:

#include <stdio.h> int toggleFifthBit(int n) { n ^= (1 << 5); /* XOR con 1 desplazado 5 posiciones */ return n; } int main() { int n; scanf("%d", &n); printf("%d", toggleFifthBit(n)); return 0; }

Desglose del programa y aprendizajes clave:

1. Inclusión de la biblioteca estándar: #include <stdio.h> permite usar scanf y printf. En sistemas embebidos no siempre estarán disponibles, pero para practicar en PC son útiles.

2. Manipulación de bits con XOR: la línea n ^= (1 << 5); es el núcleo. (1 << 5) crea la máscara 00100000 en binario, que es 32 en decimal. El operador ^= invierte el bit en la posición marcada por la máscara. Si el quinto bit era 0 pasa a 1; si era 1 pasa a 0. XOR es la herramienta perfecta para alternar bits.

3. Entrada y salida: scanf("%d", &n); lee el entero. printf("%d", toggleFifthBit(n)); muestra el resultado. En C a menudo se pasan direcciones con & para que funciones como scanf puedan modificar variables.

Lecciones prácticas para desarrolladores:

Las operaciones bit a bit son esenciales en firmware. Alternar bits es habitual al trabajar con registros de hardware. OR | sirve para poner un bit, AND & para limpiarlo, y XOR ^ para alternarlo. El operador de desplazamiento << permite crear máscaras como 1 << posicion para apuntar a un bit concreto sin alterar los demás.

Además de dominar C, este tipo de ejercicios entrena a pensar en términos binarios, máscaras y registros, que es exactamente la mentalidad necesaria en sistemas embebidos.

Sobre Q2BSTUDIO y servicios relacionados

Descubre la API de la Web Oscura: comprueba si una contraseña ha sido expuesta en filtraciones conocidas y recibe información clara sobre el nivel de riesgo. Esta API permite detectar contraseñas comprometidas y en futuras actualizaciones añadira soporte completo para escaneos por correo electronico, nombre de usuario y dominio. En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, somos especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, y te ofrecemos soluciones integrales para proteger y optimizar tu negocio digital.

Autenticacion: todas las solicitudes requieren tu clave RapidAPI en las cabeceras: x-rapidapi-key : YOUR_RAPIDAPI_KEY y x-rapidapi-host : dark-web-exposure-api.p.rapidapi.com

Endpoints 1. Verificar exposicion de contraseña POST /password Descripcion: comprueba si una contraseña ha aparecido en filtraciones conocidas utilizando la base pwnedpasswords. Cuerpo de la solicitud de ejemplo: { password : mypassword123 } Respuesta de exito de ejemplo: { ok : true , breach_count : 1523 } breach_count indica el numero de veces que esta contraseña aparecio en filtraciones; un valor 0 significa que la contraseña no ha sido expuesta. Respuesta de error de ejemplo: { error : { code : missing_password , message : Proporcione una contraseña. } }

Hoja de ruta: proximamente se añadira el endpoint /scan para comprobaciones de correo electronico, nombre de usuario y dominio, ampliando la capacidad de deteccion y gestion de riesgos.

Abrazando el cielo: la evolución de las arquitecturas nativas en la nube marca una nueva era en el desarrollo de software. Estas arquitecturas diseñadas para la nube aprovechan la escalabilidad, la disponibilidad y la resiliencia que ofrecen contenedores, orquestación y modelos serverless, permitiendo a las empresas innovar con rapidez y eficiencia.

Las arquitecturas cloud native se basan en principios como microservicios, automatización, observabilidad y una cultura DevOps que fomenta despliegues frecuentes y recuperaciones rápidas ante fallos. Kubernetes y la orquestación de contenedores siguen siendo pilares clave, mientras que el serverless y Function as a Service ganan terreno para cargas event driven y picos imprevisibles de demanda.

Los beneficios son claros: mayor escalabilidad y flexibilidad, reducción de costes operativos, aceleración en time to market y una mejor capacidad para integrar inteligencia artificial en flujos productivos. Todo ello exige también un enfoque riguroso en ciberseguridad y cumplimiento normativo para proteger datos y servicios críticos.

