Atareao con Linux

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Disfruta conmigo de Linux y del Open Source. Aquí encontrarás como sacarle el máximo partido a tu entorno de escritorio Linux, hasta como montar un servidor web, un WordPress, un proxy inverso, una base de datos o cualquier otro servicio que puedas imaginar. Y todo ello, lo puedes montar en una Raspberry Pi, en un VPS, en tu propio ordenador o en cualquier servidor. Vamos, cualquier cosa que quieras hacer con Linux, seguro, seguro, que la encontrarás aquí.

  1. 3d ago

    ATA 822 PowerPoint HA MUERTO! Genera presentaciones con IA en 15 segundos

    Hace unos meses empecé a usar presentaciones para grabar el podcast, y enseguida me di cuenta de que el verdadero problema no es pensar el contenido, sino maquetarlo. Pasaba más tiempo ajustando fuentes, colores y transiciones que preparando lo que realmente quería contar. Así que me puse a buscar una solución, y lo que encontré me ha cambiado el flujo de trabajo por completo. En este episodio te cuento cómo he montado typst-ia, un script en Python que genera presentaciones completas en segundos. Le dices un tema, la inteligencia artificial se encarga del contenido, y Typst lo convierte en un PDF impecable. Todo desde la terminal, sin abrir PowerPoint ni Google Slides, sin suscripciones mensuales, y con un control total sobre el resultado. Typst es un sistema de composición moderno escrito en Rust que compila en milisegundos. Sí, has leído bien, milisegundos. Comparado con LaTeX Beamer, que tarda 5 o 10 segundos en compilar, Typst es un antes y un después. Además, su sintaxis es mucho más limpia y fácil de aprender. En el episodio lo comparo con LaTeX y con Markdown, y te cuento por qué creo que Typst se está convirtiendo en el estándar para presentaciones técnicas. La clave del proceso está en el system prompt. Incrusto el template real de la presentación dentro del prompt que le envío a OpenRouter, y la IA genera código Typst válido sin necesidad de retoques. Uso DeepSeek Chat por defecto —cuesta unos 14 céntimos por millón de tokens de entrada, que vienen a ser cientos de presentaciones por menos de un euro—, pero también puedes usar Claude Sonnet, Gemini Flash o Llama 3.3 si necesitas más calidad o prefieres un modelo concreto. El script completo son unas 200 líneas de Python sin frameworks, solo con la librería requests. Te explico paso a paso cómo funciona el pipeline: lee el template, construye el prompt, llama a OpenRouter, limpia la respuesta, escribe el archivo .typ, lo compila a PDF y lo abre en el visor. Y todo con flags para personalizar el número de diapositivas, el modelo, el nombre del archivo y hasta los reintentos si la compilación falla. Para rematar, hago una demo en vivo generando una presentación desde cero. Ves cómo en cuestión de segundos pasamos de una idea a un PDF listo para proyectar. Y lo mejor es que el resultado es texto plano, versionable con Git, editable con cualquier editor, y sin ningún tipo de lock-in. Si mañana quieres cambiar algo, abres el .typ y lo tocas. Si eres de los que hacen presentaciones técnicas, charlas, workshops, o simplemente quieres automatizar una tarea tediosa, este episodio te va a gustar. Y si nunca has oído hablar de Typst, te vas a llevar una sorpresa. Capítulos del episodio:0:00 - Introducción: presentaciones con Typst e IA2:52 - El problema de las presentaciones tradicionales5:20 - Typst: el sistema de composición moderno7:34 - Typst vs LaTeX vs Markdown8:31 - Instalación de Typst9:28 - Plantillas para presentaciones con Typst12:52 - OpenRouter y el prompt para la IA15:28 - El script Python: el pipeline completo17:41 - Demo en vivo: generando una presentación24:17 - Conclusiones y despedida

