Bziongroup

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[Maxim Kuznetsov @disarto_max]

Savings overview ✨

[Dan Jay @marconoiz]

Feature Guide – built with Claude Code 😭

[carpe @ftcarpe]

Automatiza todo con Notebook LM! 🫵🏼

Este tipo ha grabado un tutorial de 4 horas explicándote paso a paso cómo hacerlo, vale la pena verlo ;)

[Miguel Ángel Durán @midudev]

¡Ojo con esta biblioteca de JavaScript!
Controlar cualquier web con lenguaje natural.

✓ Convierte acciones de 10 clics en una sola frase
✓ Usa formularios, navegación y más
✓ Y lo mejor: todo ocurre en el frontend, sin backend

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[Miguel Ángel Durán @midudev]

Una herramienta para crear bases de datos SQL con IA:

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✓ Visualiza diagramas y relaciones
✓ Despliega en Supabase con un clic

Y sí, es gratuito → https://t.co/wopKQmrVJP

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Si eres Programador Web y usas IA... ¡Instala esto!
Agent Skills de Addy Osmani (de Google) para:

✓ Web Performance
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✓ Accesibilidad
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Para React, Vue, Angular o lo que uses.

$ npx add-skill addyosmani/web-quality-skills

[Pasquale Vitiello @pacovitiello]

Menu on desktop ↔️ Drawer on mobile

[Python Programming @PythonPr]

8 Diffierent Specialized AI Models

[Avi Chawla @_avichawla]

8 RAG architectures for AI Engineers:

(explained with usage)

1) Naive RAG
- Retrieves documents purely based on vector similarity between the query embedding and stored embeddings.
- Works best for simple, fact-based queries where direct semantic matching suffices.

2) Multimodal RAG
- Handles multiple data types (text, images, audio, etc.) by embedding and retrieving across modalities.
- Ideal for cross-modal retrieval tasks like answering a text query with both text and image context.

3) HyDE (Hypothetical Document Embeddings)
- Queries are not semantically similar to documents.
- This technique generates a hypothetical answer document from the query before retrieval.
- Uses this generated document’s embedding to find more relevant real documents.

4) Corrective RAG
- Validates retrieved results by comparing them against trusted sources (e.g., web search).
- Ensures up-to-date and accurate information, filtering or correcting retrieved content before passing to the LLM.

5) Graph RAG
- Converts retrieved content into a knowledge graph to capture relationships and entities.
- Enhances reasoning by providing structured context alongside raw text to the LLM.

6) Hybrid RAG
- Combines dense vector retrieval with graph-based retrieval in a single pipeline.
- Useful when the task requires both unstructured text and structured relational data for richer answers.

7) Adaptive RAG
- Dynamically decides if a query requires a simple direct retrieval or a multi-step reasoning chain.
- Breaks complex queries into smaller sub-queries for better coverage and accuracy.

8) Agentic RAG
- Uses AI agents with planning, reasoning (ReAct, CoT), and memory to orchestrate retrieval from multiple sources.
- Best suited for complex workflows that require tool use, external APIs, or combining multiple RAG techniques.

👉 Over to you: Which RAG architecture do you use the most?

[Miguel Ángel Durán @midudev]

Este repositorio tiene una colección de Agentes de IA, LLMs y MCPs tremenda. Muchos además se pueden usar en local, sin pagar suscripciones.

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[✦ VISUAL AI ✦ @VisualconAI]

AUTOMATIZA TODO CON NOTEBOOK LM! 🫵🏼

Este tipo ha grabado 4 horas de tutorial para enseñarte a hacerlo, es una gran oportunidad

[Tom Dörr @tom_doerr]

Database schema editor and SQL generator in the browser

https://t.co/PLbZbvgdcM

[Tom Dörr @tom_doerr]

React component for drawing network diagrams

https://t.co/1T5pa9wvoU

[Miguel Ángel Durán @midudev]

HOSTINGs para tu BASE de DATOS sin pagar nada
Las mejores opciones disponibles a día de hoy ↓

NEON TECH
PostgreSQL. 500MB. 100 horas de computación
→ neon․tech

MONGODB ATLAS
Mongo, 512MB, backups automáticos
→ mongodb․com

TURSO
SQLite, 5GB, 500 millones de lecturas
→ turso․tech

SUPABASE
PostgreSQL, 500MB, 5GB de transferencia
→ supabase․com

COCKROACHDB
10 GB de almacenamiento, 50M de requests
→ cockroachlabs․com

FILESS
MariaDB, 10MB de almacenamiento
→ filess․io

KOYEB
PostgreSQL, 1GB, 5 horas de ejecución
→ koyeb․com

FREEDB TECH
MySQL, 25MB, máximo 200 conexiones
→ freedb․tech

¡Si conoces otro, compártelo!

