Herramientas

Bruno es una alternativa de escritorio de código abierto para Postman e Insomnia para pruebas, desarrollo y depuración de APIs. Su objetivo es proveer colaboración, privacidad y seguridad superior con su diseño simple y sin conexión. Las colecciones se almacenan directamente en el sistema de archivos local – escritas un lenguaje de marcado de texto plano, Bru Lang – y puede ser compartido con git u otra herramienta de control de versiones que elija para colaborar. Bruno está disponible tanto en aplicación de escritorio como en herramienta CLI También ofrece una extensión oficial de VS Code, con planes para soporte de IDE adicional. Bruno se ha convertido en la opción predeterminada para varios equipos en Thoughtworks, pero también recomendamos a los equipos tener precaución al trabajar en entornos VPN y proxy, ya que las solicitudes realizadas en tales condiciones se ha informado que fallan inesperadamente.

K9s ha mejorado sus características de visualización al integrar gráficas y vistas más detalladas. Ofrece una mejor visualización de logs y métricas además ser más flexible en cómo muestra las definiciones de recursos personalizados (CRDs). Las operaciones sobre los pods han sido expandidas también y ahora incluye una mejor integración con herramientas de depuración (p. ej., kubectl debug) y soporte mejorado para ambientes multi-cluster. El soporte para CRDs ha mejorado significativamente al proveer una mejor navegación y administración de estos recursos además de una interacción más fluida con recursos personalizados. El panel de accesos directos ha sido también mejorado para hacerlo más accesible a los desarrolladores que tienen menos experiencia con kubectl. Ésta es una mejora significativa ya que al principio K9s estaba enfocada principalmente en equipos DevOps.

SOPS es un editor de archivos encriptados que admite varios formatos de encriptación con KMS. Nuestro consejo sobre la gestión de secretos siempre ha sido mantenerlos fuera del código. No obstante, al tener que elegir entre la automatización completa (apegándonos al principio de infraestructura como código) y algunos pasos manuales (utilizando herramientas de tipo Vault) para la administración, aprovisionamiento y rotación de secretos iniciales, los equipos frecuentemente se encuentran frente un dilema. Por ejemplo, nuestros equipos utilizan SOPS para gestionar las credenciales de inicialización en el aprovisionamiento de infraestructura. Sin embargo, hay situaciones en las que es imposible eliminar secretos de los repositorios con código heredado. En esos casos, recurrimos a SOPS para encriptar secretos en archivos de texto. SOPS se integra con almacenes de claves gestionados en la nube, como AWS y GCP Key Management Service (KMS) o Azure Key Vault como fuente de las claves de encriptación. También funciona de manera multiplataforma y admite claves PGP. Muchos de nuestros equipos optan por SOPS como su primera opción para gestionar secretos en el repositorio.

Hemos destacado las herramientas para pruebas de regresión visual antes y hemos observado sus algoritmos evolucionar desde una comparación primitiva a nivel de píxel hasta ser un sofisticado sistema de coincidencia de patrones y reconocimiento óptico de caracteres (OCR, por sus siglas en inglés). Las herramientas tempranas de regresión visual generaban muchos falsos positivos y eran útiles solo en etapas posteriores de desarrollo cuando la interfaz se volvía estable. BackstopJS prevenía este problema al configurar selectores y ventanas gráficas para identificar pruebas visuales de elementos específicos en la pantalla. Pero el machine learning ha facilitado la detección y comparación de elementos visuales de manera más precisa, a pesar de que estos se muevan o abarquen contenido dinámico. Estas herramientas de pruebas se han vuelto más útiles y están bien posicionadas para aprovechar los últimos avances en inteligencia artificial y machine learning. Varias herramientas comerciales como Applitools y Percy, ahora afirman usar IA en sus pruebas de regresión visual. Uno de nuestros equipos ha utilizado Applitools Eyes extensamente y están contentos con los resultados. Aunque las pruebas de regresión visual no son un substituto para unas pruebas funcionales end-to-end bien escritas, sí son una adición para la caja de herramientas de pruebas. Estamos promoviendo su adopción porque se han convertido en una opción predeterminada segura como elemento de una estrategia integral de pruebas de IU.