    ATA 822 PowerPoint HA MUERTO! Genera presentaciones con IA en 15 segundos

  2. 6d ago

    ATA 821 Como buscar en tu cerebro digital con IA

    ¿Alguna vez te has dado cuenta de que la búsqueda exacta se queda corta cuando tu base de conocimiento crece? Buscar por palabras exactas con grep o FTS5 es rápido y preciso, pero es literal y no entiende contexto ni sinónimos. Por otro lado, la búsqueda semántica pura con embeddings a veces falla con términos muy específicos como rutas de archivos o comandos exactos. En este episodio te muestro cómo solucionar este problema combinando lo mejor de ambos mundos mediante tres técnicas avanzadas de RAG: Búsqueda Híbrida (Hybrid Search): Cómo combinar FTS5 y embeddings semánticos utilizando un equilibrio ponderado (parámetro alpha). Re-ranking con Cross-Encoder: Refinamiento de resultados pasando de un bi-encoder rápido a un cross-encoder preciso para priorizar la máxima relevancia. HyDE (Hypothetical Document Embeddings): La técnica de generar un documento hipotético con un LLM local (Ollama) para encontrar notas mediante conceptos abstractos. Además, repasamos cómo integrar todo esto en tu flujo de trabajo diario mediante herramientas CLI creadas en Python y Rust, así como la integración en Neovim con sqlite.lua. Enlaces y recursos del episodio: Gist con los scripts en Python (Hybrid Search, Reranker y HyDE) Gist con la implementación del CLI en Rust (cerebro-cli) Notas completas del episodio en: atareao.es

    ATA 821 Como buscar en tu cerebro digital con IA

  3. Aug 6

    ATA 820 Herramientas para Linuxeros Vagos

    Este episodio va de ser vago. Pero vago en el buen sentido, eh. De esos que prefieren que una herramienta haga el trabajo pesado mientras tú te quedas con lo divertido. Resulta que hay todo un ecosistema de herramientas TUI con el prefijo "lazy" que te evitan tener que memorizar cientos de flags y opciones de comandos como git, docker, rsync o SQL. Y no, no es cutrez: son interfaces de terminal que funcionan a golpe de tecla, sin ratón, sin salir de la terminal, y encima molan. Te cuento cómo nació todo esto, quién es Jesse Duffield (el creador de lazygit y lazydocker, con más de 80K y 52K estrellas en GitHub respectivamente) y por qué esta filosofía de "una tecla, una acción" ha enganchado a tanto linuxero. Y lo mejor: te hago demo de las cuatro herramientas principales para que veas cómo funcionan en vivo y en directo, con sus paneles, sus atajos y sus trucos. Empezamos con lazygit, el rey indiscutible del ecosistema. 80.900 estrellas en GitHub, escrito en Go, y con una comunidad que no para de crecer. Desde stage línea a línea hasta rebase interactivo, pasando por undo/redo vía reflog. Te enseño cómo hacer commits, gestionar ramas, stash y hasta cherry-pick sin tener que acordarte de los flags raros de git. Seguimos con lazysql, el gestor de bases de datos en terminal de Jorge Rojas. Soporta MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, MSSQL y Oracle. Navegación por teclado, autocompletado de queries, exportación a CSV y configuración por proyecto. Ideal para cuando no te apetece abrir DataGrip o DBeaver solo para hacer una consulta rápida. Luego viene lazyrsync, escrito en Rust con ratatui, y con una filosofía muy clara: que no se te olvide el flag ese que evita que borres todo. Perfiles reutilizables, dry-run con previsualización, protección contra --delete accidentales y paths dinámicos con variables. Perfecto para backups sin sustos. Y cerramos con lazydocker, también de Jesse Duffield. Cuatro paneles: contenedores, métricas, imágenes y logs en vivo. Con un vistazo ves qué contenedor consume más CPU, entras en el terminal de uno con una tecla, o ejecutas docker-compose sin acordarte del comando. Y sí, también funciona con Podman. Además te menciono otras herramientas del ecosistema: lazyssh, lazyjj para Jujutsu, lazykube, lazyprune para limpiar node_modules olvidados... Vamos, que hay lazy para todo. Capítulos del episodio: 0:00 — Introducción: el problema de memorizar comandos 2:05 — La filosofía lazy: scripts, TUIs y el ecosistema lazy 4:30 — LazyGit: historia, filosofía "una tecla una acción" y +80K estrellas 6:45 — LazyGit: demo de paneles, stage, commits, ramas y stash 9:10 — LazySQL: Jorge Rojas, 4K estrellas y soporte multi-base de datos11:30 — LazySQL: demo con autocompletado, consultas y exportación CSV 14:00 — LazyRsync: dry-run, perfiles y protección contra errores 16:30 — LazyRsync: demo con columnas de estado y confirmación de borrado 19:10 — LazyDocker: Jesse Duffield, 52K estrellas y soporte para Podman 21:45 — Otras herramientas lazy: lazy-ssh, lazy-jj, lazy-kube, lazy-npm 23:15 — Cierre: sé un vago inteligente, valoración y despedida Más información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