[Alex @alexgilev]

Multi-step intake flow template ⚫.

w/@AgenticUi

[Dhanian 🗯️ @e_opore]

Backend Development Roadmap

PHASE 1: PROGRAMMING FUNDAMENTALS
├── Core Programming
│ ├── Data structures (arrays, lists, maps/sets)
│ ├── Algorithms (searching, sorting, complexity)
│ ├── Object-oriented programming
│ └── Functional programming concepts
├── Language Proficiency
│ ├── Choose primary language:
│ │ ├── Java/Spring Boot
│ │ ├── Python/Django/FastAPI
│ │ ├── JavaScript/Node.js/TypeScript
│ │ ├── Go/Golang
│ │ └── C#/.NET Core
│ └── Language-specific patterns & best practices
├── Development Tools
│ ├── Git & GitHub/GitLab
│ ├── IDE (VS Code, IntelliJ, PyCharm)
│ ├── Package managers (npm, pip, Maven)
│ └── Basic command line usage

PHASE 2: WEB FUNDAMENTALS
├── HTTP Protocol
│ ├── Request/Response cycle
│ ├── Methods (GET, POST, PUT, DELETE)
│ ├── Status codes (200, 201, 400, 404, 500)
│ ├── Headers and cookies
│ └── RESTful principles
├── APIs
│ ├── REST API design
│ ├── JSON/XML handling
│ ├── API documentation (OpenAPI/Swagger)
│ ├── API versioning strategies
│ └── Rate limiting and throttling
├── Authentication & Authorization
│ ├── Sessions vs tokens
│ ├── JWT (JSON Web Tokens)
│ ├── OAuth 2.0 / OpenID Connect
│ └── Role-based access control (RBAC)

PHASE 3: DATABASES
├── SQL Databases
│ ├── PostgreSQL / MySQL
│ ├── Database design & normalization
│ ├── Indexes and query optimization
│ ├── ACID properties
│ └── ORMs (Hibernate, SQLAlchemy, Prisma)
├── NoSQL Databases
│ ├── Document DBs (MongoDB)
│ ├── Key-Value stores (Redis)
│ ├── Wide-column stores (Cassandra)
│ └── Graph databases (Neo4j) - optional
├── Database Advanced
│ ├── Transactions and locking
│ ├── Connection pooling
│ ├── Database migrations
│ └── Read replicas and sharding

PHASE 4: BACKEND FRAMEWORKS
├── Framework Mastery (Choose one primary)
│ ├── Spring Boot (Java)
│ │ ├── Dependency injection
│ │ ├── Spring Data JPA
│ │ ├── Spring Security
│ │ └── Spring Cloud (microservices)
│ ├── Django/FastAPI (Python)
│ │ ├── Django ORM/DRF
│ │ ├── FastAPI async
│ │ ├── Pydantic models
│ │ └── Celery for tasks
│ ├── Express/Nest.js (Node.js)
│ │ ├── Middleware patterns
│ │ ├── Dependency injection
│ │ ├── Nest.js modules
│ │ └── TypeORM/Prisma
│ └── .NET Core (C#)
│ ├── Entity Framework
│ ├── https://t.co/0vjTXidSga Core MVC/Web API
│ └── Dependency injection
├── Advanced Concepts
│ ├── Dependency injection
│ ├── Middleware/interceptors
│ ├── Validation and serialization
│ └── Background jobs/queues

PHASE 5: SYSTEM DESIGN
├── Design Principles
│ ├── SOLID principles
│ ├── Design patterns (Factory, Singleton, Observer)
│ ├── Microservices vs Monolith
│ └── Domain-Driven Design (DDD) basics
├── Scalability Patterns
│ ├── Load balancing
│ ├── Caching strategies (Redis, Memcached)
│ ├── CDN integration
│ └── Database scaling (read replicas, sharding)
├── Communication Patterns
│ ├── Synchronous (REST, gRPC)
│ ├── Asynchronous (message queues)
│ ├── Event-driven architecture
│ └── WebSockets for real-time

PHASE 6: DEVOPS & DEPLOYMENT
├── Containerization
│ ├── Docker fundamentals
│ ├── Docker Compose for local dev
│ ├── Dockerfile optimization
│ └── Multi-stage builds
├── Cloud Platforms (Choose one)
│ ├── AWS (EC2, RDS, S3, Lambda, ECS/EKS)
│ ├── Azure (App Service, SQL Database, Functions, AKS)
│ ├── Google Cloud (Compute Engine, Cloud SQL, GKE)
│ └── Serverless concepts
├── CI/CD Pipeline
│ ├── GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins
│ ├── Automated testing in pipeline
│ ├── Deployment strategies (blue-green, canary)
│ └── Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation)

