Herramientas
Adoptar
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51. Renovate
Renovate se ha convertido en la herramienta preferida por muchos de nuestros equipos que buscan adoptar un enfoque proactivo en la gestión de versiones de dependencias. Mientras Dependabot sigue siendo una opción segura por defecto para los repositorios alojados en GitHub, seguimos recomendando evaluar Renovate como una solución más completa y personalizable. Para maximizar los beneficios, configurar Renovate para monitorear y actualizar todas las dependencias, incluidas las herramientas, la infraestructura y las dependencias privadas o alojadas internamente. Para reducir la sobrecarga de las desarrolladoras, considerar la fusión automática de solicitudes de actualización de dependencias.
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52. uv
Desde el último Radar, hemos ganado más experiencia con uv, y el feedback de los equipos han sido abrumadoramente positivos. uv es una herramienta de gestión de paquetes y proyectos de Python de la próxima generación escrita en Rust, con una propuesta de valor clave: es “extremadamente rápida”. Supera a otros gestores de paquetes de Python por un amplio margen en los benchmarks, acelerando los ciclos de construcción y pruebas y mejorando significativamente la experiencia del desarrollador. Más allá del rendimiento, uv ofrece un conjunto de herramientas unificado, reemplazando efectivamente herramientas como Poetry, pyenv y pipx. Sin embargo, nuestras preocupaciones sobre las herramientas de gestión de paquetes siguen siendo las mismas: un ecosistema fuerte, una comunidad madura y soporte a largo plazo son cruciales. Dado que uv es relativamente nuevo, moverlo al anillo de Adopción es atrevido. Sin embargo, muchos equipos de datos están ansiosos por abandonar el sistema heredado de gestión de paquetes de Python, y nuestros desarrolladores más cercanos al trabajo diario recomiendan consistentemente a uv como la mejor herramienta disponible hoy en día.
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53. Vite
Desde la última vez que Vite fue mencionado en el Radar, ha cobrado aún más fuerza. Se trata de una herramienta de alto rendimiento para la construcción de front-end con un rápido hot-reloading. Está siendo adoptado y recomendado como la elección predeterminada de muchos frameworks de front-end, incluyendo Vue, SvelteKit y React, que recientemente deprecó create-react-app. Vite también recibió recientemente una importante inversión, lo que llevó a la fundación de VoidZero, una organización dedicada al desarrollo de Vite. Esta inversión debería acelerar el desarrollo y reforzar la sostenibilidad del proyecto a largo plazo.
Probar
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54. Claude Sonnet
Claude Sonnet es un modelo de lenguaje avanzado que destaca en programación, redacción, análisis y procesamiento visual. Está disponible en navegadores, la terminal, la mayoría de los principales IDE e incluso se integra con GitHub Copilot. Hasta la fecha, las pruebas de rendimiento muestran que supera a los modelos anteriores con las versiones 3.5 y 3.7, incluyendo modelos previos de Claude. También es hábil en la interpretación de gráficos y la extracción de texto de imágenes, y ofrece una experiencia centrada en desarrolladores, con funciones comoArtifacts en la interfaz del navegador, que permite generar e interactuar con contenido dinámico como fragmentos de código y diseños en HTML.
Hemos utilizado la versión 3.5 de Claude Sonnet en el desarrollo de software y hemos encontrado que mejora significativamente la productividad en diversos proyectos. Destaca especialmente en proyectos que surgen desde cero, en particular para el diseño colaborativo de software y discusiones de arquitectura. Si bien aún es prematuro considerar a cualquier modelo de IA comoestable como asistente en programación, Claude Sonnet es uno de los modelos más fiables con los que hemos trabajado. En el momento de redactar este texto, también se ha lanzado Claude 3.7, con resultados prometedores, aunque aún no lo hemos probado en producción.
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55. Cline
Cline es una extensión de código abierto para VSCode que actualmente es uno de los competidores más fuertes en el espacio de los agentes de ingeniería de software supervisados. Permite a los desarrolladores dirigir su implementación completamente desde el chat de Cline, integrándose sin problemas con el IDE que ya utilizan. Características clave, como el modo Plan & Act, el uso transparente de tokens y la integración de MCP, ayudan a los desarrolladores a interactuar de manera efectiva con los LLMs. Cline ha demostrado capacidades avanzadas en el manejo de tareas de desarrollo complejas, especialmente con Claude 3.5 Sonnet. Soporta grandes bases de código, automatiza las pruebas de navegadores headless y corrige errores de forma proactiva. A diferencia de soluciones basadas en la nube, Cline intensifica la privacidad al almacenar datos localmente. Su naturaleza de código abierto no solo asegura una mayor transparencia, sino que también permite mejoras impulsadas por la comunidad. Sin embargo, los desarrolladores deben ser conscientes del costo del uso de tokens, ya que la orquestación de contexto de código de Cline, aunque muy efectiva, es intensiva en recursos. Otro cuello de botella potencial es el rate limiting, que puede ralentizar los flujos de trabajo. Hasta que esto se resuelva, es aconsejable utilizar proveedores de API como OpenRouter, que ofrecen mejores reductores de tráfico.
