En la documentación antigua de iOS o Cocoa había una sección aparte de casos de uso; ¿no sería ese el método correcto de documentación? Se necesitan ejemplos, firmas de funciones y explicaciones del comportamiento.
Si antes la falta de profundidad de la documentación oficial se compensaba con Stack Overflow y búsquedas en Google, hoy parece que la compensan los LLM.
Viendo los comentarios, hay quienes dicen en tono de que antes también era así, pero yo lo veo como una excusa. Una fuga de memoria es un problema que se puede detectar claramente con solo ejecutar el programa durante un tiempo mínimo, así que no haber hecho eso resulta bastante absurdo.
Creo que por ahora no es tan grave. Si llega un mundo en el que la IA pueda conectarse directamente hasta con acciones físicas y transacciones financieras, entonces realmente podría ocurrir un desastre enorme.
Ojalá mejoraran un poco la estabilidad del Explorador de Windows 11.
También estaría bueno que separar pestañas fuera tan ágil como en los navegadores basados en Chromium...
En el ecosistema de Java y en la cultura orientada a objetos hubo especialmente muchas frases explicativas sin sentido y documentación formalista, y los frameworks del ecosistema de Python que heredaron ese ambiente también suelen tener ejemplos particularmente pobres.
Un ejemplo de documentación inútil
add(left, right) - suma el operando izquierdo y el derecho
Pero no explican lo que de verdad importa, como el tipo de dato de los parámetros, las excepciones que pueden devolverse, la forma del valor de resultado o la estructura de funcionamiento.
Si fuera una man page de C, con una explicación breve bastaría para poder usarla aunque sea infiriéndolo por el nombre de la función y de los parámetros.
Yo quiero a ambas herramientas. Son herramientas cuyos ecosistemas y objetivos se cruzan en algunos puntos, pero no son exactamente lo mismo, así que no deberían evaluarse con base en la dificultad. Si escribes con vite, puedes desarrollar scripts de forma amplia y sofisticada. En cambio, Stimulus o Hotwire son más adecuados para minimizar el desarrollo de scripts.
Últimamente me tuve que mudar, así que estoy en una situación en la que tengo que limpiar los botes de basura. Pensé en hacerlo en el patio trasero, pero era demasiado sucio, y entonces encontré un negocio curioso cerca de casa.
Un vehículo de limpieza llega hasta la puerta de la casa, y lo único que haces es meter ahí el bote de basura; adentro, un sistema lo lava por completo de forma automática. El agua que queda después del lavado la llevan de vuelta al local para darle tratamiento antes de desecharla, así que parece que incluso podrían registrarse como empresa ambiental y recibir buenos beneficios fiscales.
La empresa se llama happy cans. Es un negocio local de San Diego, pero seguro hay al menos uno de estos en cada ciudad.
Tengo curiosidad por saber qué opinan otras personas que realmente lo hayan usado, pero en lo personal veo demasiados errores tipográficos en los artículos con demasiada frecuencia (por ejemplo, oraciones que terminan con palabras faltantes), así que con este nivel de calidad no creo que lo siga usando. Era un servicio del que esperaba mucho..
Quería buscar un poco más las fuentes, pero el artículo enlazado como referencia en el original, Google Change Explains Reddit’s Sudden Drop in ChatGPT Mentions , parece que fue dado de baja o no se puede revisar su contenido.
Lo que me genera algunas dudas del texto principal es que dice: "Piensen en publicaciones de Reddit, debates de comunidades o hilos de expertos. ¿Ese tipo de contenido entraría al top 10 de Google para búsquedas comerciales? Casi nunca. Pero en los puestos 15 al 40, Reddit dominaba." Sin embargo, justo debajo aparece una gráfica de los Top 10 Websites de Perplexity donde Reddit ocupa el puesto número 1 con 46.7%. Se siente un poco contradictorio. Puede haber influido la personalización de recomendaciones, pero incluso por experiencia, al buscar en Google muchas veces los resultados de Reddit sí aparecen arriba.
