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VLM Run Hub: Esquemas Pydantic predefinidos para una extracción simplificada de datos visuales

2025-02-20

VLM Run Hub: Esquemas Pydantic predefinidos para una extracción simplificada de datos visuales

VLM Run Hub es un repositorio completo de esquemas Pydantic predefinidos para extraer datos estructurados de dominios visuales no estructurados como imágenes, videos y documentos. Diseñado para modelos de lenguaje visual (VLMs) y optimizado para casos de uso del mundo real, simplifica la integración de ETL visual en sus flujos de trabajo. Ofrece varios esquemas predefinidos, como un esquema de Factura para extraer metadatos de facturas, y admite varios VLMs, incluidos GPT-4o de OpenAI y Claude Vision de Anthropic. El uso de esquemas Pydantic garantiza la extracción precisa y confiable de datos y simplifica los flujos de trabajo posteriores.

(github.com)

Desarrollo Modelos de Lenguaje Visual

Servidor de Lenguaje Postgres: Una Potente Herramienta para el Desarrollo SQL

2025-02-19

Servidor de Lenguaje Postgres: Una Potente Herramienta para el Desarrollo SQL

Una colección de herramientas de lenguaje y una implementación del Protocolo de Servidor de Lenguaje (LSP) para Postgres, priorizando la experiencia del desarrollador y herramientas SQL confiables. Construido sobre el propio analizador de Postgres (libpg_query) para una compatibilidad de sintaxis del 100%, utiliza una arquitectura cliente-servidor con un diseño independiente del transporte, ofreciendo acceso a través de LSP, CLI, APIs HTTP o WebAssembly. Actualmente con funciones de autocompletado, resaltado de sintaxis, verificación de tipos (a través de EXPLAIN) y un linter inspirado en Squawk, el proyecto se centra en refinar estas funciones principales y construir una infraestructura robusta. ¡Las contribuciones son bienvenidas!

(github.com)

Desarrollo Herramientas SQL

BloodFlowTrixi.jl: Modelos de flujo sanguíneo de alto rendimiento en Julia

2025-02-19

BloodFlowTrixi.jl: Modelos de flujo sanguíneo de alto rendimiento en Julia

BloodFlowTrixi.jl es un paquete de Julia que implementa modelos de flujo sanguíneo 1D y 2D para la circulación arterial, derivados de las ecuaciones de Navier-Stokes. Desarrollado para la investigación doctoral en patologías cardiovasculares, aprovecha el marco de Trixi.jl para simulaciones eficientes de Galerkin discontinuo (DG). El paquete admite geometrías curvilíneas y dinámica de pared flexible. Los desarrollos futuros incluyen interacción fluido-estructura 3D y simulaciones de red vascular.

(github.com)

Desarrollo dinámica de fluidos computacional

Mastra: Framework TypeScript para el Desarrollo Rápido de Aplicaciones de IA

2025-02-19

Mastra: Framework TypeScript para el Desarrollo Rápido de Aplicaciones de IA

Mastra es un framework TypeScript para construir rápidamente aplicaciones y funciones de IA. Proporciona primitivas esenciales: flujos de trabajo, agentes, RAG, integraciones y evaluaciones. Ejecuta Mastra localmente o impleméntalo en una nube sin servidor. Las características principales incluyen la integración de modelos LLM (compatible con OpenAI, Anthropic, Google Gemini a través del SDK de IA de Vercel), sistemas de agentes que permiten a los LLMs usar herramientas y acceder a datos, funciones de herramientas tipadas, flujos de trabajo basados en gráficos duraderos, construcción de base de conocimiento RAG, clientes de API de terceros preconstruidos y evaluaciones automatizadas. Comienza con `create-mastra` y abre el playground con `mastra dev`. ¡Se agradecen las contribuciones!

(github.com)

Desarrollo

Subtrace: Wireshark para tus contenedores Docker

2025-02-19

Subtrace: Wireshark para tus contenedores Docker

Subtrace es como Wireshark, pero para contenedores Docker. Permite a los desarrolladores ver todas las solicitudes de red que entran y salen de sus servidores back-end, lo que permite una resolución más rápida de los problemas de producción. Funciona de inmediato sin necesidad de cambios de código, admite todos los lenguajes, muestra cargas completas, encabezados, códigos de estado y latencia, y tiene una sobrecarga de rendimiento inferior a 100 µs. Construido sobre ClickHouse y de código abierto (aunque actualmente no acepta solicitudes pull debido a limitaciones de recursos), Subtrace acepta solicitudes de funciones e informes de errores.