PHASE 7: MICROSERVICES & DISTRIBUTED SYSTEMS
├── Microservices Architecture
│ ├── Service decomposition
│ ├── Inter-service communication
│ ├── API Gateway pattern
│ └── Service discovery
├── Message Brokers
│ ├── RabbitMQ / Apache Kafka
│ ├── Pub/Sub patterns
│ ├── Event sourcing
│ └── Message ordering and delivery guarantees
├── Resilience & Observability
│ ├── Circuit breakers (Hystrix, Resilience4j)
│ ├── Distributed tracing (Jaeger, Zipkin)
│ ├── Centralized logging (ELK stack)
│ └── Metrics collection (Prometheus, Grafana)

PHASE 8: ADVANCED TOPICS
├── Performance Optimization
│ ├── Profiling tools
│ ├── Database query optimization
│ ├── Connection pooling
│ └── Garbage collection tuning (language-specific)
├── Security
│ ├── OWASP Top 10
│ ├── Input validation and sanitization
│ ├── SQL injection prevention
│ ├── Encryption (SSL/TLS, data at rest)
│ └── Security headers
├── Testing Strategies
│ ├── Unit testing (JUnit, pytest, Jest)
│ ├── Integration testing
│ ├── End-to-end testing
│ ├── Test doubles (mocks, stubs)
│ └── Test-driven development (TDD)

PHASE 9: SPECIALIZED DOMAINS (CHOOSE 1-2)
├── Real-time Systems
│ ├── WebSocket implementation
│ ├── https://t.co/q2Ckfdr3oa (Node.js)
│ ├── SignalR (.NET)
│ └── Real-time database (Firebase)
├── Search & Analytics
│ ├── Elasticsearch / OpenSearch
│ ├── Full-text search implementation
│ ├── Log aggregation
│ └── Analytics pipelines
├── Machine Learning Integration
│ ├── Model serving (TensorFlow Serving, TorchServe)
│ ├── Feature stores
│ └── ML pipelines
├── FinTech / High-Frequency Systems
│ ├── Low-latency optimization
│ ├── Financial data processing
│ └── High-volume transaction systems

LEARNING RESOURCES
├── Documentation
│ ├── Official framework docs
│ ├── MDN Web Docs
│ └── Cloud provider documentation
├── Practice Platforms
│ ├── LeetCode (algorithms)
│ ├── HackerRank
│ ├── System design practice (https://t.co/NyYdPlvsK7)
│ └── Build your own projects
├── Books
│ ├── Grab The Backend Engineering Handbook:https://t.co/t9mqUuRbjx

PROJECTS TO BUILD
1. REST API with CRUD operations (Blog API, Todo API)
2. E-commerce backend (products, cart, orders, payments)
3. Real-time chat application
4. Microservices-based system (3-4 services)
5. Social media backend with feeds, notifications, messaging
6. Analytics pipeline with data processing

CAREER PATHS
├── Junior Backend Developer (0-2 years)
│ ├── Focus: Framework proficiency, basic DB skills
├── Mid-Level Backend Developer (2-5 years)
│ ├── Focus: System design, distributed systems basics
├── Senior Backend Developer (5+ years)
│ ├── Focus: Architecture decisions, mentoring, cross-team collaboration
├── Specialization Paths
│ ├── Cloud/DevOps Engineer
│ ├── Data Engineer
│ ├── Platform Engineer
│ └── Security Engineer

Estimated Time: 1-2 years for solid foundation, 3-5 years for senior level
Key Principle: Build, deploy, monitor, iterate. Real-world projects > tutorials.

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Progression Strategy:
1. Months 1-3: Language + Framework + Basic API
2. Months 4-6: Database + Authentication + Testing
3. Months 7-12: Docker + Cloud + Basic System Design
4. Year 2: Microservices + Advanced Topics
5. Year 3+: Specialization + Architecture

Backend Mindset: Always consider scalability, security, and maintainability from day one. Every line of code should answer "what happens when this gets 1000x more traffic/users/data?"

Get The Backend Engineering Handbook now and begin your journey : https://t.co/t9mqUuRbjx

[Miguel Ángel Durán @midudev]

¡Google ha lanzado una alternativa a Duolingo!
Se llama Little Language Lessons y es 100% gratis.