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56. Cursor
Continuamos impresionados por el editor de código basado en Inteligencia Artificial Cursor, el cual sigue siendo líder en el competitivo espacio de la asistencia de código con IA. Su orquestación del contexto del código es muy efectiva y admite una amplia gama de modelos, incluyendo la opción de utilizar una clave de API personalizada. El equipo de Cursor a menudo introduce características innovadoras de experiencia de usuario antes que otros proveedores e incluye una lista extensa de proveedores de contexto en su chat, como la referencia a diferencias en git, conversaciones previas con la IA, búsquedas web, documentación de librerías e integración con MCP. Junto con herramientas como Cline y Windsurf, Cursor se destaca por su poderoso modo de agente de codificación. Este modo permite a los desarrolladores guiar su implementación directamente desde una interfaz de chat basada en IA, donde la herramienta lee y modifica archivos de forma autónoma, así como también ejecuta comandos. También valoramos la capacidad de Cursor para detectar errores de linting y de compilación en el código generado, y corregirlos proactivamente.
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57. D2
D2 es una herramienta de código abierto de tipo diagramas como código que ayuda a los usuarios a crear y personalizar diagramas a partir de texto. Introduce el lenguaje de scripting de diagramas D2, que prioriza la legibilidad frente a la compacidad con una sintaxis simple y declarativa. D2 incluye por defecto un tema y utiliza el mismo motor de diseño que Mermaid. Nuestros equipos valoran su sintaxis ligera, que está diseñada específicamente para documentación de software y diagramas de arquitectura.
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58. Databricks Delta Live Tables
Delta Live Tables (DLT) sigue demostrando su valor a la hora de simplificar y agilizar la gestión de pipelines de datos, soportando tanto el streaming en tiempo real como el procesamiento por batch a través de un enfoque declarativo. Al automatizar tareas complejas de ingeniería de datos, como la gestión manual de puntos de control, DLT reduce la sobrecarga operativa y garantiza un sistema robusto de punta a punta. Su capacidad para orquestar pipelines sencillos con una intervención manual mínima mejora la fiabilidad y flexibilidad, mientras que funciones como las vistas materializadas proporcionan actualizaciones incrementales y optimización del rendimiento para casos de uso específico.
Sin embargo, los equipos deben comprender los matices de DLT para aprovechar plenamente sus ventajas y evitar posibles dificultades. DLT gestiona sus propias tablas y restringe la inserción de datos a un único pipeline simultáneamente. Las tablas de streaming son de adición, lo que requiere consideraciones de diseño cuidadosas. Además, al borrar un pipeline DLT también se borran la tabla y los datos subyacentes, lo que puede crear problemas operativos.
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59. JSON Crack
JSON Crack es una extensión de Visual Studio Code que genera gráficos interactivos a partir de datos en formato textual. A pesar de su nombre, admite múltiples formatos, incluyendo YAML, TOML y XML. A diferencia de Mermaid y D2, donde la representación textual es un medio para crear un gráfico visual específico, JSON Crack es una herramienta para visualizar datos que se encuentran en formato de texto. Su algoritmo de diseño funciona bien y permite ocultar selectivamente ramas y nodos, lo que lo convierte en una excelente opción para explorar conjuntos de datos. También esta disponible una herramienta web complementaria, pero en este caso tenemos dudas sobre depender de servicios online para el formatear o parsear código. JSON Crack tiene un límite en la cantidad de nodos a procesar y redirige a los usuarios a una herramienta comercial relacionada para manejar archivos con más de unos pocos cientos de nodos.
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60. MailSlurp
Los flujos de trabajo de pruebas que implican el correo electrónico suelen ser complejos y requieren mucho tiempo. Los equipos de desarrollo deben construir clientes de API de correo electrónico personalizados para la automatización, a la vez que configuran buzones de entrada temporales para escenarios de prueba manual, tales como pruebas de usabilidad o formación interna del producto antes de las liberaciones importantes. Estos desafíos se vuelven aún más pronunciados al desarrollar productos de integración de clientes. Hemos tenido una experiencia positiva con MailSlurp, un servidor de correo y servicio de API SMS. Proporciona API REST para crear buzones de entrada y números de teléfono, así como para validar correos electrónicos y mensajes directamente en el código, y su tablero sin código también es útil para la preparación de pruebas manuales. Otras características, como dominios personalizados, webhooks, respuesta automática y reenvío, merecen ser consideradas para escenarios más complejos.
