We keep paying anyway, because they've got us right where they want us. Back in the day, you'd buy a CD, a game, a copy of Word 2003, and that thing was yours "forever" -- or at least until you switched computers or your music taste moved on. Now you blink and discover that everything is a subscription: movies, TV shows, music, the gym, your car, razor blades, cat food, courses, IDEs, design suites, servers... and if you're not careful, even your couch will hit you with a monthly fee just for sitting near it. The corporate sales pitch had sounded real smooth for years: "these aren't expenses, they're services," "pay only for what you use," "it's the natural shift from CAPEX to OPEX." It looked great on the PowerPoint. In practice, you're at the end of the month with your wallet sweating, staring at the list of charges and thinking: "who the hell is this person charging me $7.99 every month since 2021, and why do I keep inviting them?" Here's what I'll cover: subscription fatigue, how we went from renting movies to renting our entire lives, the glorious moment when BMW tried to charge a subscription for having a warm butt, the "enshittification" that Cory Doctorow describes, and what you can do beyond just giving up and crying in front of your bank statement.

De momento seguimos pagando, porque nos tienen bien pillados. Hubo una época feliz en la que comprabas un CD, un juego, un Word 2003, un Photoshop, y aquello era tuyo "para siempre", o hasta que cambiabas de ordenador o de gusto musical. Ahora pestañeas y descubres que todo es una suscripción: pelis, series, música, gimnasio, coche, cuchillas de afeitar, comida para el gato, cursos, IDEs, suites de diseño, servidores... y, si te descuidas, tu propio sofá te cobra por respirar a su lado. El rollo corporativo llevaba años sonando muy profesional: "esto no son gastos, son servicios", "paga solo por lo que usas", "es el paso natural de CAPEX a OPEX". En el PowerPoint quedaba estupendo. En la práctica, estás a final de mes con la tarjeta temblando, mirando la lista de cargos y pensando: "¿quién carajo es este señor que me cobra 7,99 todos los meses desde 2021 y por qué le sigo invitando?". Voy a hablarte sobre esto: la fatiga de suscripciones, de cómo hemos pasado de alquilar pelis a alquilar la vida entera, del momento glorioso en el que BMW intentó cobrar suscripción por tener el culo caliente, de la "enshittification" que describe Cory Doctorow, y de qué se puede hacer más allá de resignarse y llorar delante del extracto del banco.

Imagine someone telling you: "I've set up my app on an on-premises server with Oracle 9i, but don't worry, it's modern architecture because it runs Docker." That's the moment you understand why people bail on architecture meetings pretending they have a dental emergency. When we talk about "modern architecture," we're not talking about slapping Kubernetes onto everything or cramming as many buzzwords as possible into a slide deck. We're talking about something far less flashy and far more difficult: building systems that survive in today's ecosystem without going obsolete or blowing up every time the business changes a "simple" requirement. Systems that live in the cloud (or several clouds), communicate over networks that fail, store data scattered across half the planet, and still need to keep responding when someone decides "we also need to go multi-region because an important client said so." This piece isn't a magic recipe or a consulting brochure. Think of it more as a survival guide: what "modern" actually means in architecture, what real options you have (modular monolith, microservices, events, cloud-native...), and what ideas you should tattoo on your forehead before opening your next diagram in draw.io.

Imagina que alguien te dice: "he montado mi aplicación en un servidor on-premises con Oracle 9i, pero tranquilo, es arquitectura moderna porque lleva Docker". Es en ese momento cuando entiendes por qué la gente abandona las reuniones de arquitectura fingiendo una urgencia dental. Cuando hablamos de "arquitectura moderna" no hablamos de ponerle Kubernetes a cualquier cosa ni de ver cuántos palabros caben en una diapositiva. Hablamos de otra cosa mucho menos vistosa y mucho más difícil: construir sistemas que sobrevivan en el ecosistema actual sin quedarse obsoletos ni explotar cada vez que negocio cambia un requisito "tonto". Sistemas que viven en la nube (o en varias), hablan por redes que fallan, guardan datos repartidos por medio planeta y tienen que seguir respondiendo cuando alguien decide que "ahora también tenemos que ser multi-región porque lo ha dicho un cliente importante". Este texto no es una receta mágica ni un panfleto de consultoría. Piensa más bien en una especie de manual de supervivencia: qué significa "moderna" en arquitectura, qué opciones reales tienes (monolito modular, microservicios, eventos, cloud-native...) y qué ideas deberías tatuarte en la frente antes de abrir tu siguiente diagrama en draw.io.