(github.com)

Desarrollo Monitoreo de Red Análisis de Rendimiento

go-msquic: Un envoltorio Go para la biblioteca QUIC de Microsoft

2025-02-19

go-msquic: Un envoltorio Go para la biblioteca QUIC de Microsoft

go-msquic es un envoltorio Go para la biblioteca QUIC de Microsoft, que proporciona a los desarrolladores de Go una interfaz sencilla para trabajar con protocolos basados en QUIC, como HTTP/3. Su API está inspirada en quic-go y puede usarse como un reemplazo directo. A menos que esté preparado para trabajar con bibliotecas C, generalmente se recomienda quic-go. La instalación requiere construir primero la biblioteca C MsQuic local, luego instale con `go get github.com/noboruma/go-msquic`. El código de ejemplo está en el directorio sample/.

(github.com)

Desarrollo

OpenArc: Backend de API de inferencia ligero para acelerar LLMs en hardware Intel

2025-02-19

OpenArc: Backend de API de inferencia ligero para acelerar LLMs en hardware Intel

OpenArc es un backend de API de inferencia ligero que aprovecha el tiempo de ejecución de OpenVINO y los controladores OpenCL para acelerar la inferencia de modelos Transformers en CPUs, GPUs y NPUs de Intel. Diseñado para casos de uso de agentes, cuenta con una implementación FastAPI con tipado fuerte, con puntos finales para cargar modelos, descargarlos, generar texto y consultas de estado. OpenArc simplifica el desacoplamiento del código de aprendizaje automático de la lógica de la aplicación, ofreciendo un flujo de trabajo similar a Ollama, LM-Studio y OpenRouter. Admite modelos y roles personalizados, con extensiones planificadas que incluyen un proxy OpenAI, soporte para modelos de visión y más.

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IA API de inferencia

Augment: Autocompletado e Chat con IA para Vim/Neovim

2025-02-19

Augment: Autocompletado e Chat con IA para Vim/Neovim

El plugin Augment para Vim/Neovim proporciona autocompletado de código en línea y conversaciones de chat de múltiples turnos adaptadas a tu base de código. Después de la instalación (requiere Node.js 22.0.0+ y versiones compatibles de Vim/Neovim), agrega carpetas de espacio de trabajo e inicia sesión en el servicio Augment. El autocompletado de código con contexto aparece mientras escribes; usa el comando `:Augment chat` para conversaciones con IA sobre código. El plugin proporciona comandos para gestionar el estado, inicio/cierre de sesión, habilitar/deshabilitar sugerencias, ver registros e iniciar nuevas conversaciones de chat. `.augmentignore` ayuda a gestionar proyectos grandes. Personaliza fácilmente los atajos para aceptar sugerencias.

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Desarrollo Autocompletado con IA

Los LLM fracasan en Set, los modelos de razonamiento triunfan

2025-02-19

$Los LLM fracasan en Set, los modelos de razonamiento triunfan$

Un experimento probó las capacidades de razonamiento de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) en el juego de cartas Set. Set requiere identificar conjuntos de tres cartas de una disposición de doce, basándose en reglas específicas sobre forma, color, número y sombreado. Los LLM como GPT-4o, Sonnet-3.5 y Mistral no lograron identificar consistentemente conjuntos correctos, a menudo sugiriendo combinaciones inválidas o afirmando que no existían conjuntos. Sin embargo, los modelos de razonamiento más nuevos, DeepThink-R1 y o3-mini, resolvieron con éxito el problema, demostrando habilidades superiores de razonamiento lógico. Esto destaca una limitación de los LLM en tareas lógicas complejas, incluso mientras destacan en el procesamiento del lenguaje natural, mientras que los modelos de razonamiento especializados muestran una clara ventaja.

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IA Juego Set

RustOwl: Visualización de la propiedad y el ciclo de vida en Rust

2025-02-18

RustOwl: Visualización de la propiedad y el ciclo de vida en Rust

RustOwl es una herramienta poderosa que visualiza la propiedad y el ciclo de vida de las variables en el código Rust. Usando subrayados codificados por colores, RustOwl muestra de forma intuitiva el ciclo de vida de las variables, el préstamo inmutable, el préstamo mutable y el movimiento de valores, ayudando a los desarrolladores en la depuración y la optimización. Soporta editores como VSCode, Neovim y Emacs, ofreciendo varios métodos de instalación, incluyendo una instalación sencilla por línea de comandos e instalación manual desde el código fuente. Aunque ocasionalmente pueden producirse pequeños problemas de visualización, RustOwl ha demostrado un potencial significativo para mejorar la eficiencia del desarrollo en Rust.

