La referencia que
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Guías técnicas con opinión. Cada decisión tiene contexto, criterio y el costo real del trade-off. Sin buzzwords. Sin "depende" como respuesta final.
"Si no puedes explicarlo de forma sencilla, es porque aún no lo entiendes lo suficiente."
Albert Einstein
Base de datos y datos
La base de todo el sistema. Modelado SQL, CLAVE PRIMARIA, UUID, borrado suave, índices y rutinas de mantenimiento. Lo cual no cambia en 10 años.
Catálogo de compensaciones
¿RESTO o gRPC? ¿Redis o sin caché? ¿Reescribir o estrangular? Cada decisión con criterios objetivos: cuándo usar, cuándo NO usar y el costo real de la compensación.
Backend y arquitectura
Arquitectura limpia en la práctica. Patrón de resultados, repositorio, CQRS: cuándo aplicar y cuándo realizar demasiada ingeniería. Sin dogmatismo.
DevOps y nube
CI/CD que realmente funciona. Docker, Kubernetes e IaC cuando tengan sentido. FinOps integrado. Las métricas de DORA como brújula, no como vanidad.
IA y agentes
Cómo utilizar la IA para ofrecer resultados 10 veces mayores sin convertirse en rehenes de la herramienta. LLM, RAG, agentes autónomos: qué funciona en producción versus qué es una demostración de conferencia.
Radar tecnológico
PostgreSQL frente a MongoDB, Power BI frente a Tableau, RabbitMQ frente a Kafka. Cada tecnología con pros, contras, MVP vs Producción. Sin tirarnos sardinas, con criterio de arquitecto.
Código de referencia en GitHub
Plantillas listas para producción con los patrones de esta referencia aplicados.
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