Adicionalmente, sí es cierto que desde el 12 de septiembre cambió el funcionamiento en los resultados de búsqueda de Google para que el parámetro de consulta num=100 devuelva solo 10 resultados[^1], pero hay opiniones de que, aunque esto causó una confusión momentánea por su impacto en las herramientas de SEO, sigue siendo un tema que puede resolverse pagando el costo de 10 consultas en lugar de 1, o respondiendo con consultas más precisas[^2]. Incluso también existe la opinión de que la caída del tráfico de citas de Reddit en ChatGPT podría deberse más bien a un cambio interno en las especificaciones del modelo de OpenAI del 12 de septiembre[^3].
Puede que por ahora solo sea un nivel de incomodidad menor, pero si eso pasa, como el contenido que la IA amplifica y reproduce también termina siendo todo el de los 10 primeros lugares, al final los datos fuera del ranking quedan rápidamente relegados en accesibilidad, se daña la diversidad y, dicho de forma un poco exagerada, ¿no podría volverse una especie de “incesto” del contenido de IA y generar una especie de enfermedad genética de los datos?
Quizás sea una idea demasiado descabellada, pero si pensamos que muchísimas personas acceden solo a un ámbito limitado de datos a través de la inteligencia artificial, y que los datos producidos por inteligencia artificial vuelven a entrar luego al aprendizaje de la propia inteligencia artificial, intuitivamente no me parece que vaya en una mejor dirección.
Claro, tampoco se puede ignorar por completo el problema del tráfico excesivo que genera la IA.
Cuando salió la noticia de que OpenAI compraría chips de AMD a cambio de recibir opciones sobre acciones (?), la acción se disparó, pero al mismo tiempo no tengo ni idea de hasta dónde podría arrastrar todo en sentido contrario si aparecen noticias de un deterioro en los resultados de OpenAI o de una desaceleración de su crecimiento. Se siente como en la época de las hipotecas subprime de 2008: entre las big tech y las empresas de IA, parece que todas están acopladas entre sí.
Para agregar algo con lo que sé: cuando hacías una búsqueda en Google por URL, podías ingresar el parámetro de consulta num=100 y traer de una sola vez los 100 resultados principales. Pero recientemente Google eliminó eso, así que ahora solo se pueden obtener los 10 primeros.
Entonces eso genera dos problemas: en los SaaS relacionados con SEO, esa función se usaba para mostrar en qué posición aparecía una palabra clave en Google, pero ahora como solo salen hasta 10 resultados, la visualización del ranking se rompió. Y lo segundo es que, como dice el artículo, cuando del lado de la IA se hace una búsqueda web y luego se recupera el contenido, al ver solo los 10 primeros resultados terminan apareciendo únicamente artículos de Wikipedia o, en Corea, algo equivalente como NamuWiki, y no entran publicaciones tan importantes como las de Reddit.
Es bastante común que runtimes como Python, Java, C#, Go, etc. creen una interfaz estándar para los drivers de base de datos.
Pero en Node, incluso entre drivers que apuntan al mismo SQLite, la ejecución de sentencias cambia entre execute() y exec(), así que hasta reemplazar solo el driver requiere hacer cierto nivel de modificaciones.
No es algo que pase muy seguido, pero cuando cambias de base de datos también resulta incómodo.
Por ejemplo, si usabas MySQL pero no te convence algo de lo que hace Oracle, o si necesitas alguna extensión indispensable de PostgreSQL y decides migrar a PostgreSQL, en los casos donde existe una interfaz estándar como JDBC basta con validar el SQL, pero en el ecosistema de Node está el efecto secundario de tener que rehacer toda la lógica de llamadas a la base de datos.
+Me recomendaron crear una librería, pero para crear una librería también es mucho más cómodo cuando existe un estándar de interfaz común.
En la empresa usamos Java, y como en nuestro framework interno tenemos que soportar MySQL, DB2, Oracle y MSSQL, al dar mantenimiento a los adaptadores de cada base de datos nos hemos beneficiado mucho del estándar JDBC.
En la documentación antigua de iOS o Cocoa había una sección aparte de casos de uso; ¿no sería ese el método correcto de documentación? Se necesitan ejemplos, firmas de funciones y explicaciones del comportamiento.
Por un momento me pregunté de qué estaban hablando jajajajaja
Si antes la falta de profundidad de la documentación oficial se compensaba con Stack Overflow y búsquedas en Google, hoy parece que la compensan los LLM.