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61. Metabase
Metabase es una herramienta de análisis e inteligencia de negocio de código abierto que permite a los usuarios visualizar y analizar datos provenientes de diversas fuentes, incluidas bases de datos relacionales y NoSQL. La herramienta facilita la creación de visualizaciones e informes, su organización en tableros y el intercambio de información de forma sencilla. Además, ofrece un SDK para incrustar tableros interactivos en aplicaciones web, adaptándose al estilo y tema de la aplicación, lo que resulta muy conveniente para desarrolladores. Con conectores de datos respaldados oficialmente como por la comunidad, Metabase es versátil en diversos entornos. Como herramienta de BI ligera, nuestros equipos la encuentran útil para gestionar tableros interactivos e informes en sus aplicaciones.
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62. NeMo Guardrails
NeMo Guardrails es un kit de herramientas de código abierto de fácil uso de NVIDIA que permite a los desarrolladores implementar barreras de protección para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) utilizados en aplicaciones conversacionales. Desde que lo mencionamos por última vez en el Radar, NeMo ha experimentado una adopción significativa en nuestros equipos y continúa mejorando. Muchas de las últimas mejoras de NeMo Guardrails se centran en expandir las integraciones y fortalecer la seguridad, los datos y el control, alineándose con el objetivo principal del proyecto.
Una actualización importante de NeMo documentation es que ha mejorado la usabilidad y se han añadido nuevas integraciones, incluyendo AutoAlign y Patronus Lynx, junto con soporte para Colang 2.0. Las actualizaciones clave incluyen mejoras en la seguridad y protección del contenido, así como una versión reciente que admite la transmisión de contenido LLM a través de rieles de salida para un rendimiento mejorado. También hemos visto soporte adicional para Prompt Security. Además, Nvidia lanzó tres nuevos microservicios: el microservicio NIM de seguridad de contenido, el microservicio NIM de control de temas y la detección de jailbreak, todos los cuales se han integrado con NeMo Guardrails. Debido a su creciente conjunto de características y al aumento de su uso en producción, estamos moviendo NeMo Guardrails a la fase de Probar. Recomendamos revisar las últimas notas de la versión para obtener una visión general completa de los cambios desde nuestro último blip.
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63. Nyx
Nyx Es una herramienta versátil de lanzamiento semántico que admite una amplia gama de proyectos de ingeniería de software. Es independiente del lenguaje y funciona con todas las principales plataformas de CI y SCM, lo que la hace altamente adaptable. Aunque muchos equipos utilizan versionado semántico en el Desarrollo basado en trunk, Nyx también es compatible con flujos de trabajo como Gitflow, OneFlow y GitHub Flow. Una ventaja clave de Nyx en producción es su generación automática de changelogs, con soporte integrado para Comits convencionales.
Como se ha señalado en ediciones anteriores del Radar, advertimos sobre los patrones de desarrollo que dependen de Ramas de larga duración (Por ejemplo, Gitflow, GitOps), ya que introducen desafíos que incluso herramientas potentes como Nyx no pueden mitigar. Recomendamos encarecidamente probar Nyx en flujos de trabajo CI/CD, especialmente en desarrollo basado en trunk, donde hemos visto repetidos casos de éxito.
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64. OpenRewrite
OpenRewrite sigue siendo una herramienta muy útil para refactorizaciones a gran escala que siguen un conjunto de reglas, tal como la transición a una versión más reciente de la API de una librería ampliamente utilizada o la aplicación de actualizaciones a múltiples servicios que fueron creados a partir de la misma plantilla. Se ha introducido soporte para lenguajes más allá de Java, notablemente JavaScript. Con ciclos de lanzamientos LTS cortos en frameworks como Angular, mantener los proyectos actualizados a versiones más recientes es cada vez más importante. OpenRewrite facilita este proceso de forma eficaz. Utilizar un asistente de codificación basado en IA es una alternativa, pero para cambios basados en reglas, generalmente es más lento, más costoso y menos fiable. Nos gusta que OpenRewrite venga con un catálogo de recetas (reglas), que describen los cambios a realizar. El motor de refactorización, las recetas incluidas y los plugins de herramientas de construcción son software de código abierto, lo que facilita que los equipos recurran a OpenRewrite cuando lo necesiten.
