Alejandro

GitOps vs Ops with God

Claude Code está escribiendo React de MIERDA Lo acabo de confirmar: React Doctor le puso 42/100 (CRÍTICO) a un proyecto mío vibe-codeado. Detectó 36 issues en 18 archivos. State mal gestionado, effects rotos, keys con array index, dead code, problemas de performance y accesibilidad… todo. Este será el Good Doctor de los vibe-coders a partir de ahora: ✅ Funciona con Next.js, Vite y React Native ✅ Se instala como skill en Claude, Cursor, Windsurf y +50 agents de IA ✅ GitHub Action + plugin de ESLint/oxlint incluido REPOOO👇

تايب سكربت تتخلى رسمياً عن جافاسكربت. الإصدار القادم (7.0) تمت إعادة كتابته بالكامل بلغة Go، وسرعة الـ Compile تضاعفت 10 مرات. لسنوات، كان الـ Compiler الأساسي (tsc) مكتوب بـ TS نفسها ويشتغل على بيئة Node.js. هذا كان قرار استراتيجي ممتاز في البداية عشان يقنعون المطورين يتبنون اللغة، بس هندسياً؟ كان كابوس للمشاريع الضخمة. الـ JavaScript بطبيعتها Single-threaded، ومقيدة جداً في عمليات الـ CPU المكثفة. في المشاريع الضخمة، لما الـ Codebase يتجاوز مليون سطر، الـ Build time يصير كارثة. المطور يغير سطر كود في واجهة معينة ويروح يسوي قهوة لين الـ Type checking يخلص. الانتقال للغة Go (Native port) نسف هذي المشكلة تماماً. اللعبة هنا في الـ Multi-threading. مترجم اللغة صار يستغل كل الـ CPU Cores في جهازك دفعة واحدة (عبر الـ Goroutines). كودك الكبير يتقطع ويتم تحليله بالتوازي. الـ Overhead حق محرك V8 اختفى من المعادلة. التأثير مو بس في راحة المطور. في بيئة الـ Enterprise، هذا يعني أن الـ CI/CD Pipelines في السيرفرات بتخلص أسرع بكثير. فاتورة الكلاود لعمليات الـ Build رح تنزل بشكل ملحوظ للشركات.

‼️🚨 BREAKING: An AI found a Linux kernel zero-day that roots every distribution since 2017. The exploit fits in 732 bytes of Python. Patch your kernel ASAP. The vulnerability is CVE-2026-31431, nicknamed "Copy Fail," disclosed today by Theori. It has been sitting quietly in the Linux kernel for nine years. Most Linux privilege-escalation bugs are picky. They need a precise timing window (a "race"), or specific kernel addresses leaked from somewhere, or careful tuning per distribution. Copy Fail needs none of that. It is a straight-line logic mistake that works on the first try, every time, on every mainstream Linux box. The attacker just needs a normal user account on the machine. From there, the script asks the kernel to do some encryption work, abuses how that work is wired up, and ends up writing 4 bytes into a memory area called the "page cache" (Linux's high-speed copy of files in RAM). Those 4 bytes can be aimed at any program the system trusts, like /usr/bin/su, the shortcut to becoming root. Result: the next time anyone runs that program, it lets the attacker in as root. What should worry most: the corruption never touches the file on disk. It only exists in Linux's in-memory copy of that file. If you imaged the hard drive afterwards, the on-disk file would match the official package hash exactly. Reboot the machine, or just put it under memory pressure (any normal system load that needs the RAM), and the cached copy reloads fresh from disk. Containers do not help either. The page cache is shared across the whole host, so a process inside a container can use this bug to compromise the underlying server and reach into other tenants. The original sin was a 2017 "in-place optimization" in a kernel crypto module called algif_aead. It was meant to make encryption slightly faster. The change broke a critical safety assumption, and nobody noticed for nine years. That bug then rode every kernel update from 2017 to today. This vulnerability affects the following: 🔴 Shared servers (dev boxes, jump hosts, build servers): any user becomes root 🔴 Kubernetes and container clusters: one compromised pod escapes to the host 🔴 CI runners (GitHub Actions, GitLab, Jenkins): a malicious pull request becomes root on the runner 🔴 Cloud platforms running user code (notebooks, agent sandboxes, serverless functions): a tenant becomes host root Timeline: 🔴 March 23, 2026: reported to the Linux kernel security team 🔴 April 1: patch committed to mainline (commit a664bf3d603d) 🔴 April 22: CVE assigned 🔴 April 29: public disclosure Mitigation: update your kernel to a build that includes mainline commit a664bf3d603d. If you cannot patch immediately, turn off the vulnerable module: echo "install algif_aead /bin/false" > /etc/modprobe.d/disable-algif.conf rmmod algif_aead 2>/dev/null || true For environments that run untrusted code (containers, sandboxes, CI runners), block access to the kernel's AF_ALG crypto interface entirely, even after patching. Almost nothing legitimate needs it, and blocking it shuts the door on this whole class of bug...

