Awesome Curated: The Tools
Deep dives en las herramientas que pasan el filtro de nuestro sistema de curación automático. Cada post analiza una tool específica: por qué está en la lista, cuándo usarla, cuándo no.
- 1
Docker for Novices: el recurso que 16 listas no pueden estar equivocadas
Una charla de conferencia de 2019 que apareció en 16 awesome lists independientes. ¿Vale la pena en 2024? Analizamos por qué este recurso de Docker sigue siendo una entrada sólida.
Reflexiones4 min - 2
Themis: criptografía seria sin morir en el intento
Themis es la librería de crypto que los devs necesitaban: AES, ECC y forward secrecy con una API que no te hace querer abandonar la profesión. Apareció en 7 listas independientes. No es casualidad.
Experimentos5 min - 3
m2cgen: exportá tu modelo de ML sin llevar Python a producción
Entrenás en Python, deployás en Java, Go o lo que tengas. m2cgen convierte tus modelos de scikit-learn en código nativo sin ninguna dependencia de runtime.
Experimentos5 min - 4
TensorFlow: el elefante de ML que sigue en pie
TensorFlow no es sexy en 2025, pero sigue siendo la infraestructura seria detrás de deployment a escala. Por qué está en la lista y cuándo realmente lo necesitás.
Experimentos5 min - 5
PyTorch: el framework de deep learning que ganó la guerra
PyTorch apareció en 6 awesome lists independientes y el motivo es simple: ganó. No es hype, es infraestructura. Te cuento por qué está en nuestra lista y cuándo tiene sentido usarlo.
Experimentos5 min - 6
XGBoost: gradient boosting que dominó Kaggle y sobrevivió al hype
XGBoost no es moda: es el algoritmo que ganó cientos de competencias de ML con datos tabulares. Por qué sigue siendo referencia obligada en 2025 y cuándo usarlo.
Experimentos5 min - 7
Sniffnet: monitoreá tu red sin volverte loco con tcpdump
Sniffnet es un monitor de tráfico de red multiplataforma escrito en Rust. UI real, gráficos en tiempo real, sin necesitar un título en seguridad para entender qué está pasando.
Experimentos5 min - 8
Netron: abrí cualquier modelo ML y mirá qué hay adentro
Netron te deja inspeccionar la arquitectura de cualquier modelo ML sin Jupyter, sin código, sin dramas. ONNX, PyTorch, TensorFlow: lo abrís y ves todo.
Experimentos5 min - 9
Node.js: el runtime que cambió cómo pensamos el backend
Node.js no es solo 'JavaScript en el servidor'. Es un cambio de paradigma en cómo manejamos I/O. 30 años de historia con la tecnología me enseñaron a reconocer cuándo algo realmente mueve el piso.
Experimentos5 min - 10
Swiper: el slider táctil que no te va a arruinar el sprint
Swiper lleva años siendo el estándar indiscutido para carousels táctiles en la web. Sin dependencias, con wrappers oficiales para React, Vue y Angular, y transiciones que parecen nativas.
Experimentos5 min