Viendo los comentarios, hay quienes dicen en tono de que antes también era así, pero yo lo veo como una excusa. Una fuga de memoria es un problema que se puede detectar claramente con solo ejecutar el programa durante un tiempo mínimo, así que no haber hecho eso resulta bastante absurdo.
Creo que por ahora no es tan grave. Si llega un mundo en el que la IA pueda conectarse directamente hasta con acciones físicas y transacciones financieras, entonces realmente podría ocurrir un desastre enorme.
Ojalá mejoraran un poco la estabilidad del Explorador de Windows 11.
También estaría bueno que separar pestañas fuera tan ágil como en los navegadores basados en Chromium...
En el ecosistema de Java y en la cultura orientada a objetos hubo especialmente muchas frases explicativas sin sentido y documentación formalista, y los frameworks del ecosistema de Python que heredaron ese ambiente también suelen tener ejemplos particularmente pobres.
Un ejemplo de documentación inútil
add(left, right) - suma el operando izquierdo y el derecho
Pero no explican lo que de verdad importa, como el tipo de dato de los parámetros, las excepciones que pueden devolverse, la forma del valor de resultado o la estructura de funcionamiento.
Si fuera una man page de C, con una explicación breve bastaría para poder usarla aunque sea infiriéndolo por el nombre de la función y de los parámetros.
Todavía no entran en razón.
Con los NVMe todavía mantienen la política..
Yo quiero a ambas herramientas. Son herramientas cuyos ecosistemas y objetivos se cruzan en algunos puntos, pero no son exactamente lo mismo, así que no deberían evaluarse con base en la dificultad. Si escribes con vite, puedes desarrollar scripts de forma amplia y sofisticada. En cambio, Stimulus o Hotwire son más adecuados para minimizar el desarrollo de scripts.
Últimamente me tuve que mudar, así que estoy en una situación en la que tengo que limpiar los botes de basura. Pensé en hacerlo en el patio trasero, pero era demasiado sucio, y entonces encontré un negocio curioso cerca de casa.
Un vehículo de limpieza llega hasta la puerta de la casa, y lo único que haces es meter ahí el bote de basura; adentro, un sistema lo lava por completo de forma automática. El agua que queda después del lavado la llevan de vuelta al local para darle tratamiento antes de desecharla, así que parece que incluso podrían registrarse como empresa ambiental y recibir buenos beneficios fiscales.
La empresa se llama happy cans. Es un negocio local de San Diego, pero seguro hay al menos uno de estos en cada ciudad.
Ahora sí es de verdad, Pi(3.14)thon
Tengo curiosidad por saber qué opinan otras personas que realmente lo hayan usado, pero en lo personal veo demasiados errores tipográficos en los artículos con demasiada frecuencia (por ejemplo, oraciones que terminan con palabras faltantes), así que con este nivel de calidad no creo que lo siga usando. Era un servicio del que esperaba mucho..
Creo que vi algo parecido en not by AI hace tiempo. La expresión "enfermedad genética de los datos" me parece muy fresca, jaja.
Da un miedo espantoso;
Quería buscar un poco más las fuentes, pero el artículo enlazado como referencia en el original, Google Change Explains Reddit’s Sudden Drop in ChatGPT Mentions
, parece que fue dado de baja o no se puede revisar su contenido.
Lo que me genera algunas dudas del texto principal es que dice: "Piensen en publicaciones de Reddit, debates de comunidades o hilos de expertos. ¿Ese tipo de contenido entraría al top 10 de Google para búsquedas comerciales? Casi nunca. Pero en los puestos 15 al 40, Reddit dominaba." Sin embargo, justo debajo aparece una gráfica de los Top 10 Websites de Perplexity donde Reddit ocupa el puesto número 1 con 46.7%. Se siente un poco contradictorio. Puede haber influido la personalización de recomendaciones, pero incluso por experiencia, al buscar en Google muchas veces los resultados de Reddit sí aparecen arriba.