Wiz se ha convertido en la plataforma de seguridad en la nube preferida en muchos de nuestros proyectos. Nuestros equipos valoran su capacidad para detectar riesgos y amenazas más temprano que otras herramientas similares, debido a que realiza escaneos continuos en busca de cambios. Wiz puede detectar y alertar sobre configuraciones incorrectas, vulnerabilidades y secretos filtrados, tanto en artefactos que aún no se han implementado en entornos de producción (imágenes de contenedores, código de infraestructura) como en cargas de trabajo en vivo (contenedores, máquinas virtuales y servicios en la nube). También apreciamos su potente capacidad de generación de informes tanto para equipos de desarrollo como líderes. Este análisis nos ayuda a comprender cómo una vulnerabilidad puede afectar un servicio determinado, para que podamos resolver los problemas en ese contexto.

AWS Control Tower sigue siendo nuestra opción preferida para administrar cuentas de AWS en ambientes con múltiples equipos. Proporciona un mecanismo conveniente para pre-configurar controles de seguridad y cumplimiento que se aplicarán automáticamente en nuevas landing zones. Éste es un ejemplo de cumplimiento en el punto de cambio porque los controles son aplicados y verificados cuando una nueva infraestructura es creada, eliminando la necesidad de verificar el cumplimiento de forma manual más tarde. AWS Control Tower Account Factory for Terraform (AFT) ha seguido evolucionando desde nuestro último volumen y ahora está disponible en más regiones de AWS. AFT permite que las cuentas Control Tower sean aprovisionadas mediante un pipeline usando infraestructura como código. Nos agrada que AFT se puede personalizar para enviar webhooks o tomar acciones específicas para integrarse de forma segura con herramientas externas como GitHub Actions. Nuestros equipos han reportado muy buenos resultados usando AWS Control Tower para el manejo de cuentas, pero deseamos que AWS acepte contribuciones de la comunidad al proyecto cuando veamos oportunidades de mejora.

Para los equipos que implementan integración continua, es importante conocer el estado de las builds en el sistema de integración continua (CI). Antes de la pandemia, se mostraba esta información a simple vista en dashboards en grandes pantallas de TV en las salas de equipo. Dado que el trabajo remoto está aquí para quedarse, es necesaria una solución que funcione en las máquinas locales de los desarrolladores. Para la Mac, ese nicho está cubierto por CCMenu, una pequeña aplicación escrita por un Thoughtworker. Originalmente, parte de CruiseControl, funciona con todos los servidores que pueden proporcionar información en formato cctray, incluyendo Jenkins y TeamCity. Una actualización reciente ha añadido soporte para GitHub Actions y ha preparado el camino para extender la integración con más servidores de integración continua y métodos de autenticación.

ClickHouse es una base de datos de procesamiento analítico en línea (OLAP, por sus siglas en inglés) de código abierto y orientada a columnas, diseñada para análisis en tiempo real. Comenzó como un proyecto experimental en 2009 y desde entonces ha madurado hasta convertirse en una base de datos analítica de alto rendimiento y escalable linealmente. Su eficiente motor de procesamiento de consultas junto a la compresión de datos la hacen adecuada para ejecutar consultas interactivas sin pre agregación. ClickHouse también es una excelente opción para almacenar datos de OpenTelemetry. Su integración con Jaeger te permite almacenar grandes volúmenes de trazas y analizarlas de manera eficiente.