There's a very specific kind of tiredness that only people in tech truly understand. It's not sleepiness, it's not laziness, it's not "I hate coding." It's that moment when you close your laptop at a reasonable hour, go make dinner... and five minutes later open your phone "just to check" LinkedIn or X. In that personal micro-hell, everyone seems to have launched a side project, contributed to open source, migrated to another framework, shoved AI into everything including their grocery list, and written a thread explaining how you can do it too "if you just get organized". Meanwhile, you had a normal day: you fixed an ugly bug, helped a teammate, put together a decent API design. None of that generates viral threads. So the little voice shows up: "maybe I didn't do enough today." It's not rational, but it installs itself in your brain like a misplaced while(true). If that sounds like you, the good news is you're neither alone nor "weak." The bad news is that you are, in fact, playing a game that — as burnout studies and productivity reports have been showing — is rigged: if you measure your worth against an aggregate of other people's highlights, you always lose.

Hay un cansancio muy concreto que solo entiende quien vive en tecnología. No es sueño, no es pereza, no es "odio programar". Es ese momento en el que cierras el portátil a una hora razonable, te vas a hacer la cena... y cinco minutos después abres el móvil "solo para mirar" LinkedIn o X. En ese micro-infierno particular, todo el mundo parece haber lanzado un proyecto personal, contribuido a open source, migrado a otro framework, metido IA hasta en la lista de la compra y escrito un hilo explicando cómo tú también puedes hacerlo "si te organizas bien". Mientras tanto, tú has tenido un día normal: has arreglado un bug feo, has ayudado a una compañera, has hecho un diseño decente de una API. Nada de eso genera hilos virales. Así que llega la vocecita: "igual hoy no he hecho lo suficiente". No es racional, pero se instala en la cabeza como un while(true) mal puesto. Si te reconoces ahí, la noticia buena es que no estás solo ni eres "débil". La mala es que, efectivamente, estás jugando a un juego que, como han venido mostrando estudios sobre burnout y productividad, está amañado: si mides tu valor contra una suma de logros ajenos, siempre pierdes.

There comes a moment, in almost every tech career, when you catch yourself thinking: "maybe the problem is me." Not because you don't enjoy coding, but because you feel like you're always two frameworks behind, three blog posts short, and five certifications trailing whatever your LinkedIn feed suggests you should be. You open Twitter on a Sunday morning and it looks like everyone has contributed to open source, built a side project in Rust, and read the latest architecture book... while you were, I don't know, living. That feeling has a name: impostor syndrome, and it's far more common in this industry than anyone admits out loud. If you've ever felt guilty for not "using the evening to learn something," this guide is for you. It's not about productivity, or "wake up at 5 AM." It's about something far less heroic and quite a bit more useful: how not to burn yourself out along the way.

Hay un momento, en casi todas las carreras técnicas, en el que te pillas a ti mismo pensando: "igual el problema soy yo". No es porque no te guste programar, sino porque sientes que vas siempre dos frameworks por detrás, tres publicaciones por debajo y cinco certificaciones a la zaga de lo que sugiere tu feed de LinkedIn. Abres Twitter un domingo por la mañana y parece que todo el mundo ha contribuido a open source, ha hecho un proyecto personal en Rust y se ha leído el último libro de arquitectura... mientras tú estabas, no sé, viviendo. Esa sensación tiene nombre: síndrome del impostor, y es bastante más común en esta industria de lo que nadie admite en voz alta. Si alguna vez has sentido culpa por no "aprovechar la noche para aprender algo", esta guía es para ti. No va de productividad, ni de "levántate a las 5 de la mañana". Va de algo mucho menos épico y bastante más útil: cómo no reventarte por el camino.

In almost every company, there's a magical phrase used to describe a system's health: "it more or less works." Translated into plain English: nobody knows how often it goes down, how many requests fail, or how much money is lost when it decides not to work. But hey, "more or less." SLI, SLO and SLA are the grown-up version of that phrase. They're the way to go from "I think it's fine" to "this is what it handles, this is what we promise, and this is what's at stake" — without having to fall back on the classic "trust me, I'm an engineer."

En casi todas las empresas hay una frase mágica que se usa para describir la salud de un sistema: "más o menos funciona". Traducido al castellano plano: nadie sabe cuántas veces se cae, cuántas peticiones fallan, ni cuánto dinero se pierde cuando decide no funcionar. Pero, oye, "más o menos". SLI, SLO y SLA son la versión adulta de esa frase. Son la forma de pasar de "yo creo que va bien" a "esto es lo que aguanta, esto es lo que prometemos y esto es lo que nos estamos jugando", sin tener que recurrir al clásico "confía en mí, soy ingeniero".

In almost every team, there's a magical moment when someone opens a dashboard, points at a green graph, and says: "See? We're doing great." Meanwhile, support is on fire, the payments API is going down every other hour, and the development team hasn't slept properly in three weeks. The difference between a healthy team and one stuck in that endless theater usually comes down to how they use metrics: as a flashlight to see better... or as a stick to beat each other with. This article is about the flashlight.

En casi todos los equipos hay un momento mágico en el que alguien abre un panel, señala una gráfica verde y dice: "¿Veis? Estamos genial". Mientras tanto, soporte está en llamas, la API de pagos se cae a ratos y la gente en desarrollo lleva tres semanas durmiendo regular. La diferencia entre un equipo sano y uno que vive en ese teatro constante suele estar en cómo usa las métricas: como linterna para ver mejor... o como palo para pegarse entre sí. Este artículo va de la linterna.