(github.com)

Desarrollo

Desarrollo de mt32-pi interrumpido debido al abuso en línea

2025-02-17

Desarrollo de mt32-pi interrumpido debido al abuso en línea

El desarrollador de mt32-pi, un sintetizador MIDI bare-metal para Raspberry Pi que emula el módulo de audio Roland MT-32, ha anunciado el final del proyecto debido al abuso en línea continuo. Esto incluye ataques personales, robo de código y diseños de impresión 3D robados. El desarrollador citó el impacto negativo en su salud mental como la razón para detener el desarrollo, expresando falta de gratitud y aliento de la comunidad.

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Desarrollo abuso en línea

Ejecutando ELKS en un NES: El Proyecto NES86

2025-02-17

Ejecutando ELKS en un NES: El Proyecto NES86

El proyecto NES86 es una hazaña asombrosa de ingeniería: ¡un emulador de IBM PC que se ejecuta en un NES! Simulando un procesador Intel 8086 y hardware de PC compatible, ejecuta con éxito el ELKS (Embeddable Linux Kernel Subset), incluyendo un shell y utilidades. Esto significa que puedes ejecutar algunos softwares x86 en tu antiguo NES, aunque limitado a un terminal serial simple. El proyecto es de código abierto y proporciona instrucciones detalladas de construcción, cubriendo tanto la compilación de la imagen ELKS como la generación de la ROM NES86. ¡Prepárate para un desafío: ejecutar un sistema operativo moderno en hardware retro!

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Desarrollo

Visualizando el proceso de pensamiento de un gran modelo de lenguaje (R1)

2025-02-17

Visualizando el proceso de pensamiento de un gran modelo de lenguaje (R1)

Los investigadores visualizaron el 'proceso de pensamiento' de un gran modelo de lenguaje, R1, guardando sus cadenas de pensamiento como texto, convirtiéndolas en incrustaciones utilizando la API de OpenAI y representándolas gráficamente de forma secuencial con t-SNE. Al calcular la similitud del coseno entre pasos consecutivos, observaron un posible proceso de tres etapas: 'búsqueda', 'pensamiento' y 'conclusión'. Se utilizaron diez indicaciones diversas, que iban desde describir cómo funciona una bicicleta hasta diseñar nuevos medios de transporte. Los investigadores proporcionan métodos para acceder a los datos de la cadena de pensamiento y al código.

(github.com)

IA Gran Modelo de Lenguaje Visualización del Pensamiento

Bag of Words: Crea y comparte aplicaciones de datos inteligentes con IA

2025-02-17

Bag of Words: Crea y comparte aplicaciones de datos inteligentes con IA

Bag of Words permite a los usuarios crear dashboards completos a partir de un solo prompt y refinarlos iterativamente. Se integra perfectamente con varias fuentes de datos, incluyendo bases de datos, APIs y sistemas empresariales, permitiendo una utilización eficiente de los datos. Las características clave incluyen consultas en lenguaje natural, gestión de dashboards y compatibilidad con múltiples LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.). El proyecto ofrece implementación en Docker e instrucciones detalladas de configuración para entornos Python y Node.js, utilizando la licencia AGPL-3.0.

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IA Aplicaciones de Datos

Umami: Una alternativa a Google Analytics centrada en la privacidad

2025-02-17

Umami: Una alternativa a Google Analytics centrada en la privacidad

Umami es una alternativa simple, rápida y centrada en la privacidad a Google Analytics. Es compatible con bases de datos MariaDB, MySQL y PostgreSQL. La instalación es sencilla: clona el repositorio de GitHub, instala las dependencias y configura la conexión a la base de datos. Por defecto, se ejecuta en http://localhost:3000. Hay imágenes Docker disponibles para facilitar la implementación. Se proporcionan instrucciones detalladas para empezar.