A pesar de los avances en las herramientas de desarrollo, mantener entornos de desarrollo locales consistentes sigue siendo un desafío para muchos equipos. La incorporación de nuevos ingenieros a menudo implica ejecutar comandos o scripts personalizados que pueden fallar de manera impredecible en diferentes máquinas y generar inconsistencias. Para resolver este desafío, nuestros equipos han recurrido cada vez más a Devbox. Devbox es una herramienta de la línea de comandos que proporciona una interfaz accesible para crear entornos de desarrollo locales reproducibles por proyecto, aprovechando el administrador de paquetes Nix sin usar máquinas virtuales o contenedores. Ha agilizado notablemente el flujo de trabajo de incorporación porque, una vez que se ha configurado para una base de código, se necesita un solo comando CLI (devbox shell) para reproducir el entorno definido en un nuevo dispositivo. Devbox es compatible con shell hooks, scripts personalizados y generación de devcontainer.json para la integración con VSCode.

Difftastic es una herramienta que sirve para identificar las diferencias de código entre distintos archivos teniendo en cuenta su sintaxis. Esto es muy diferente de las herramientas de comparación de texto, como el venerable comando de Unix diff. Por ejemplo, Difftastic ignora las líneas insertadas para separar declaraciones largas en lenguajes como Java o TypeScript, las cuáles están delimitadas por punto y coma. La herramienta sólo resalta los cambios que afectan a la sintaxis del código. Para ello, primero analiza los archivos en árboles sintácticos abstractos y después calcula la distancia entre ellos mediante el algoritmo de Dijkstra. Hemos comprobado que Difftastic es especialmente útil para comprender los cambios cuando se revisan grandes bases de código. Difftastic es compatible con cualquier lenguaje de programación que pueda ser analizado sintácticamente y es compatible con más de 50 lenguajes de programación y formatos de texto estructurado como CSS y HTML. No se trata de una herramienta nueva, pero creemos que merece la pena ser destacada en la era de los asistentes de código basados en LLMs, donde las revisiones manuales de bases de código son cada vez más grandes y críticas.

LinearB, es una plataforma de inteligencia de ingeniería de software, que ha brindado a nuestros líderes de ingeniería información basada ​​en datos para respaldar la mejora continua. Alinea áreas clave como benchmarking, automatización de flujos de trabajo y las inversiones específicas para mejorar la experiencia y la productividad de los desarrolladores. En nuestra experiencia con LinearB destacamos su capacidad para fomentar una cultura de mejora y eficiencia dentro de los equipos de ingeniería. Nuestros equipos han utilizado la plataforma para realizar un seguimiento de métricas claves de ingeniería, identificar áreas de mejora e implementar acciones basadas en evidencia. Estas capacidades se alinean bien con la propuesta de valor central de LinearB: benchmarking, automatización de la recopilación de métricas y habilitación de mejoras basadas en datos. LinearB se integra con el código fuente, el ciclo de vida de las aplicaciones, CI/CD y herramientas de comunicación y utiliza métricas de ingeniería personalizadas y preconfiguradas para proporcionar información cuantitativa integral sobre la experiencia de desarrollo, la productividad y el desempeño del equipo. Como defensores de DORA, apreciamos el fuerte énfasis de LinearB en estas métricas específicas y su capacidad para medir aspectos clave del rendimiento de la entrega de software, que son esenciales para mejorar la eficiencia. Históricamente, los equipos han enfrentado desafíos al recopilar métricas específicas de DORA, a menudo confiando en paneles personalizados complejos o procesos manuales. LinearB continúa ofreciendo una solución convincente que automatiza el seguimiento de estas métricas y ofrece datos en tiempo real que respaldan la toma de decisiones proactiva en torno a experiencia de desarrollo, productividad y predictibilidad.

