Coding

El ecosistema de Python este mes está dominado por Claude Skills y las herramientas de agentes de IA. Este análisis se basa en los repositorios de Python más trending 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.

Este guía completa proporciona contexto y una comparación entre Anaconda, Miniconda y Mamba - tres herramientas poderosas que han pasado a ser esenciales para los desarrolladores de Python y los científicos de datos que trabajan con dependencias complejas y entornos de cálculo científico.

Uno de los herramientas más esenciales para los usuarios de Linux es el emulador de terminal.

PDFMiner.six es una poderosa biblioteca de Python para extraer texto, metadatos y información de diseño de documentos PDF.

Playwright es un poderoso marco moderno de automatización del navegador que revoluciona el raspado web y las pruebas de extremo a extremo.

Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?

Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.

Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware.
Cognee destaca al utilizar modelos grandes con baja alucinación (32B+) mediante Ollama, pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.

Administrar proyectos de Go de forma efectiva requiere comprender cómo los workspaces organizan el código, las dependencias y los entornos de compilación.

Structurando un proyecto en Go de manera efectiva es fundamental para la mantenibilidad a largo plazo, la colaboración en equipo y la escalabilidad. A diferencia de los frameworks que imponen una estructura de directorios rígida, Go abraza la flexibilidad, pero con esa libertad viene la responsabilidad de elegir patrones que sirvan a las necesidades específicas de tu proyecto.

Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.

Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones de Go.

Las pruebas basadas en tablas son el enfoque idiomático en Go para probar múltiples escenarios de manera eficiente. Cuando se combinan con la ejecución paralela usando t.Parallel(), puedes reducir drásticamente el tiempo de ejecución del conjunto de pruebas, especialmente para operaciones acotadas por E/S.

La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.