(github.com)

Desarrollo análisis

Truco para la eficiencia de comandos Shell: Identifica rápidamente comandos anteriores con iconos

2025-02-16

Truco para la eficiencia de comandos Shell: Identifica rápidamente comandos anteriores con iconos

¿Buscas y ejecutas comandos en tu historial de shell con frecuencia? El autor comparte un truco inteligente: añade identificadores de iconos o texto antes de los comandos (por ejemplo, ✅; ./utils/check.sh). Estos identificadores no afectan a la ejecución del comando, pero mejoran significativamente el reconocimiento visual, permitiéndote encontrar rápidamente el comando deseado y aliviar la frustración de desplazarte con frecuencia por el historial. Es una forma sencilla pero eficaz de mejorar la eficiencia del shell.

(github.com)

Desarrollo Trucos de Shell eficiencia de la línea de comandos

Remco: Una herramienta ligera de gestión de configuración

2025-02-16

Remco: Una herramienta ligera de gestión de configuración

Remco es una herramienta ligera de gestión de configuración inspirada en confd. Mantiene los archivos de configuración locales actualizados utilizando datos de almacenes clave-valor como etcd o Consul, procesando recursos de plantilla y recargando aplicaciones automáticamente. A diferencia de confd, Remco admite varios pares de origen/destino y backends por recurso de plantilla, utiliza el motor de plantillas Pongo2 e incluye funciones como la recuperación de zombis, soporte de plugins para backends adicionales y la fácil creación de filtros de plantillas personalizados con JavaScript. La instalación es sencilla, con opciones para compilar desde el código fuente o descargar binarios precompilados.

(github.com)

Desarrollo gestión de configuración

Gixy: Auditor de seguridad de configuración de Nginx

2025-02-16

Gixy: Auditor de seguridad de configuración de Nginx

Gixy es una herramienta para analizar configuraciones de Nginx con el objetivo de prevenir configuraciones inseguras y automatizar la detección de fallas. Soporta Python 3.6-3.13 y está principalmente probado en sistemas GNU/Linux. Gixy detecta varios problemas de configuración de Nginx, como vulnerabilidades de división HTTP. La instalación es flexible, soportando pip, yum y Docker. Los usuarios pueden especificar rutas de configuración, usar entrada por tubería y omitir pruebas. Gixy se mantiene activamente y recibe contribuciones de código y mejoras en la documentación.

(github.com)

Desarrollo Auditoría

Golfo de México: Un Lenguaje de Programación Que Rompe las Reglas

2025-02-16

Golfo de México: Un Lenguaje de Programación Que Rompe las Reglas

DreamBerd ha sido renombrado como Golfo de México, un lenguaje de programación peculiar con características inusuales. Las instrucciones terminan con signos de exclamación, el punto y coma es el operador 'no', hay cuatro tipos de declaración (const const, const var, var const, var var), las matrices comienzan en el índice -1, se admiten índices de punto flotante, la palabra clave `when` verifica las mutaciones de las variables, hay un recolector de basura, los ciclos de vida de las variables son personalizables (incluidos los ciclos de vida negativos para el hoisting), y no hay bucles. La instalación es compleja, los booleanos pueden ser verdadero, falso o quizás, los espacios en blanco determinan la precedencia de las operaciones aritméticas, se admiten fracciones y nombres de números, la sangría es rígidamente de 3 espacios, existen varios operadores de comparación, la declaración de funciones es flexible, la división por cero devuelve indefinido, las cadenas se pueden declarar de varias maneras, se admite la interpolación de moneda regional, las anotaciones de tipo son opcionales, se admiten los tipos de expresión regular, y las palabras clave `previous`, `next` y `current` acceden al historial de las variables. El código se puede dividir en varios archivos usando cinco o más signos iguales. Admite la inversión de código, variables globales e inserción automática de signos de exclamación, corchetes y comillas. El Golfo de México también admite texto enriquecido y un mecanismo de ejecución basado en turnos para las funciones asíncronas.

(github.com)

Desarrollo diseño peculiar

OmniParser V2: Herramienta de análisis de pantalla para agentes de GUI basados en visión pura

2025-02-15

OmniParser V2: Herramienta de análisis de pantalla para agentes de GUI basados en visión pura

OmniParser es un método completo para analizar capturas de pantalla de interfaces de usuario en elementos estructurados y fáciles de entender, lo que mejora significativamente la capacidad de GPT-4V para generar acciones que se pueden basar con precisión en las regiones correspondientes de la interfaz. El OmniParser V2 recientemente lanzado alcanza resultados de vanguardia (39,5% en el benchmark Screen Spot Pro) e introduce OmniTool, que permite controlar una máquina virtual Windows 11 utilizando el modelo de visión que elijas. Se proporcionan instrucciones de instalación detalladas y demostraciones, con pesos de modelo disponibles en Hugging Face.

