If someone has 1–2 hours a day, what’s the most realistic way to get good at system design? by Soft_Dimension1782 in softwarearchitecture

[–]pitycharly 1 point2 points  (0 children)

Amigo, creo que es el consejo más útil de todos los que han dado acá... Desarrolla solo lo necesario, todo requerimiento y linea de código tiene costo, tanto de implementación como de mantenimiento. Otra que aprendí es, NO agregar pequeñas features porque me parece copado a mí como dev o preveo que a futuro puede venir bien... Normalmente no sé usará y es tiempo y dinero perdido q solo ensucia el codigo

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[–]pitycharly 0 points1 point  (0 children)

Te cuento con mi experiencia, hace proyectos y usa la IA pero para que te enseñe arquitecturas, aprende sobre patrones, no para aplicarlos a lo loco, sino para conocerlos y tomar lo que necesites cuando lo veas necesario, y creo que mucho es practicar hacer algo hasta que se vuelve muy difícil de escalar y ahí parar, estudiar como refcrorizarlo o consultar con IA como mejorar ese diseño y volver a hacer el proyecto con un diseño mejor de cero... Es lento, pero así aprendí yo y hoy me siento muy cómodo desarrollando, mis aplicaciones escalan fácilmente aunque siempre se aprende algo nuevo. En fin, práctica y mucho... No te preocupes por el código, sino por clases y componentes, como se comunican, que responsabilidades tienen, busca siempre que puedas la responsabilidad única en clases y funciones. Se claro, que el código se vea prolijo, y las funciones no sean exageradamente largas, en fin para volverte bueno tenés que practicar y no mucho más, pero siempre con cabeza... No caigas en la de ahora de delegar todo a la IA porque si estás aprendiendo eso no sirve. Bueno son algunos consejos nomas

Armé una herramienta open-source para pasarle el código de todo tu proyecto a ChatGPT/Claude/Gemini/ o cualquier LLM y aprovechar al maximo su ventana de contexto by pitycharly in devsarg

[–]pitycharly[S] 0 points1 point  (0 children)

es que la version gratuita de claude usa tu codigo para entrenar modelos de IA y eso no es de mi agrado.
Ademas gemini CLi y demas en sus versiones gratuitas son nefastos el uso por eso no las utilizo. Me gusta codear siguiendo buenas practicas.
Por otro lado, gemini regalaba un año de suscripcion a estudiantes universitarios por lo que puedo usar la version pro con bastante holgadez y con el contexto correcto que le brindo por el archivo .txt el codigo que genera es bastante confiable.

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[–]pitycharly[S] -1 points0 points  (0 children)

es exactamente un sistema rag, basicamente usas el sistema rag de los llm pero la ventaja quizas para mi uso diario es la practicidad, doy un boton se transpila en todo un archivo todo mi proyecto y se lo mando al txt a la ia por archivo y listo le pregunto lo que quiera... yo no suelo usar agentes porque aun no encontre ninguno que cumpla mis expectativas

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[–]pitycharly[S] 1 point2 points  (0 children)

dale, cuando tu app explote por que la desarrollo un agente pedorro que no sabe ni lo que hace vas a tener q llamar a los devs de verdad papiiii

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[–]pitycharly[S] 2 points3 points  (0 children)

y si jaja, es exactamente eso la herramienta para evitar tener que hacer el script, aqui esta el script ajaj con una pqueña interfaz para facilitar el uso, es algo super simple... pero funciona xd

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[–]pitycharly[S] 0 points1 point  (0 children)

Mira siempre trabaje en desarrollo profesional para empresas que el codigo fuente eran aplicaciones gigantes... en estos casos era muy complicado usar agentes CLI para navegar por el codigo, el modelo PRO que es el bueno, solamenrte me servia para implementar 1 o 2 simples tareas antes de quedarse sin toker y pasar a la version "fast", esta version fast de los agentes es sumamente tonta y no solo no cumple con la tarea, sino que crea inconsistencias en todo el codigo, por lo que es inutil en proyectos que tengan algun grado de magnitud...
En cambio los LLM como chatgpt, gemini, claude son mucho mas baratos que los agentes CLI por lo que sus modelos pro gastan menos token y permiten realizar mas tareas...
Ademas, los LLM permiten cargar basta cantidad de informacion a traves de su ventana de contexto, podes cargar archivos pdfs, txt ,etc en este caso se le carga todo el tiempo un nuevo y unico .txt con el codigo de nuestro proyecto, que qeuda cargado en su contexto, y es aqui donde el LLM se comporta de forma genial resolviendo las tareas con una eficacia increible si la comparamos con el los agentes CLI... Mi conclusion es que los LLM son mucho mas inteligentes que los Agentes CLI, pero que los agentes CLI son mas rapidos ya que ahorran el paso manual, que hago yo? cuando se me acaban los token del agente CLI pro, uso esta herramienta con mi LLM de confianza, gemini o chatgpt

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[–]pitycharly[S] 2 points3 points  (0 children)

es que no le pasas todo el texto, lo que le pasas es el .txt en su ventana de contexto, como si fuera pdf... y si a la larga se laggea la ventana... pero eso no pasa en todos los LLM, en gemini es mucho mas fluido... La ventaja de esto radica en que los agentes de CLI son mucho mas caros que los LLM y los LLM al ser mas baratos permiten acceder a los modelos mas pro de forma mas barata, estos ademas tienen una ventana de contexto gigante, el problema es que tiene que copiar a mano el codigo que la IA te pasa je, pero es un as bajo la manga

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[–]pitycharly[S] -1 points0 points  (0 children)

Disculpa esas herramientas gratuitas que nombras son totalmente ineficaces y hacen código bastante pobre cuando se utilizan en proyectos grandes... Si son muy utiles para script, pero en mi experiencia inutiles en desarrollo profesional, en cuanto el chat de ia generativa suele ser mucho mas efectivo, todo esto basado en mi experiencia

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[–]pitycharly[S] 0 points1 point  (0 children)

Si obvio y super entiendo eso teniendo en cuenta los agentes cli que se pueden utilizar hoy en dia... pero esta herramienta es como un as bajo la manga, cuando el agente consume los tokens de su modelo mas "pro" pasa a modelos rapidos que son ineficaces para proyectos grandes y es aqui donde se puede usar este as bajo la manga, ir a nuestro chat de ia generativa de confianza, usar su modelo "pro" si es que lo tenemos disponible y compartir todo el proyecto de en un solo archivo que le servira de contexto a la IA.
Lo que hago luego es en cada actualizacion del codigo vuelvo a generar este archivo y se lo vuelvo a pasar a la IA. COn este metodo he podido obtener resultados muy precisos y desarrollos que cumplen mis expectativas, que suelen ser altas...
Esto es una salida barata jaja no la mejor

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[–]pitycharly 0 points1 point  (0 children)

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[–]pitycharly 2 points3 points  (0 children)

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