pgvector es una extensión de búsqueda de similitud de vectores de código abierto para PostgreSQL, que permite el almacenamiento de vectores junto con datos estructurados en una única base de datos bien establecida. Aunque carece de algunas características avanzadas de las bases de datos vectoriales especializadas, se beneficia de la compatibilidad con ACID, la recuperación puntual y otras características robustas de PostgreSQL. Con el auge de las aplicaciones generativas impulsadas por IA, vemos un patrón creciente de almacenamiento y búsqueda eficiente de similitudes en vectores incrustados, que pgvector aborda eficazmente. Con el creciente uso de pgvector en entornos de producción, especialmente donde los equipos ya están utilizando un proveedor en la nube que ofrece PostgreSQL gestionado, y su capacidad demostrada para satisfacer las necesidades comunes de búsqueda de vectores sin necesidad de un almacén de vectores independiente, confiamos en su potencial. Nuestros equipos lo han encontrado valioso en proyectos que comparan datos estructurados y no estructurados, demostrando su potencial para una adopción más amplia, y por lo tanto lo estamos moviendo al anillo de prueba.

Snapcraft es una herramienta de línea de comandos de código abierto para desarrollar y empaquetar aplicaciones autónomas llamadas snaps en Ubuntu, otras distribuciones de Linux y macOS. Los snaps son fáciles de desplegar y mantener en varias plataformas de hardware, incluyendo máquinas Linux, entornos virtuales y sistemas informáticos a bordo de vehículos. Aunque Snapcraft ofrece una tienda de aplicaciones pública para la publicación de snaps, nuestros equipos utilizan la herramienta de desarrollo para empaquetar el sistema de conducción autónoma como un snap sin publicarlo en la tienda de aplicaciones pública. Esto nos permite desarrollar, probar y depurar el sistema de software embebido localmente, mientras se publica en un repositorio de artefactos interno.

Spinnaker es una plataforma de código abierto para entrega continua creada por Netflix. En esta se implementan manejo de clúster y despliegue de baked-images a la nube como funciones de primera clase. Nos gusta el acercamiento dogmático de Spinnaker para el despliegue de microservicios. En ediciones previas, notamos la falta de capacidad de configurar pipelines como código, pero esto ha sido abordado con la adición del spin CLI. A pesar de que no recomendamos Spinnaker para escenarios de despliegues continuos simples, se ha vuelto la herramienta a elegir por muchos en situaciones complejas con pipelines de despliegue igualmente complejos.

TypeScript OpenAPI (o tsoa) es una alternativa a Swagger para generar especificaciones de OpenAPI para tu código. Es code-first, con los controladores y modelos de TypeScript como la única fuente de verdad, y utiliza las anotaciones o decoradores de TypeScript en vez de los archivos y las configuraciones más complejas necesarias para utilizar OpenAPI tooling para TypeScript. Genera tanto especificaciones 2.0 como 3.0 de la API, y las rutas se pueden generar para Express, Hapi y Koa. Si estás escribiendo APIs en TypeScript, vale la pena echar un vistazo a este proyecto.

Aunque usar el feature toggle más simple posible sigue siendo nuestro enfoque recomendado, el crecimiento de equipos y realizar el desarrollo más rápido hacen que gestionar feature toggles a mano sea más complejo. Unleash es una opción ampliamente usada por nuestros equipos para hacer frente a esta complejidad y habilitar flujos CI/CD. Puede ser usado como servicio o self-hosted. Provee SDKs en varios lenguajes otorgando buena experiencia de desarrollador y una interfaz de usuario amigable para su administración. Aunque aún no existe soporte oficial para la especificación OpenFeature se pueden encontrar proveedores para Go y Java, mantenidos por la comunidad. Unleash puede ser usado para simples feature toggles, así como para segmentación y despliegues graduales, lo que lo convierte en una opción adecuada para la gestión de funcionalidad a escala.