(github.com)

IA IA de Visión Análisis de GUI

Schemesh: Un Shell Unix con Scripting en Lisp

2025-02-15

Schemesh: Un Shell Unix con Scripting en Lisp

Schemesh es un shell interactivo con scripting en Lisp, diseñado como un reemplazo amigable para bash, zsh y otros shells Unix tradicionales. Ofrece edición de línea interactiva, autocompletado e historial, mientras integra perfectamente un REPL Lisp completo impulsado por Chez Scheme para tareas complejas. Los usuarios pueden cambiar sin esfuerzo entre la sintaxis del shell y la sintaxis Lisp, con funciones extensas proporcionadas para administrar procesos Unix. Para scripting y programación seria, Schemesh reemplaza el scripting de shell tradicional lento y propenso a errores con un potente REPL Lisp, aumentando la eficiencia y la confiabilidad.

(github.com)

Desarrollo

Jill: Un nuevo lenguaje de programación funcional para Nand2Tetris

2025-02-15

Jill: Un nuevo lenguaje de programación funcional para Nand2Tetris

Jill es un lenguaje de programación funcional creado para la plataforma Nand2Tetris como alternativa al lenguaje de alto nivel Jack original. Es un reemplazo directo para Jack, usando el mismo conjunto de instrucciones de VM y la arquitectura HACK, pero ofreciendo un estilo más elegante y funcional. Las características importantes incluyen funciones de primera clase, recursión de llamada de cola optimizada, tipos de datos algebraicos con coincidencia de patrones y un diseño minimalista con solo tres conceptos principales. Los proyectos compilados generan archivos .vm en un directorio /bin. Jill se puede compilar usando `cargo run -- path_to_jill_project_root` o `jillc [path_to_jill_project_root]`.

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Desarrollo

Synergetica: Aplicación de escritorio de diseño de circuito genético de extremo a extremo

2025-02-15

Synergetica: Aplicación de escritorio de diseño de circuito genético de extremo a extremo

Synergetica es una potente aplicación de escritorio para el diseño de circuitos genéticos. Ofrece un flujo de trabajo completo, desde el diseño y simulación de circuitos hasta la generación de secuencias de ADN, todo dentro de una sola plataforma. Permite diseñar circuitos usando una interfaz basada en nodos o en código, simular interactivamente los niveles de expresión de proteínas y generar secuencias de ADN basadas en parámetros determinados mediante simulación. Se puede personalizar fácilmente con partes genéticas adicionales, y la funcionalidad sin conexión asegura un control y privacidad completos.

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Desarrollo diseño de circuitos genéticos herramienta de software

Kreuzberg: Una potente biblioteca Python para la extracción de texto de documentos locales

2025-02-15

Kreuzberg: Una potente biblioteca Python para la extracción de texto de documentos locales

Kreuzberg es una potente biblioteca Python para la extracción de texto de diversos documentos. Proporciona una interfaz asíncrona unificada que admite archivos PDF, imágenes, documentos de oficina y más. La biblioteca enfatiza el procesamiento local, sin necesidad de APIs externas o servicios en la nube, con alta eficiencia de recursos, dependencias mínimas y procesamiento por lotes. Kreuzberg utiliza un enfoque inteligente para la extracción de texto de PDF, intentando primero la extracción directa y recurriendo al OCR si es necesario. Ofrece un manejo exhaustivo de errores y funciones como APIs asíncronas/síncronas, extracción de metadatos y procesamiento concurrente.

(github.com)

Desarrollo extracción de texto procesamiento de documentos

Goku: Modelos Fundamentales de Generación de Vídeo Basados en Flujo

2025-02-15

Goku: Modelos Fundamentales de Generación de Vídeo Basados en Flujo

Un equipo colaborativo de ByteDance y la HKU presenta Goku, una familia de modelos de generación de imágenes y vídeo basados en transformadores de flujo rectificado. Goku logra un rendimiento de generación visual líder en la industria mediante una meticulosa curación de datos, un diseño avanzado de modelos y una formulación de flujo. Admite la generación de texto a vídeo, imagen a vídeo y texto a imagen, obteniendo las puntuaciones más altas en importantes puntos de referencia como GenEval, DPG-Bench y VBench. Goku-T2V obtuvo una impresionante puntuación de 84.85 en VBench, ocupando el segundo lugar el 7 de octubre de 2024, superando a varios modelos comerciales líderes de texto a vídeo.