✓ Inglés, Alemán, Chino... más de 40 idiomas
✓ Genera conversaciones y vocabulario
✓ Te ayuda a mejorar tu pronunciación

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[TIC Educativas💻📱 @TicEducativas]

¿Quieres que la IA de Google sea tu mejor aliada en clase? 🤖📚

Ya está aquí la guía oficial de prompts para Gemini. Aprende directamente de Google las estrategias clave para diseñar actividades, resumir textos y personalizar el aprendizaje de forma efectiva. 🚀✨

¡Domina el lenguaje del futuro! 👉 https://t.co/sKXn4D8BxW

#Gemini #GoogleEdu #InnovaciónEducativa #EdTech #PromptEngineering

[Tom Dörr @tom_doerr]

Builds agentic RAG with LangGraph

https://t.co/Gvf35SRinf

[IVΛП🇮🇨 @Ivanbtrujillo]

Clawdbot es una locura y honestamente, si no lo estás usando, te estás quedando atrás.

Estamos hablando de un empleado de IA que trabaja 24/7, vive en tu ordenador, te habla por WhatsApp, Telegram o Discord, recuerda absolutamente todo, y puede hacer cualquier cosa que haría una persona sentada frente a esa máquina.

Pero, ¿qué es exactamente?

Un proyecto open source que se ejecuta en tu Mac (MacMini😉), Windows, Linux, o en un VPS de 5 dólares si quieres.

Se conecta a Claude, OpenAI, o modelos locales. Le escribes por Whatsapp, Telegram o donde quieras y hace trabajo real.

Un modelo inteligente con ojos y manos, sentado en un escritorio con teclado y ratón. Le escribes como a un colega y hace todo lo que una persona podría hacer con ese Mac Mini.

¿Como lo instalas?

Instalas Clawdbot (https://t.co/P0CSj4IePv ) Conectas WhatsApp o Telegram. Le haces preguntas. Te responde.
Felicidades, tienes un chatbot.

Estás usando el 5% de lo que esta cosa puede hacer.

El setup nivel pro que te lleva este bicho a otro nivel

Le das una máquina dedicada. Un Mac Mini que tengas guardado o vas a Media Markt y te pillas uno por 600€ (si, hay que tener dinero para emergencias). VPS de 5 euros al mes si no te preocupa que tus datos estén fuera. Lo que sea, algo que funcione 24/7.

Ahora le das acceso a cosas:

Gmail completo.
Envía y recibe emails por ti. Mantiene conversaciones, hace seguimiento, agenda reuniones mientras duermes.

1Password con cuenta de servicio o un Bitwarden
Creas un vault con credenciales de las herramientas que quieres que use. Ahora entra a tu CRM, Stripe, analytics, redes sociales. Lo que tú permitas. Aislado pero autónomo.

Obsidian sync o un Notion. Apúntalo a tus notas.
Lee todo lo que has escrito, crea nuevas notas, conecta ideas a través de toda tu base de conocimiento. “¿Qué escribí sobre X hace tres meses?” Lo sabe y puede usarlo para nuevos posts.

Acceso al calendario.
Ve tu agenda, encuentra huecos, agenda reuniones, gestiona conflictos. “Busca 30 minutos con Juan la semana que viene.” Hecho sin preguntar.

Control del navegador.
Navega por la web, rellena formularios, extrae datos de cualquier sitio.

Y muchas mas cosas, si eres programador, te defines un flujo de trabajo como este: accede a los tickets, lea, planifique, cree git worktrees, levante agentes en paralelo, escriba tests, documente y abra PR cuando termine.

Modo YOLO y auto mejora

Dale sudo en su máquina. Suena loco pero por eso estas pillandote un Mac Mini y creando un entorno aislado con VMs.

Ahora puede instalar paquetes que necesita, configurar su propio entorno, reiniciar servicios que se caen, arreglar sus propios errores sin preguntar.

Haz que construya sus propias habilidades y se mejore a si mismo

Sudo solo en su caja, no puede tocar tus sistemas reales.

Máxima autonomía dentro de un sandbox. Si algo sale mal, te cargas la VM y empiezas de cero.

La configuración de segundo cerebro

Clawdbot más Obsidian es literalmente aumentación de memoria.
Memoria persistente en cada conversación. Contexto que nunca expira.

Conoce tus preferencias, tus proyectos, tu gente.

Cada noche puede revisar lo que añadiste, conectarlo con notas existentes, identificar patrones.

Reportes semanales de “estado de mi cerebro”: en qué estás enfocado, qué está sin resolver, etc.

“Construye mi segundo cerebro mientras chateo”.

La memoria se mueve entre agente y todo se reutiliza. Una locura.

Para terminar

El resumen de o esto es que dejas de ser alguien que usa herramientas de IA; te conviertes en alguien que gestiona empleados de IA.