Claude, OpenClaw y el fin de la tarifa plana para agentes
Las suscripciones a Claude ya no impulsan agentes
La puerta trasera silenciosa que impulsó una ola de experimentación con agentes ahora está cerrada.
Las suscripciones a Claude ya no impulsan agentes
La puerta trasera silenciosa que impulsó una ola de experimentación con agentes ahora está cerrada.
Acceso remoto a Ollama sin puertos públicos
Ollama funciona mejor cuando se trata como un demonio local: la CLI y sus aplicaciones se comunican con una API HTTP de bucle local, y el resto de la red nunca descubre su existencia.
Despliegues basados en Git, CDN, créditos y compensaciones.
Netlify es una de las formas más amigables para desarrolladores de lanzar sitios Hugo y aplicaciones web modernas con un flujo de trabajo de nivel de producción: URL de vista previa para cada solicitud de extracción, despliegues atómicos, una CDN global y capacidades de servidor y de borde opcionales.
Elija un correo electrónico alojado para su dominio sin arrepentimientos.
Poner el correo electrónico en tu propio dominio suena como una tarea de DNS para el fin de semana. En la práctica, es un pequeño sistema distribuido con una herencia de veinte años.
Instale Kafka 4.2 y transmita eventos en minutos.
Apache Kafka 4.2.0 es la versión actual admitida y es la mejor base para una implementación rápida moderna, ya que Kafka 4.x carece completamente de ZooKeeper y se basa en KRaft de forma predeterminada.
Prueba del modelo de lenguaje OpenCode: estadísticas de codificación y precisión
He probado cómo funciona OpenCode con varios LLM alojados localmente en Ollama y llama.cpp, y para comparar, he añadido algunos modelos gratuitos de OpenCode Zen.
Airtable - Límites del plan gratuito, API, webhooks, Go & Python.
Airtable se considera mejor como una plataforma de aplicación de bajo código construida alrededor de una interfaz de usuario “similar a una base de datos” colaborativa - excelente para crear rápidamente herramientas operativas (seguimiento interno, CRM ligero, pipelines de contenido, colas de evaluación de IA) donde los no desarrolladores necesitan una interfaz amigable, pero los desarrolladores también necesitan una superficie de API para la automatización e integración.
Monitoreo de LLM con Prometheus y Grafana
La inferencia de LLM parece ser “solo otra API” hasta que se producen picos de latencia, las colas se saturan y tus GPUs se mantienen al 95% de uso de memoria sin una explicación obvia.
Instale OpenClaw localmente con Ollama
OpenClaw es un asistente de IA autoalojado diseñado para ejecutarse con entornos locales de LLM como Ollama o con modelos basados en la nube como Claude Sonnet.
AWS S3, Garage o MinIO: visión general y comparación.
AWS S3 sigue siendo la “opción por defecto” para el almacenamiento de objetos: es completamente gestionado, ofrece consistencia fuerte y está diseñado para una durabilidad y disponibilidad extremadamente altas.
Garage y MinIO son alternativas autohospedadas compatibles con S3: Garage está diseñado para clusters pequeños a medianos distribuidos geográficamente, mientras que MinIO se centra en una amplia cobertura de características de la API S3 y en un alto rendimiento en implementaciones más grandes.
Estrategia de observabilidad de extremo a extremo para la inferencia de modelos de lenguaje grande y aplicaciones de modelos de lenguaje grande
LLM sistemas fallan de maneras que la supervisión tradicional de API no puede detectar — las colas se llenan silenciosamente, la memoria de GPU se satura mucho antes de que la CPU parezca ocupada, y la latencia explota en la capa de lotes en lugar de en la capa de aplicación. Esta guía cubre una estrategia de observabilidad completa para la inferencia de LLM y aplicaciones de LLM: qué medir, cómo instrumentar con Prometheus, OpenTelemetry y Grafana, y cómo desplegar la tubería de telemetría a gran escala.
Crear CloudFront pay-as-you-go mediante la CLI de AWS.
El plan gratuito de AWS no funciona para mí y Pay-as-you-go está oculto para nuevas distribuciones de CloudFront en la consola de AWS .
Controla los datos y los modelos con LLMs autoalojados
El autoalojamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) mantiene los datos, los modelos y la inferencia bajo su control: una vía práctica hacia la soberanía de la IA para equipos, empresas y naciones.
Automatizar el despliegue de Hugo en AWS S3
Implementación de un sitio estático de Hugo en AWS S3 utilizando la CLI de AWS proporciona una solución robusta y escalable para alojar su sitio web. Esta guía cubre el proceso completo de implementación, desde la configuración inicial hasta estrategias de automatización avanzada y gestión de caché.
Optimizar el desarrollo y ejecución de sitios Hugo
Estrategias de caché en Hugo son esenciales para maximizar el rendimiento de tu generador de sitios estáticos. Aunque Hugo genera archivos estáticos que son inherentemente rápidos, implementar un caché adecuado en múltiples capas puede mejorar drásticamente los tiempos de construcción, reducir la carga del servidor y mejorar la experiencia del usuario.