En la práctica, empresas como Netflix, Amazon y Google han demostrado cómo un enfoque cloud native permite manejar millones de usuarios y adaptar servicios en tiempo real. En este contexto, Q2BSTUDIO acompaña a organizaciones de todos los tamaños en la adopción de arquitecturas nativas y en la creación de soluciones a medida que integran lo mejor de la nube.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Diseñamos soluciones que combinan agentes IA, ia para empresas y capacidades de power bi para convertir datos en decisiones accionables mediante nuestros servicios inteligencia de negocio.

Hola a todos soy Kelu y este es mi primer post en DEV, estoy estudiando desarrollo web desde cero desde hace 3 o 4 meses y me gustaría pedirles consejo sobre mi aprendizaje y mi proyecto.

Resolviendo Add Two Numbers de LeetCode: Iterativo y Recursivo, Parte 1. Si has practicado entrevistas técnicas probablemente conozcas el problema Add Two Numbers de LeetCode. Es un clásico que evalúa comprensión de listas enlazadas, manejo de acarreo y, en algunos casos, recursión. En este artículo explicamos paso a paso el planteamiento y ofrecemos dos soluciones claras: una iterativa directa y otra recursiva elegante.

Planteamiento del problema. Nos dan dos listas enlazadas no vacías donde cada nodo contiene un dígito y los dígitos están almacenados en orden inverso. Debemos sumar ambos números y devolver el resultado como una nueva lista enlazada también en orden inverso. Por ejemplo, l1 = [2,4,3] y l2 = [5,6,4] representan 342 y 465; la suma es 807 y debe devolverse como [7,0,8]. La ventaja del orden inverso es que emula la suma manual empezando por el dígito menos significativo y guardando un acarreo.

Retos principales: recorrer ambas listas simultáneamente, gestionar listas de distinta longitud, calcular y propagar el acarreo y construir la lista resultado sobre la marcha.

Solución 1 Iterativa. Esta es la más directa y robusta. Recorremos las dos listas con un while mientras haya nodos en l1 o l2 o exista acarreo. Usar un dummyNode simplifica el manejo del primer nodo. Código en Python como ejemplo práctico: class Solution(object): def addTwoNumbers(self, l1, l2): dummyNode = ListNode(0) current = dummyNode carry = 0 while l1 or l2 or carry != 0: val1 = l1.val if l1 else 0 val2 = l2.val if l2 else 0 total_sum = val1 + val2 + carry carry = total_sum // 10 digit = total_sum % 10 current.next = ListNode(digit) current = current.next if l1: l1 = l1.next if l2: l2 = l2.next return dummyNode.next. Explicación breve: inicializamos dummyNode y current, carry a 0; el bucle maneja listas de distinto tamaño y el acarreo final; si una lista se agota usamos 0 como valor; creamos y enlazamos nodos con el dígito calculado y devolvemos dummyNode.next como cabeza real del resultado.

Solución 2 Recursiva. La recursión puede ser más concisa y refleja de forma natural la idea de sumar el dígito actual y delegar el resto al llamado recursivo. La función recibe l1, l2 y carry. Código conceptual en Python: class Solution(object): def addTwoNumbers(self, l1, l2, carry=0): if not l1 and not l2 and not carry: return None val1 = l1.val if l1 else 0 val2 = l2.val if l2 else 0 total_sum = val1 + val2 + carry carry = total_sum // 10 digit = total_sum % 10 newNode = ListNode(digit) next_l1 = l1.next if l1 else None next_l2 = l2.next if l2 else None newNode.next = self.addTwoNumbers(next_l1, next_l2, carry) return newNode. Explicación: la base de la recursión ocurre cuando no quedan nodos y no hay acarreo; en cada llamada calculamos el dígito actual y delegamos la construcción del resto de la lista a la llamada recursiva con los siguientes nodos y el nuevo acarreo.

Comparación de enfoques. Complejidad temporal ambas O(n) donde n es la longitud de la lista más larga. La diferencia clave es la memoria: la versión iterativa usa espacio extra constante O(1) además del resultado, mientras que la recursiva usa O(n) por la pila de llamadas, lo que en listas muy largas puede provocar desbordamiento de pila. La elección suele depender de preferencias de legibilidad y restricciones de entorno.

Buenas prácticas y variaciones. Validar nodos nulos antes de acceder a sus campos, mantener el manejo del acarreo claro y preferir el dummyNode para evitar casos especiales del primer nodo. Este patrón es útil en muchas operaciones con listas enlazadas y es una buena base para problemas más complejos que involucran suma, resta o mezcla de números representados por listas.