Astronomer Cosmos es un plugin de Airflow diseñado para proporcionar un soporte nativo a los flujos de trabajo centrales de dbt en Airflow. Con el plugin instalado, cuando se utiliza DbtDag para envolver un flujo de trabajo de dbt, convierte los nodos de dbt en grupos de tareas/tarea de Airflow, permitiendo que los ingenieros e ingenieras visualicen grafos de dependencias de dbt y el progreso en su ejecución directamente en la interfaz de usuario de Airflow. También da soporte para utilizar conexiones de Airflow en lugar de perfiles de dbt, reduciendo potencialmente la dispersión de configuraciones. Estamos experimentando con la herramienta por su potencial para hacer que el trabajo con dbt en Airflow sea más fluido.

ColPali es una herramienta emergente para la recuperación de documentos PDF que utiliza modelos de lenguaje visual, abordando los desafíos de construir una aplicación robusta de generación mejorada por recuperación (RAG) que pueda extraer datos de documentos multimedia que contengan imágenes, diagramas y tablas. A diferencia de los métodos tradicionales que se basan en embeddings basados en texto o técnicas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), ColPali procesa páginas completas en PDF, utilizando un transformador visual para crear embeddings que consideran tanto el contenido textual como visual. Este enfoque holístico permite una mejor recuperación y una mayor capacidad de razonamiento sobre por qué se recuperan ciertos documentos, mejorando significativamente el rendimiento de RAG en PDFs ricos en datos. Hemos probado ColPali con varios clientes en los que ha mostrado resultados prometedores, aunque la tecnología aún está en sus primeras etapas. Vale la pena evaluarlo, especialmente para organizaciones con datos en documentos visuales complejos.

La carrera por desarrollar herramientas de programación asistidas por inteligencia artificial (AI) está en marcha, y la más llamativa es Cursor. Es un editor de código AI-first diseñado para mejorar la productividad de los desarrolladores mediante la integración profunda de la IA en el flujo de trabajo de codificación. Le hemos prestado atención desde anteriores evaluaciones de radares, pero está claro que la reciente mejora continua de Cursor ha marcado el comienzo de un cambio cualitativo. En nuestro caso, ha demostrado fuertes capacidades de razonamiento contextual en función del código base existente. Mientras que otras herramientas de código de IA como GitHub Copilot tienden a generar y colaborar en torno a fragmentos de código, las operaciones de edición multilínea y multiarchivo de Cursor lo hacen destacar. Al basarse en VSCode ofrece un método de interacción rápido e intuitivo que se ajusta a la lógica del desarrollador. Poderosas operaciones pueden ser completadas con ctrl/cmd+K y ctrl/cmd+L. Cursor está liderando una nueva ronda de competición en herramientas de programación de IA, especialmente en lo que respecta a la interacción del desarrollador y la comprensión del código base.

Data Mesh Manager proporciona la capa de metadatos de una típica plataforma de data mesh. En particular, se centra en la definición de productos de datos y la especificación de contratos de datos usando la iniciativa OpenContract y puede integrarse en pipelines de construcción usando la DataContract CLI asociada. La aplicación también provee un catálogo de datos para descubrir y explorar productos de datos y su metadata, y permite un gobierno federado incluyendo la definición de métricas de calidad de datos y la administración de reglas de calidad de datos. Es una de las primeras herramientas nativas en este espacio lo que significa que no está solamente tratando de adaptar plataformas existentes al paradigma de data mesh.

A pesar de su potencia y utilidad, la interfaz de línea de comandos de Git es notoriamente compleja cuando se trata de gestionar múltiples ramas y preparar commits dentro de ellas. GitButler es un cliente de Git que proporciona una interfaz gráfica que busca simplificar este proceso. Lo hace rastreando los cambios de archivos no confirmados de forma independiente a Git y luego los organiza en ramas virtuales. Se podría argumentar que esto es una solución para un problema que no debería existir en primer lugar; si haces cambios pequeños y haces push al trunk con frecuencia, no hay necesidad de múltiples ramas. Sin embargo, cuando tu flujo de trabajo incluye pull requests, la estructura de ramas puede volverse compleja, especialmente si hay un ciclo de revisión largo antes de que se pueda fusionar un pull request. Para abordar esto, GitButler también se integra con GitHub, lo que te permite agrupar selectivamente cambios en pull requests y emitirlos directamente desde la herramienta. GitButler es una entrada más en la creciente categoría de herramientas enfocadas en gestionar la complejidad inherente al proceso de pull requests.

