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Algorithm Visualizer devrait être dans la boîte à outils de tout·e développeur·se qui apprend ou enseigne des algos — la visualisation en direct à partir du code rend les mécanismes abstraits vraiment lisibles. algorithm-visualizer.org

¿Quieres que tu sesión de Claude Code y Codex dure más? Haz que hable como un cavernícola. Esta Skill hace que tu agente responda en modo "unga bunga" pero manteniendo la precisión técnica. Resultado: hasta 75% menos de tokens → github.com/JuliusBrussee/…

Estoy probando Qwen Code y estoy sorprendido. ✓ 1000 peticiones gratuitas al día ✓ Acceso a Qwen 3.6 Plus ✓ De código abierto ✓ Es rápido Un nivel similar a Sonnet 4.6. Lo he probado para añadir traducciones a unas webs. → qwen.ai/qwencode

¡Nueva alternativa a Supabase con buena pinta! ¿Lo mejor? Integración completa a base de Agent Skills. ✓ Base de datos PostgreSQL, autenticación, IA... ✓ Capa gratuita generosa Se llama Insforge → insforge.dev

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Google tiene todos sus MCP oficiales en un repositorio. Con ejemplos reales y guías para desplegarlos y usarlos. Google Maps, Analytics, Gmail, Docs y más De código abierto → github.com/google/mcp

Este simulador web te deja probar arquitecturas reales antes de implementarlas: APIs, bases de datos, cachés… Identifica cuellos de botella y fallos antes de gastar horas en debugging.

Si Figma y Claude Code tuvieran un hijo, sería esto. Se llama Pencil: ✓ Diseña, versiona y genera código ✓ Para VSCode, Cursor, Claude Code ✓ Servidores MCP integrados ✓ Para Windows, macOS y Linux Sin coste ni suscripción → pencil.dev

Una alternativa a POSTMAN sin instalaciones. Se llama Hoppscotch. Es gratuita y Open Source. ✓ Diseño limpio y minimalista ✓ Sincroniza colecciones con Git ✓ Compatible con Windows, Linux y macOS → hoppscotch.io

¡Proyectazo! Si cargas contenido dinámico en tu web o app de React, lo necesitas. Te genera automáticamente el skeleton de tus componentes. Sin calcular nada a mano. Envuelves tus componentes con <Skeleton> y listo. github.com/0xGF/boneyard

Si no sabes qué es Redis, te estás perdiendo una de las herramientas más usadas en el desarrollo backend moderno. Redis no es otra base de datos más. Es el aliado perfecto cuando necesitas velocidad y eficiencia. Aquí te lo explico paso a paso con ejemplos 🧵

Imagine you decided to build your first AI agent: > complete confusion, frustration > no idea how they actually work > then you find an article by @hooeem > a guide on building your first AI agent > fully explained, in simple terms > you get it working, turn agents into a system > based on insights from Anthropic, OpenAI, and experts all it takes is 1-2 hours to read and 10-20 hours to practice AI agents can optimize 20-40% of your time while giving you space to work on something bigger the choice is yours

🚨 Google acaba de cargarse la industria de la extracción de documentos. Ha lanzado LangExtract, una librería que convierte texto desordenado en datos estructurados y verificables, incluso en documentos enormes. Es gratis y open-source 👇

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🤯BREAKING: Alibaba just proved that AI Coding isn't taking your job, it's just writing the legacy code that will keep you employed fixing it for the next decade. 🤣 Passing a coding test once is easy. Maintaining that code for 8 months without it exploding? Apparently, it’s nearly impossible for AI. Alibaba tested 18 AI agents on 100 real codebases over 233-day cycles. They didn't just look for "quick fixes"—they looked for long-term survival. The results were a bloodbath: 75% of models broke previously working code during maintenance. Only Claude Opus 4.5/4.6 maintained a >50% zero-regression rate. Every other model accumulated technical debt that compounded until the codebase collapsed. We’ve been using "snapshot" benchmarks like HumanEval that only ask "Does it work right now?" The new SWE-CI benchmark asks: "Does it still work after 8 months of evolution?" Most AI agents are "Quick-Fix Artists." They write brittle code that passes tests today but becomes a maintenance nightmare tomorrow. They aren't building software; they're building a house of cards. The narrative just got honest: Most models can write code. Almost none can maintain it.