    ATA 820 Herramientas para Linuxeros Vagos

  4. Aug 3

    ATA 819 RAG I con SQLite y Ollama, base de conocimiento desde cero

    Llevo 15 años escribiendo notas, artículos y tutoriales. El resultado: unos 5000 archivos markdown repartidos por mi disco duro. Y, como te puedes imaginar, encontrar algo ahí dentro es como buscar una aguja en un pajar. Por eso en este episodio me he puesto manos a la obra para montar un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) 100% local, sin depender de APIs externas, sin enviar tus datos a la nube, y con herramientas que ya conoces: SQLite, Ollama y Python. Este es el primero de dos episodios sobre RAG. Aquí nos centramos en construir la base de conocimiento: un pipeline que escanea tus documentos, los trocea en fragmentos manejables, extrae los metadatos del frontmatter YAML, genera embeddings con el modelo bge-m3 de Ollama, y lo guarda todo en una base de datos SQLite con búsqueda FTS5. Todo esto, además, con detección incremental de cambios: la primera ejecución tarda lo que tenga que tardar, pero las siguientes son cuestión de segundos porque solo reprocesa lo que ha cambiado. El stack es sencillo pero potente. SQLite con FTS5 para búsqueda textual, Ollama con bge-m3 para los embeddings, y seis scripts Python que suman unas 1300 líneas. Nada de LangChain, nada de frameworks pesados. Código limpio, comentado y que entiendes de un vistazo. El chunking respeta las cabeceras markdown, usa tiktoken para contar tokens con precisión, y los embeddings se almacenan como BLOBs en la propia SQLite. En el próximo episodio (el 821) usaremos esta base de conocimiento para hacer búsqueda semántica con similitud de coseno, búsqueda híbrida combinando FTS5 con embeddings, y hasta un plugin para Neovim. Puntos clave del episodio: - El problema: 15 años de notas, 5000 archivos, cero capacidad de búsqueda - La solución: RAG local con SQLite + FTS5 + Ollama, todo en tu máquina - Chunking híbrido que respeta cabeceras markdown y usa tiktoken - Pipeline incremental con detección de cambios mediante MD5 - Embeddings con bge-m3 (568M parámetros, 1024 dimensiones) - Búsqueda FTS5 con snippet(), colores ANSI y sintaxis avanzada - Errores comunes y cómo solucionarlos Si te gusta el contenido, ya sabes: dale a seguir, compártelo con quien creas que le puede interesar, y déjame un comentario si tienes dudas o sugerencias. La semana que viene, en el episodio 821, montamos la búsqueda semántica y el plugin para Neovim. No te lo pierdas. Capítulos del episodio: 0:00 - Introducción: RAG y base de conocimiento local 2:12 - El problema: 15 años de notas sin buscar 4:58 - La solución: SQLite + FTS5 + Ollama, 100% local 7:00 - Escaneo de archivos y extracción de front matter 10:20 - Preparación del entorno: Ollama, uv y dependencias 12:00 - Chunking: cómo trocear los documentos 15:45 - Estructura de la base de datos SQLite 17:46 - Pipeline incremental con detección de cambios 19:22 - Demo en vivo: consultas y resultados 22:44 - Errores comunes y cómo solucionarlos 24:10 - Resumen y adelanto del episodio 821 25:15 - Despedida y cierre Más información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