(github.com)

IA Generación de Vídeo Transformador de Flujo Rectificado

LLM Debugger: Depuración con IA en VS Code

2025-02-15

LLM Debugger: Depuración con IA en VS Code

LLM Debugger es una extensión de VS Code que utiliza modelos de lenguaje grandes (LLMs) para la depuración activa. A diferencia de los enfoques tradicionales de depuración basados en LLM que solo analizan el código fuente estático, LLM Debugger proporciona contexto de tiempo de ejecución en tiempo real, incluyendo valores de variables, comportamiento de funciones y decisiones de ramificación, permitiendo que el LLM diagnostique errores más rápida y precisamente. La extensión también genera datos sintéticos capturando detalles de ejecución, ofreciendo información única sobre el comportamiento del programa. Cuenta con información de depuración en vivo, gestión automática de puntos de interrupción, inspección de tiempo de ejecución y operaciones comunes de depuración, todo accesible a través de un panel lateral. Si bien es un proyecto experimental de investigación, LLM Debugger demuestra el potencial de combinar datos de depuración en vivo con capacidades de LLM para revolucionar las prácticas tradicionales de depuración.

(github.com)

Desarrollo Depuración con IA Extensión de VS Code

Nping: Herramienta Ping ultrarrápida y visual en Rust

2025-02-15

Nping: Herramienta Ping ultrarrápida y visual en Rust

Nping, una potente herramienta Ping escrita en Rust, ofrece ping concurrente para múltiples direcciones con visualización de datos en tiempo real y una interfaz fácil de usar. Muestra métricas clave como latencia máxima, mínima y promedio, tasa de pérdida de paquetes y admite IPv4 e IPv6. Nping también cuenta con un subcomando de host para mostrar detalles de la dirección IP para nombres de dominio y permite personalizar el conteo y el intervalo de ping. Su diseño intuitivo lo convierte en un activo valioso para administradores de red y desarrolladores.

(github.com)

Desarrollo herramienta de red

VimLM: Asistente de codificación con LLM local para Vim

2025-02-15

VimLM: Asistente de codificación con LLM local para Vim

VimLM es un asistente de codificación para Vim basado en LLM local, inspirado en GitHub Copilot. Integra la comprensión contextual del código, el resumen y la asistencia de IA directamente en tu flujo de trabajo de Vim. Es independiente del modelo, utilizando cualquier modelo compatible con MLX, cuenta con una UX nativa de Vim y es totalmente offline para una mayor seguridad. Los usuarios interactúan mediante atajos intuitivos para tareas como la conversión, generación y resumen de código, aprovechando la comprensión profunda del contexto que abarca el archivo actual, las selecciones, los archivos referenciados y la estructura del proyecto.

(github.com)

Desarrollo asistente de codificación

Yash: Un nuevo shell que busca la máxima conformidad con POSIX

2025-02-15

Yash: Un nuevo shell que busca la máxima conformidad con POSIX

Yash es un shell de línea de comandos compatible con POSIX, escrito en C99, que busca la máxima conformidad con POSIX. Cuenta con características como alias globales, matrices, varios métodos de redirección, expansión de llaves, globbing extendido, aritmética fraccionaria, completado de comandos y predicción de comandos. Mantenido en GitHub, Yash cumple en gran medida con POSIX.1-2008 y recibe actualizaciones de mantenimiento regulares. Se compila y ejecuta en varios entornos POSIX, probados principalmente en Fedora, macOS y Cygwin. Después de la instalación, los usuarios pueden personalizar variables de entorno, alias, prompts y mucho más a través de archivos de configuración.

(github.com)

Desarrollo Línea de comandos

Extensión de navegador lucha contra el borrado trans

2025-02-14

Extensión de navegador lucha contra el borrado trans

Una extensión de navegador llamada "Marsha P Johnson" combate el borrado de personas transgénero reemplazando "LGB" con "LGBTQ+🧱". El creador destaca la eliminación activa por parte del gobierno de EE. UU. de menciones a personas trans en sitios web gubernamentales, incluida la eliminación de "TQ+" de LGBTQ+ en el sitio web del Monumento Nacional de Stonewall. Este borrado flagrante es combatido activamente por la extensión, permitiendo a los usuarios ver y protestar contra la censura.

(github.com)

Varios Transgénero

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