El Asistente de IA de JetBrains es un asistente de codificación diseñado para integrarse sin problemas con todos los IDE de JetBrains apoyando el autocompletado de código, la generación de pruebas y la adherencia a de la guía de estilo. Desarrollado sobre modelos como OpenAI y Google Gemini, se destaca por su capacidad para garantizar un resultado consistente al recordar estilos de codificación para futuras sesiones. Nuestros desarrolladores encontraron sus capacidades de generación de pruebas particularmente útiles y notaron su habilidad para manejar resultados más largos sin problemas de estabilidad. Sin embargo, a diferencia de algunos competidores, JetBrains no aloja sus propios modelos, lo que puede no funcionar para clientes preocupados por el manejo de datos hacia terceros. Aun así, la integración de la herramienta con los IDEs de JetBrains la convierte en una opción prometedora para los equipos que exploran asistentes de codificación impulsados ​​por IA.

Los desarrolladores que trabajan en entornos políglotas, se encuentran con frecuencia con múltiples versiones de diferentes lenguajes y herramientas. mise tiene como objetivo resolver ese problema proporcionando una herramienta que reemplaza nvm, pyenv, rbenv, rustup, entre otras, y es un reemplazo directo para asdf. Mise está escrito en Rust para tener una interacción rápida con el terminal, y a diferencia de asdf, el cual usa paquetes basados en terminal, Mise modifica la variable de entorno PATH por adelantado, lo que hace que las ejecuciones se llamen directamente. Esto es en parte porque Mise es más rápido que asdf. Para aquellos desarrolladores que ya están familiarizados con asdf, Mise proporciona la misma funcionalidad, pero con unas pocas diferencias clave. Estando escrito en Rust, es más rápido y tiene algunas características que asdf no tiene, como por ejemplo, la habilidad de instalar múltiples versiones de la misma herramienta al mismo tiempo y ser capaz de recordar comandos, incluyendo coincidencia difusa. También proporciona un ejecutor de tareas integrado, útil para cosas como linters, tests, compiladores, servidores y otras tareas que son específicas de un proyecto. Si estás un poco harta de tener que usar múltiples herramientas para administrar tu entorno de desarrollo, y de la sintaxis, algunas veces incómoda de otras herramientas, Mise definitivamente te merecerá la pena.

**Mockoon** es una herramienta de código abierto para la simulación de APIs. Ofrece una interfaz intuitiva, rutas personalizables y respuestas dinámicas, además de la capacidad de automatizar la creación de conjuntos de datos simulados. Mockoon es compatible con OpenAPI y te permite generar diferentes escenarios que pueden probarse localmente e integrarse en un pipeline de desarrollo. También puedes crearsimulaciones parciales (partial mocks) interceptando las solicitudes y simulando solo las llamadas que están definidas en Mockoon. Estas simulaciones parciales ayudan a emular rutas o endpoints específicos de una API, mientras que el resto de solicitudes se redirigen a servidores reales. Aunque las simulaciones parciales pueden ser útiles en ciertos escenarios, existe el riesgo de un uso excesivo, lo que podría añadir complejidad innecesaria. Aparte de esto, Mockoon sigue siendo una herramienta valiosa para configurar rápidamente APIs simuladas y mejorar y automatizar los flujos de trabajo de desarrollo.