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  5. Jul 30

    ATA 818 Olvídate de Termius y MobaXterm, SSHUB es lo que necesitas

    ¿Tienes 5, 10 o 20 servidores SSH y no sabes cómo gestionarlos sin tener mil terminales abiertas? En este episodio te hablo de SSHub, una TUI open source escrita en Rust que unifica hosts, sesiones, túneles, SFTP y auditoría en una sola interfaz. Todo desde la terminal, sin salir de ella y sin necesidad de instalar nada más que un único binario compilado con cargo install de Rust. Te cuento cómo pasé de un script en Bash que usaba desde 2019 para conectarme a mis servidores, a esta herramienta moderna que lee tu ~/.ssh/config y lo combina con una base de datos SQLite propia. Sin migraciones, sin complicaciones, sin tener que cambiar nada de lo que ya tienes configurado. Además la comparo con Termius y MobaXterm, que son de pago y cerradas, frente a SSHub que es gratis, multiplataforma y con licencia AGPL-3.0. Voy paso a paso: instalación con cargo install sshub, navegación con atajos estilo Vim (teclas j/k), el cliente SFTP de doble panel con cola de transferencia y barra de progreso, la gestión de túneles con reconexión automática y backoff exponencial, el registro de auditoría que te salva de conectar al servidor equivocado, y hasta el modo broadcast para ejecutar comandos en varios servidores a la vez. También te explico cómo importar hosts desde Termius, PuTTY o mRemoteNG de forma sencilla. Lo mejor de todo es que SSHub respeta tu configuración SSH existente. No la sustituye, la complementa. Detecta cambios al vuelo con un file watcher, así que cualquier modificación que hagas en tu config aparece al instante en la interfaz. Y si eres de los que prefiere la línea de comandos, tiene modo headless: sshub list, sshub connect, sshub sftp get/put... todo sin abrir la interfaz. Si gestionas más de 10 servidores, usas túneles habitualmente o vienes de Termius buscando una alternativa open source, este episodio te va a interesar. Y si además te gusta hacer las cosas desde la terminal sin depender de aplicaciones gráficas, SSHub te va a encantar. Dale una oportunidad, que es gratis y no tienes nada que perder. Te espero dentro. Capítulos del episodio:0:00 — Introducción: el problema de gestionar múltiples servidores SSH1:50 — El script de 2019 y la necesidad de una herramienta moderna3:40 — SSHub: la TUI open source que lo unifica todo5:30 — Características principales: hosts, túneles, claves y auditoría7:30 — Instalación de SSHub con Cargo9:30 — Navegación y atajos de teclado11:30 — SFTP de doble panel y transferencia de archivos13:30 — Gestión de túneles y claves SSH15:15 — Auditoría de conexiones17:00 — Importación, exportación y personalización18:45 — ¿Para quién es SSHub? DespedidaMás información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