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Se llama FreeMoCap y es un sistema de captura de movimiento (mocap) 3D "markerless", es decir, no requiere trajes especiales ni marcadores físicos adheridos al cuerpo. Open source y gratuito para investigadores, animadores, atletas y creadores de todo el mundo.

🇺🇸🇮🇷 | URGENTE: TRUMP DECLARA LA GUERRA A IRÁN: "El régimen iraní busca matar. Se podrían perder las vidas de valientes héroes estadounidenses, y podríamos tener bajas. Eso suele pasar en la guerra".

Si a ti también te da PEREZA organizar tu carpeta de descargas, ya no tienes excusa. No es clawdbot. No es claude cowork. Es Antigravity de Google y es gratis. Aquí te muestro cómo hacerlo 👇

Si ya sabés programar, el próximo salto no es aprender otro framework. Es aprender a diseñar apps. Cuando una app crece, muchos problemas no están en el código, sino en cómo fue diseñada. Empiezan a aparecer siempre las mismas preguntas: - ¿cómo manejo más tráfico sin romper todo? - ¿qué cosas puedo cachear y cuáles no? - ¿qué operaciones deberían ser asíncronas? - ¿qué pasa si un servicio falla? Ahí entran conceptos como load balancing, caching, queues, rate limiting o sharding. Son patrones que nacen para resolver problemas puntuales que sufren las aplicaciones grandes. Podés escribir buen código y aun así construir una app que no escala bien. La arquitectura es lo que cambia eso.

DeepSeek just fixed one of AI's oldest problems. (using a 60-year-old algorithm) Here's the story: When deep learning took off, researchers hit a wall. You can't just stack layers endlessly. Signals either explode or vanish. Training deep networks was nearly impossible. ResNets solved this in 2016 with residual connections: output = input + what the layer learned That "+" creates a direct highway for information. This is why we can now train networks with hundreds of layers. Recently, researchers asked: what if we had multiple highways instead of one? Hyper-Connections (HC) expanded that single lane into 4 parallel lanes with learnable matrices that mix information between streams. The performance gains were real. But there was a problem: Those mixing matrices compound across layers. A tiny 5% amplification per layer becomes 18x after 60 layers. The paper measured amplification reaching 3000x. Training collapses. The usual fixes? Gradient clipping. Careful initialization. Hoping things work out. These are hacks. And hacks don't scale. DeepSeek went back to first principles. What mathematical constraint would guarantee stability? The answer was sitting in a 1967 paper: the Sinkhorn-Knopp algorithm. It forces mixing matrices to be "doubly stochastic," where rows and columns each sum to 1. The results: - 3000x instability reduced to 1.6x - Stability guaranteed by math, not luck - Only 6.7% additional training overhead No hacks. Just math. I've shared link to the paper in the next tweet.

XD

Si quieres aprender IA desde proyectos ya terminados y funcionales, este repo es para ti. Esta una galería de 28+ aplicaciones reales de IA, pensadas para que puedas clonarlas, ejecutarlas, entender su arquitectura y adaptarlas a tus propios proyectos o portafolio. 📈 Machine Learning • Predicción de precios de Airbnb • Cálculo de tarifas de vuelos • Seguimiento de rendimiento académico 🏥 IA en Salud • Detección de enfermedades de tórax • Predicción de enfermedades cardíacas • Análisis de riesgo de diabetes 🧠 IA Generativa • Chatbot en vivo con Gemini • Asistente médico funcional • Herramientas de análisis de documentos 👁️ Visión por Computador • Sistema de hand-tracking • Reconocimiento de medicamentos • Implementaciones con OpenCV 📊 Dashboards de Datos • Insights de e-commerce • Analítica para restaurantes • Seguimiento de rendimiento deportivo Y tiene una lista de otros ejemplos que serán añadidos pronto al Repo 👉 github.com/KalyanM45/AI-P…

"The United States of America has successfully carried out a large scale strike against Venezuela and its leader, President Nicolas Maduro, who has been, along with his wife, captured and flown out of the Country. This operation was done in conjunction with U.S. Law Enforcement. Details to follow. There will be a News Conference today at 11 A.M., at Mar-a-Lago. Thank you for your attention to this matter! President DONALD J. TRUMP"

Esta es la tabla DEFINITIVA para aprender los tiempos verbales en inglés.

El "Sí" en la Pregunta 4 (Constituyente) proporciona la autoridad legal (un nuevo marco constitucional) para desmantelar el "hipergarantismo" que protege a los criminales y aplicar, finalmente, un modelo de seguridad que dé resultados. #Elecciones2025

El "Sí" en la Pregunta 3 (Asambleístas) proporciona la agilidad política (un legislativo eficiente y menos costoso) para actuar con la velocidad que la crisis demanda. #Elecciones2025

El "Sí" en la Pregunta 2 (Financiamiento) proporciona los recursos económicos (redirigiendo el despilfarro) y las herramientas morales (cortando el vínculo de la narcopolítica) para limpiar el sistema. #Elecciones2025