Sospechosos habituales

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  1. Episodio especial: Gracias por tantas escuchas

    5 HR AGO

    Episodio especial: Gracias por tantas escuchas

    Hoy no vas a encontrar en este episodio una nueva sentencia que analizar, ni un artículo concreto del Código Penal, ni el enésimo truco avanzado para exprimir OmniFocus. Hoy nos detenemos por un motivo diferente. Nos paramos ante un número que ha aparecido en la pantalla y que obliga a hacer una pausa obligatoria para reflexionar: hemos alcanzado las 1,000 escuchas. Cuando una cifra deja de ser un simple dato estadístico y se convierte en el reflejo de personas reales al otro lado del reproductor, lo único honesto y profesional es detenerse y dar las gracias. En este episodio corto y especial de apenas cinco minutos, quiero compartir contigo por qué tu tiempo y tus escuchas importan mucho más de lo que crees. Analizamos qué significa realmente este hito para el proyecto de Legalmente Productivos y por qué la gratitud, cuando se entiende bien, se convierte en una de las herramientas de productividad y enfoque más potentes que existen para nuestro día a día en la abogacía. Cinco minutos de reflexión honesta entre colegas que, estoy seguro, te dejarán con ganas de volver a por el siguiente. ¿Te acompaña este proyecto en tu día a día? Si este episodio conecta contigo, la mejor forma de apoyar el podcast para que siga siendo viable y merezca la pena continuar es dándole al botón de Suscribirte. Es un gesto totalmente gratuito para ti, pero para nosotros es la señal de que el camino elegido es el correcto. ¡Gracias por estar al otro lado y play al episodio!

    5 min
  2. ATA 799 Rompe la caja de cristal de tu IA. Conéctala a la VIDA

    17 HR AGO

    ATA 799 Rompe la caja de cristal de tu IA. Conéctala a la VIDA

    En el episodio anterior te estuve hablando de tres pilares fundamentales que cambian por completo las reglas del juego cuando queremos ir un paso más allá de los modelos de lenguaje convencionales: el RAG (la memoria), las habilidades y las herramientas. Hoy no nos vamos a quedar en las nubes de la teoría. Hoy nos arremangamos y vamos directos al turrón con un ejemplo totalmente práctico, porque al final lo que queremos es ver cómo se hace, cómo se lleva a cabo en nuestro propio servidor y cómo podemos empezar a sacarle partido a estas tecnologías desde ya. ¿Por qué Rust es el rey del cacharreo con MCPs? Si buscas tutoriales en la red, verás que la inmensa mayoría de servidores MCP se desarrollan en Python. No me malinterpretes, Python es fantástico para escribir código rápido, pero en el mundo de los microservicios autohospedados y los contenedores tiene ciertos inconvenientes difíciles de ignorar. Python tarda más en arrancar y consume una cantidad considerable de memoria RAM por el simple hecho de existir. Por este motivo decidí programar todos mis MCPs utilizando Rust. Rust nos compila un binario nativo, limpio y directo. No hay intérpretes pesados de por medio. La latencia de respuesta es prácticamente cero, el consumo de memoria es insignificante y se ejecuta a una velocidad de vértigo. Además, gracias a editores modernos equipados con IA como OpenCode, una vez que logras pulir y estructurar tu primer MCP en Rust (por ejemplo, el del tiempo), crear el siguiente es sencillísimo. Solo tienes que proporcionarle a tu herramienta de código la estructura de tu primer desarrollo y pedirle que adapte esa misma lógica para conectar cualquier otra API o base de datos que necesites. ¡Es una delicia ver cómo escala el sistema! Bajo el capó: APIs públicas, Docker y Quadlets Para hacer realidad este MCP meteorológico, he combinado el poder de dos APIs públicas muy conocidas: Nominatim (OpenStreetMap): Como las APIs del tiempo necesitan coordenadas geográficas (latitud y longitud), Nominatim se encarga de traducir textos legibles como "Valencia" o "Tokio" en datos numéricos de localización.Open-Meteo: Recibe las coordenadas enviadas por el MCP y devuelve la previsión meteorológica actual, horaria o diaria sin necesidad de usar claves de API complejas ni registros restrictivos.Todo este flujo de datos se empaqueta de forma elegante en un contenedor de Docker y se gestiona mediante un Quadlet de Podman para garantizar que se inicie de forma nativa e integrada con el sistema operativo de nuestro servidor. Y más adelante nos sumergiremos en el fascinante universo del RAG local. Capítulos del episodio: 00:00:00 Introducción y repaso del episodio anterior00:00:43 El problema de los modelos estáticos de IA00:01:29 El ejemplo práctico: Preguntando el tiempo00:03:20 Ahorro extremo de tokens con MCP00:04:49 Taller de IA agéntica y automatización con Slimbook00:06:22 Cacharreando con DeepSeek V4 Flash en OpenCode00:07:33 ¿Qué es y cómo funciona un MCP?00:09:13 Por qué desarrollo mis MCPs en Rust (y no en Python)00:11:13 Limpieza de datos y gestión de errores00:12:40 Cómo conectar un MCP a Open Web UI paso a paso00:14:18 Probando la previsión meteorológica en vivo00:15:37 El motor bajo el capó: Open-Meteo, Nominatim y Docker00:17:25 Codegraph: Analizando código para ahorrar tokens00:18:22 Próximo episodio: Guardar tareas persistentes con MCP To Do00:19:48 Otros MCPs listos para el taller de IA00:21:22 El futuro del podcast: RAG local, notas y más cacharreo00:22:50 Despedida, enlaces de interés y cierre Más información, enlaces y notas en https://atareao.es/podcast/799🌐 Aquí lo puedes encontrar todo 👉 https://atareao.es✈️ Telegram (el grupo) 👉 https://t.me/atareao_con_linux✈️ Telegram (el canal) 👉 https://t.me/canal_atareao🦣 Mastodon 👉 https://mastodon.social/@atareao🐦 Twitter 👉 https://twitter.com/atareao🐙 GitHub 👉 https://github.com/atareao

    24 min

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