Raycast es un launcher freemium para macOS que te permite abrir aplicaciones rápidamente, ejecutar comandos, buscar archivos y automatizar tareas desde el teclado. Nuestros equipos valoran sus funciones predeterminadas para desarrolladores y su fácil extensibilidad, que permite interactuar con aplicaciones y servicios de terceros como VSCode, Slack, Jira y Google, entre otros muchos. Raycast está diseñada para mejorar la productividad y minimizar los cambios de contexto, lo que la convierte en una herramienta útil para quienes buscan optimizar sus tareas diarias. Los usuarios Pro tienen acceso a Raycast AI, un asistente de búsqueda especializado impulsado por inteligencia artificial.

ReadySet es un caché de consultas para MySQL y PostgreSQL. A diferencia de soluciones de caching que dependen de invalidación manual, ReadySet aprovecha los flujos de replicación de las bases de datos para actualizar su caché incrementalmente. A través de vistas materializadas parciales, ReadySet alcanza latencias de cola más bajas que una réplica de lectura tradicional. ReadySet es compatible con MySQL y PostgreSQL, por lo que puedes desplegarlo frente a tu base de datos para escalar horizontalmente cargas de trabajo sin requerir cambios en la aplicación.

Muchos de nuestros equipos que trabajan en frontends basados en la web se han movido de herramientas de empaquetamiento más antiguas — como Webpack – a Vite. Un nuevo participante en este campo es Rspack, que después de 1.5 años en desarrollo ha visto su release 1.0. Diseñado como un reemplazo directo para Webpack, es compatible con los plugins y loaders del ecosistema de Webpack. Esto puede ser una ventaja por sobre Vite al momento de migrar configuraciones complejas de Webpack. La razón principal por la que nuestros equipos están migrando a nuevas herramientas como Vite y Redpack es la experiencia de desarrollo, y en particular, la velocidad. Nada rompe más el flujo de desarrollo que tener que esperar un minuto o dos antes de conseguir retroalimentación de los últimos cambios en el código. Escrita en Rust, Rspack entrega un rendimiento significativamente más rápido que Webpack, y en muchos casos, es incluso más rápido que Vite.

Cuando se construyen aplicaciones basadas en LLM, es fundamental determinar la intención de un usuario antes de enrutar una petición a un agente especializado o invocar un flujo específico. Semantic Router actúa como una capa superrápida de toma de decisiones para LLMs y agentes, permitiendo un enrutamiento eficiente y fiable de las peticiones basado en el significado semántico. Al utilizar embeddings vectoriales para inferir la intención, Semantic Router reduce las llamadas innecesarias a los LLM, ofreciendo un enfoque más ágil y rentable para comprender la intención del usuario. Su potencial se extiende más allá de la inferencia de intenciones, sirviendo como bloque de construcción versátil para diversas tareas semánticas. La velocidad y flexibilidad que ofrece lo sitúan como un fuerte competidor en entornos que requieren una toma de decisiones rápida y en tiempo real sin la sobrecarga de los LLM.

Uno de los temas más interesantes en este momento en el espacio GenAI es el concepto de Asistente de Ingeniería de Software. Estas herramientas de asistencia al código hacen más que simplemente ayudar a los ingenieros con fragmentos de código aquí y allá; amplifica el tamaño del problema que pueden resolver, idealmente de forma autónoma y con mínima intervención humana. La idea es que estas herramientas puedan tomar una incidencia de GitHub o un ticket de Jira y proponer un plan y cambios en el código para implementarlo, o incluso crear una revisión de código para que una persona lo revise. Si bien éste es el siguiente paso lógico para aumentar el impacto de la asistencia al código con IA, el publicitado objetivo de asistentes genéricos que puedan cubrir una amplia gama de tareas de programación es muy ambicioso, y el estado actual de las herramientas aún no lo demuestra de manera convincente. Sin embargo, podemos ver que esto funcionará más pronto que tarde para un alcance más limitado de tareas sencillas, lo que liberará tiempo de los desarrolladores para trabajar en problemas más complejos. Las herramientas que están lanzando y comercializando versiones beta de agentes incluyen GitHub Copilot Workspace, qodo flow, Agentes para jira JIRA de Tabnine o Amazon Q Developer. La referente SWE Bench enumera más herramientas en ese espacio, pero recomendamos tomar los benchmark en el espacio de la IA con cautela.