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  6. Jul 27

    ATA 817 Creando tu cerebro digital, busqueda con IA local

    ¿Sabías que puedes convertir cualquier texto en coordenadas de 1024 dimensiones y hacer búsquedas inteligentes, clasificación automática o detección de duplicados sin depender de servicios en la nube? En este episodio te enseño a utilizar los embeddings con Ollama para potenciar tus documentos, correos y apuntes desde tu propio equipo Linux. Los embeddings son una de las tecnologías más fascinantes de la inteligencia artificial actual. Básicamente, convierten palabras, frases o párrafos enteros en vectores numéricos que capturan su significado. Esto permite que un ordenador entienda que "gato" está más cerca de "felino" que de "nevera", y mucho más: desde búsqueda semántica hasta clasificación sin entrenamiento, pasando por deduplicación de documentos y sistemas de recomendación. Lo mejor de todo es que no necesitas una GPU potente ni una cuenta en ningún servicio externo. Con Ollama ejecutándose en local y el modelo BGE-M3 (multilenguaje, con soporte para español), puedes generar embeddings desde la terminal con una simple llamada curl o con unas pocas líneas de Python. Y si necesitas escalar, ChromaDB te ofrece una base de datos vectorial completa con persistencia en disco y filtros por metadatos. Capítulos del episodio:0:00 - Introducción y concepto de embeddings2:42 - ¿Qué son los embeddings exactamente?5:13 - Modelos de embeddings: BGE-M3, all-MiniLM-L6-v27:25 - Cómo generar embeddings con Ollama y curl8:01 - Búsqueda semántica: más allá de grep11:57 - Búsqueda semántica con Python y NumPy14:29 - Bases de datos vectoriales para escalar14:53 - Clasificación sin entrenar el modelo18:20 - Clasificación de sentimientos y categorías20:02 - Deduplicación de documentos con embeddings24:50 - Sistema de recomendaciones con similitud semántica27:15 - ChromaDB: base de datos vectorial persistente29:02 - Casos de uso y próximos episodios sobre RAG Más información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

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  7. Jul 23

    ATA 816 jc, jq y gron, el tridente JSON para Linux

    ¿Todavía usando awk para extraer información de ps aux o df? En 2026 hay herramientas mucho mejores. En este episodio te presento tres herramientas que forman un tridente imbatible para trabajar con información del sistema en formato JSON: jc, jq y gron. jc es un conversor de comandos Linux a JSON. Se instala con pip y un simple pipe convierte la salida de ps, df, free, ss, systemctl, lsblk y hasta 60 comandos más en JSON estructurado. Olvídate de awk y de los scripts frágiles que se rompen cuando cambia el orden de las columnas. Con jc, el JSON no depende del formato de salida. Tiene parsers específicos para cada comando, incluyendo crontab, last, lsof, pip list, lsmod, date y más. Si no encuentra el parser que necesitas, puedes crear el tuyo. Está escrito en Python y tiene licencia MIT. jq es la navaja suiza de los JSON. Te permite filtrar, ordenar, agrupar, seleccionar y transformar cualquier JSON con una sintaxis potente. Está escrito en Go y es maduro, estable y rapidísimo. Combinado con jc, puedes listar los procesos que más RAM consumen, los discos por encima del 80% de ocupación o los servicios que han fallado, todo en una sola línea. Si la sintaxis te parece liosa, puedes pedirle a cualquier modelo de lenguaje que te genere la expresión que necesitas. gron es el menos conocido pero igual de útil. Aplana un JSON convirtiendo cada valor en una línea independiente con su ruta completa. ¿Para qué sirve? Para poder usar grep directamente sobre un JSON. Si alguna vez has hecho un curl a una API y has intentado hacer grep sobre el resultado, sabes que no funciona porque todo está en una línea. Con gron, cada valor tiene su propia línea y puedes buscar con grep. Además permite la operación inversa con --ungron: modificas el JSON aplanado con sed y lo reconstruyes. En el episodio presento sysreport.py, un script en Python que junta toda la información del sistema en un solo JSON usando jc y luego te permite hacer preguntas en lenguaje natural usando Llama 3.2 con Ollama. Le preguntas qué procesos consumen más RAM, qué servicios están caídos o si hay algún disco lleno, y él te responde en lenguaje natural. Todo corriendo en local, sin gastar un euro en APIs. El script se puede usar como API local, se combina con watch para monitorización en tiempo real y con notify-send para notificaciones en el escritorio. Además se integra directamente con el nightly-runner del episodio 815 para incluir el estado del sistema en el resumen matutino. Capítulos: 0:00 - Introducción: el problema de la salida en texto plano2:30 - jc: convierte comandos Linux a JSON5:00 - jq: la navaja suiza de los JSON8:00 - gron: haz greppable cualquier JSON10:30 - Combinando jc y jq para consultas del sistema13:00 - sysreport.py: el script que lo junta todo16:00 - Preguntando al sistema en lenguaje natural19:00 - Monitorización con watch y notificaciones21:00 - Ventajas: local, sin coste y sin dependencias23:00 - Cierre: el tridente JSONMás información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