Adicionalmente, sí es cierto que desde el 12 de septiembre cambió el funcionamiento en los resultados de búsqueda de Google para que el parámetro de consulta
num=100devuelva solo 10 resultados[^1], pero hay opiniones de que, aunque esto causó una confusión momentánea por su impacto en las herramientas de SEO, sigue siendo un tema que puede resolverse pagando el costo de 10 consultas en lugar de 1, o respondiendo con consultas más precisas[^2]. Incluso también existe la opinión de que la caída del tráfico de citas de Reddit en ChatGPT podría deberse más bien a un cambio interno en las especificaciones del modelo de OpenAI del 12 de septiembre[^3].Estoy de acuerdo con la opinión de que el AEO es importante, pero la afirmación de que "si no entras en el top 10 de Google, desapareces por completo de los motores de IA, incluido ChatGPT" me parece débil en cuanto a fundamentos.
[^1]: https://searchengineland.com/google-search-rank-and-position-tracking-…
[^2]: https://locomotive.agency/blog/…
[^3]: https://sherwood.news/markets/…
Puede que por ahora solo sea un nivel de incomodidad menor, pero si eso pasa, como el contenido que la IA amplifica y reproduce también termina siendo todo el de los 10 primeros lugares, al final los datos fuera del ranking quedan rápidamente relegados en accesibilidad, se daña la diversidad y, dicho de forma un poco exagerada, ¿no podría volverse una especie de “incesto” del contenido de IA y generar una especie de enfermedad genética de los datos?
Quizás sea una idea demasiado descabellada, pero si pensamos que muchísimas personas acceden solo a un ámbito limitado de datos a través de la inteligencia artificial, y que los datos producidos por inteligencia artificial vuelven a entrar luego al aprendizaje de la propia inteligencia artificial, intuitivamente no me parece que vaya en una mejor dirección.
Claro, tampoco se puede ignorar por completo el problema del tráfico excesivo que genera la IA.
Cuando salió la noticia de que OpenAI compraría chips de AMD a cambio de recibir opciones sobre acciones (?), la acción se disparó, pero al mismo tiempo no tengo ni idea de hasta dónde podría arrastrar todo en sentido contrario si aparecen noticias de un deterioro en los resultados de OpenAI o de una desaceleración de su crecimiento. Se siente como en la época de las hipotecas subprime de 2008: entre las big tech y las empresas de IA, parece que todas están acopladas entre sí.
Para agregar algo con lo que sé: cuando hacías una búsqueda en Google por URL, podías ingresar el parámetro de consulta
num=100y traer de una sola vez los 100 resultados principales. Pero recientemente Google eliminó eso, así que ahora solo se pueden obtener los 10 primeros.Entonces eso genera dos problemas: en los SaaS relacionados con SEO, esa función se usaba para mostrar en qué posición aparecía una palabra clave en Google, pero ahora como solo salen hasta 10 resultados, la visualización del ranking se rompió. Y lo segundo es que, como dice el artículo, cuando del lado de la IA se hace una búsqueda web y luego se recupera el contenido, al ver solo los 10 primeros resultados terminan apareciendo únicamente artículos de Wikipedia o, en Corea, algo equivalente como NamuWiki, y no entran publicaciones tan importantes como las de Reddit.
Es bastante común que runtimes como Python, Java, C#, Go, etc. creen una interfaz estándar para los drivers de base de datos.
Pero en Node, incluso entre drivers que apuntan al mismo SQLite, la ejecución de sentencias cambia entre
execute()yexec(), así que hasta reemplazar solo el driver requiere hacer cierto nivel de modificaciones.No es algo que pase muy seguido, pero cuando cambias de base de datos también resulta incómodo.
Por ejemplo, si usabas MySQL pero no te convence algo de lo que hace Oracle, o si necesitas alguna extensión indispensable de PostgreSQL y decides migrar a PostgreSQL, en los casos donde existe una interfaz estándar como JDBC basta con validar el SQL, pero en el ecosistema de Node está el efecto secundario de tener que rehacer toda la lógica de llamadas a la base de datos.
+Me recomendaron crear una librería, pero para crear una librería también es mucho más cómodo cuando existe un estándar de interfaz común.
En la empresa usamos Java, y como en nuestro framework interno tenemos que soportar MySQL, DB2, Oracle y MSSQL, al dar mantenimiento a los adaptadores de cada base de datos nos hemos beneficiado mucho del estándar JDBC.
Parece que alguien lo llamó codificación aumentada (Augmented Coding) y luego desapareció rápidamente.