Rust es muy adecuado para escribir herramientas de línea de comandos debido a su rápido rendimiento de arranque, y vemos gente reescribiendo algunas cadenas de herramientas en él. En el anterior Tech Radar mencionamos Ruff, un linter para Phyton escrito en Rust. En esta edición, evaluamos uv, una herramienta de gestión de paquetes de Python escrita en Rust. La propuesta de valor de uv es serultrarrápida y supera a otras herramientas de gestión de paquetes de Python por un amplio margen en sus benchmarks. Sin embargo, durante la evaluación para este radar, analizamos si optimizar segundos para las herramientas de compilación es realmente una mejora. En comparación con el rendimiento, lo más importante para un sistema de gestión de paquetes es el ecosistema, la madurez de la comunidad y el soporte a largo plazo. Dicho esto, el feedback del equipo del proyecto nos ha demostrado que esta mejora en el margen de la velocidad podría ser una gran ventaja para mejorar los ciclos de feedback y la experiencia general de desarrollo: tendemos a hacer que el almacenamiento en caché de la CI/CD sea muy complejo de forma manual para lograr esta pequeña mejora del rendimiento. uv simplifica la gestión de nuestro entorno Python. Teniendo en cuenta que todavía hay mucho margen de mejora en la gestión de paquetes y entornos para desarrollo en Python, creemos que uv es una opción que vale la pena evaluar.

Warp es un terminal para macOS y Linux. Divide las salidas de comandos en bloques para mejorar la legibilidad. Warp cuenta con capacidades impulsadas por IA tales como sugerencias inteligentes de comandos y procesamiento de lenguaje natural. También incluye una funcionalidad de notebooks que permite a los usuarios organizar comandos y salidas, así como agregar anotaciones y documentación. Se puede aprovechar estas funcionalidades para crear archivos README o materiales de inducción y proporcionar una manera estructurada e interactiva de presentar y gestionar flujos de trabajo en el terminal. Warp se integra fácilmente con Starship, un indicador multiplataforma flexible, lo que te permite personalizar la experiencia del terminal y extraer información sobre procesos en ejecución, la versión específica de una herramienta que estés usando, detalles de Git o el usuario actual de Git, entre otros detalles.

Después del cierre del proyecto del editor de texto Atom, sus creadores construyeron un nuevo editor llamado Zed. Escrito en Rust y optimizado para aprovechar el hardware moderno, Zed se siente rápido. Tiene todas las características que esperamos de un editor moderno: soporte para muchos lenguajes de programación, un terminal incorporado y edición multibuffer, por mencionar algunos. La codificación asistida por IA está disponible mediante la integración con varios proveedores de LLM. Como fervientes practicantes de la programación en pareja, estamos intrigados por la función de collaboration feature integrada en Zed. Los desarrolladores se encuentran a través de sus IDs de GitHub y pueden colaborar en el mismo espacio de trabajo en tiempo real. Es demasiado pronto para saber si los equipos de desarrollo pueden y quieren escapar del atractivo del ecosistema de Visual Studio Code, pero Zed es una alternativa a explorar.

CocoaPods ha sido una herramienta habitual de gestión de dependencias para proyectos en Swift y Objective-C. Sin embargo, el equipo de CocoaPods anunció que el proyecto se encuentra en modo de mantenimiento después de más de una década siendo una herramienta clave para desarrollar en iOS y macOS. Aunque la herramienta y sus recursos seguirán disponibles, no habrá más desarrollo activo. Se recomienda a los equipos de desarrollo cambiar a Swift Package Manager, que ofrece una integración nativa con Xcode y un mejor soporte a largo plazo por parte de Apple.