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  8. Jul 20

    ATA 815 Olvídate de n8n, automatiza con Python y IA en Linux

    ¿Cansado de perder 15 minutos cada mañana revisando el tiempo, las noticias, las ofertas y el estado de tu servidor? En este episodio te muestro cómo automatizar todo ese proceso con un script en Python, un timer de systemd y un modelo de lenguaje local. Sin n8n, sin agentes, sin servicios externos de pago. Mucha gente piensa que para automatizar cualquier cosa necesitas un agente con montones de herramientas MCP, skills y configuración. Pero la realidad es que para muchas tareas cotidianas, un agente es como usar un lanzamisiles para matar una mosca. Consume demasiado contexto, demasiados recursos y al final no es la solución más eficiente. En este episodio te presento el patrón de las tres capas: un script que hace el trabajo, un timer que lo ejecuta a una hora determinada y un sistema de notificaciones que te envía el resultado. Con esto puedes automatizar cualquier cosa de forma sencilla, eficiente y completamente bajo tu control. Te explico cómo he creado el nightly-runner, un script en Python que cada madrugada recopila información de cuatro fuentes distintas. Primero consulta el tiempo en wttr.in, que te devuelve un JSON con la temperatura, el viento, la humedad y los rayos ultravioleta. Luego hace scraping con IA de tus fuentes de noticias favoritas, extrayendo titulares y valorando su relevancia. Después busca ofertas de zapatillas de running en varias tiendas, comparando los precios con los del día anterior. Y por último recoge información del sistema con df, free, uptime y ps aux para saber si tu disco se está llenando o te estás quedando sin RAM. Toda esa información se guarda en archivos JSON y luego se pasa por un modelo de lenguaje local, Llama 3.2 con Ollama, que genera un resumen en lenguaje natural. El resultado es un mensaje de Telegram con un tono cercano que te da los buenos días, te cuenta el tiempo que va a hacer, te destaca las noticias importantes, te avisa si hay una oferta que no puedes dejar pasar y te informa del estado de tu servidor. Todo en un solo mensaje. El timer de systemd con Persistent=true se asegura de que si tu equipo estaba apagado a las 4 de la mañana, el script se ejecute en cuanto se encienda. Y cada capa es tolerante a fallos: si wttr.in está caído, el script simplemente omite el tiempo y el resumen dice que no hay información meteorológica disponible. Si no hay ofertas nuevas, no las menciona. Si Ollama no responde, envía el resumen sin procesar. Lo mejor de todo es que no necesitas saber Python para montar esto. Puedes usar Open Code o Gemini para que te genere el script con solo explicarle lo que quieres. Y para ejecutarlo, Llama 3.2 en local es más que suficiente. Sin gastar un euro en APIs. Capítulos: 0:00 - Crítica a los agentes como solución universal2:00 - El problema: 15 minutos perdidos cada mañana4:00 - La solución: tres capas (script, timer, notificación)5:30 - wttr.in: el tiempo en JSON con un curl7:30 - Noticias: scraping con IA para extraer titulares9:30 - Zapatillas: comparativa de precios contra caché11:00 - Sistema: df, free, uptime y ps aux13:00 - El resumen: todos los JSONs pasan por Llama 3.216:00 - Systemd timer con Persistent=true18:00 - Notificaciones a Telegram y notify-send20:00 - Tolerancia a fallos en cada capa21:30 - Genera el script con IA aunque no sepas Python23:00 - Comparación con Hermes: menos es más Este podcast pertenece a la red de Sospechosos Habituales. Más información en atareao.es Más información y enlaces en las notas del episodio 🌐 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

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