Most good technical articles are born the same way: someone got burned by a real problem and decided that, since they'd already bled, the least they could do was save others from tripping over the same spot. Then there's the other kind: the one you end up writing after seeing yet another LinkedIn post claiming that "X is going to revolutionize software development" and thinking, "this smells like snake oil, but let me take a look just in case." This piece is about that: how to decide if an idea deserves an article (and your time), or if you're better off closing the tab and getting back to your coffee. And, as a bonus, it doubles as a checklist for evaluating whether a "new" technology or pattern is actually worth the hype — marketing aside.

La mayoría de los buenos artículos técnicos nacen de lo mismo: alguien se ha hecho daño con un problema real y ha decidido que, ya que ha sangrado, al menos que otros no tropiecen en el mismo sitio. Luego está el otro tipo de artículo: el que sale después de ver el enésimo post en LinkedIn diciendo que "X va a revolucionar el desarrollo de software" y pensar "esto huele a humo, pero déjame mirarlo por si acaso". Este texto va de eso: de cómo decidir si una idea merece un artículo (y tu tiempo) o si es mejor dejarla pasar, cerrar la pestaña y seguir con tu café. Y, de rebote, sirve también como checklist para evaluar si una "nueva" tecnología o patrón vale la pena, más allá del marketing.

Código fuente original de tres aplicaciones de entrenamiento de guitarra y diseño gráfico del logotipo oficial en forma de sello adjunto.

Ejercicio sobre la sentencia o resolución de la AGPD

This is a registration for the source code of a web application that includes a predictive soccer/other sports betting game.

​Introducción: El problema de la identidad y el "alma" en la obra Mi software nace de una necesidad que los sistemas actuales no ven: la protección de la esencia del creador. No se trata solo de comparar palabras, sino de identificar la firma intelectual; esa forma única en la que cada autor "une los puntos" y pone el corazón en lo que hace. Mi sistema detecta la creación genuina, esa que soluciona problemas o renueva lo que ya existe para mejorarlo, diferenciándola de la obra manipulada por impostores. ​1. El Motor Lógico: Identificación Sujeto A vs. Sujeto B El corazón del software es un algoritmo que identifica el patrón estructural de la escritura. Aunque un plagiador intente "maquillar" un texto, no puede imitar la estructura lógica y la huella intelectual del autor legítimo. ​Funcionamiento: La MA o MENTES ARTIFICIALES analiza una muestra de comprensión del autor y la compara con la obra en disputa. Con solo unas palabras de explicación basada en la creación, el sistema determina quién es el Sujeto A (autor legítimo) y quién es el Sujeto B (plagiador), basándose en la consistencia de los patrones, no solo en la identidad legal. ​2. Protocolo de Mediación y Justicia Automatizada El sistema no es solo una base de datos; es un proceso de resolución de conflictos: ​Notificación Blindada: Cuando se detecta una copia, el sistema envía un correo detallado al autor legítimo explicando dónde, cuándo y quién (o qué seudónimo) está usando su obra. Esto se hace una sola vez para evitar trampas. ​Amonestación al Plagiador: Se envía una notificación de apropiación indebida al infractor. Se le da la oportunidad de reconocer la autoría y llegar a un acuerdo amistoso mediante un formulario remoto. ​Peritaje para Juicio: Si no hay acuerdo, el caso escala a instancias legales. Aquí, el software actúa como perito técnico, entregando un análisis detallado de la escritura que ayuda al juez o tribunal a devolver la obra a su verdadero creador. ​3. Blindaje en Blockchain (Cierre de Caso) Para asegurar que nadie pueda manipular la historia de la creación, todo el proceso queda sellado en Blockchain. ​Desde el momento en que se identifica el plagio hasta la resolución final (ya sea por acuerdo o por sentencia), los datos quedan "blindados". ​Esto ofrece un "caso cerrado" con validez técnica permanente a favor del autor. ​4. Seguridad del Sistema (Código Cerrado) He decidido que este software sea de código cerrado. Abrir el desarrollo a terceros sería un error técnico grave, ya que permitiría que los mismos plagiadores encontraran formas de modificar o evadir la detección. La seguridad de la propiedad intelectual exige que el núcleo del sistema permanezca inalterable y fuera del alcance de manipulaciones externas. ​Conclusión: El compromiso con la creatividad Este proyecto surge porque entiendo lo que es ser víctima de plagio. Mi objetivo es que los autores tengan un lugar donde crear y protegerse al mismo tiempo, impulsando la economía creativa y asegurando que nadie gane dinero del esfuerzo ajeno. Es un sistema hecho por un creador para proteger a otros creadores. Creado por jenniffer Frías bejar

Editor web para la pedalera MIDI CAPTAIN. Editor visual para no tener que programarla manualmente.

Editor MIDI para la pedalera de Paintaudio MIDI Captain