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65. Plerion
Plerion es una plataforma de seguridad en la nube centrada en AWS que se integra con los proveedores de alojamiento para descubrir riesgos, errores de configuración y vulnerabilidades en su infraestructura en la nube, servidores y aplicaciones. Similar a Wiz, Plerion utiliza una priorización basada en riesgos para los problemas detectados, prometiendo permitircentrarse en el 1% que importa”. Nuestros equipos informan de experiencias positivas con Plerion, señalando que ha proporcionado a nuestros clientes perspectivas significativas y ha reforzado la importancia del monitoreo proactivo de la seguridad para sus organizaciones.
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66. Agentes de Ingeniería de Software
Desde que escribimos sobre agentes de ingeniería de software hace seis meses, la industria aún carece de una definición compartida del términoagente. Sin embargo, ha surgido un desarrollo importante, no en agentes de codificación completamente autónomos (que siguen sin ser convincentes), sino en modos de agentes supervisados dentro del IDE. Estos modos permiten a los desarrolladores dirigir la implementación a través de chat, con herramientas que no solo modifican el código en múltiples archivos, sino que también ejecutan comandos, realizan pruebas y responden a la retroalimentación del IDE, como errores de estilo o compilación.
Este enfoque, a veces llamadoprogramación orientada por chat (CHOP por sus siglas en inglés) oprompt-to-code (indicación a código), mantiene el control en los desarrolladores mientras se transfiere más responsabilidad a la IA que los asistentes de codificación tradicionales, como las sugerencias automáticas. Las herramientas líderes en este espacio incluyen Cursor, Cline y Windsurf, con GitHub Copilot ligeramente rezagado pero alcanzando a los otros rápidamente. La utilidad de estos modos de agentes depende tanto del modelo utilizado (con Claude's Sonnet series siendo actualmente la referencia) como qué tan bien se integra con el IDE para proporcionar una buena experiencia de desarrollo.
Hemos encontrado estos flujos de trabajo interesantes y prometedores, con un notable aumento en la velocidad de codificación. Sin embargo, mantener pequeños los alcances de los problemas ayuda a los desarrolladores a revisar mejor los cambios generados por la IA. Esto funciona mejor con indicaciones de baja abstracción y bases de código amigables con la IA que estén bien estructuradas y debidamente probadas. A medida que estos modos mejoren, también aumentarán el riesgo de complacencia con el código generado por la IA. Para mitigar esto, recomendamos la programación en pareja y otras prácticas de revisión disciplinadas, especialmente para el código de producción.
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67. Tuple
Tuple, una herramienta optimizada para la programación en pareja de forma remota, fue diseñada originalmente para llenar el vacío que dejó Screenhero de Slack. Desde que la mencionamos en el Radar, ha ganado más adopción, ha corregido problemas y limitaciones y ahora es compatible con Windows. Una mejora clave es la optimización del uso compartido de escritorio con una función de privacidad integrada, que permite ocultar ventanas de aplicaciones privadas (como mensajes de texto) mientras se comparten herramientas como la ventana del navegador. Antes, las limitaciones de la interfaz de usuario hacían que Tuple se sintiera más como una herramienta específica para programación en pareja que como una solución de colaboración general. Con estas actualizaciones, ahora es posible colaborar en más contenidos fuera del IDE. Sin embargo, es importante destacar que la pareja remota tiene acceso a todo el escritorio. Si no se configura correctamente, esto podría representar un riesgo de seguridad, especialmente si la otra persona no es de confianza. Recomendamos encarecidamente educar a los equipos sobre la configuración de privacidad, buenas prácticas y código de conducta en Tuple antes de implementarlo. Animamos a los equipos a probar la última versión de Tuple en su flujo de trabajo de desarrollo. Se alinea con nuestra recomendación de programación en pareja remota con pragmatismo, ofreciendo baja latencia, una experiencia de usuario intuitiva y mejoras significativas en usabilidad.
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68. Turborepo
Turborepo ayuda a gestionar grandes mono repositorios de JavaScript o TypeScript mediante el análisis, almacenamiento en caché, paralelización y optimización de las tareas de construcción para acelerar el proceso. En mono repositorios grandes, los proyectos suelen depender unos de otros; reconstruir todas las dependencias por cada cambio es ineficiente y consume mucho tiempo, pero Turborepo facilita este proceso. A diferencia de Nx, la configuración predeterminada de Turborepo utiliza múltiples archivos package.json; uno por proyecto, lo que permite tener dependencias con diferentes versiones (múltiples versiones de React, por ejemplo) en un único mono repositorio, algo que Nx desaconseja. Aunque esto podría considerarse un anti-patrón, resuelve ciertos casos de uso, como la migración de múltiples repositorios a uno único, donde los equipos pueden necesitar temporalmente varias versiones de dependencias. En nuestra experiencia, Turborepo es bastante sencillo de configurar y tiene un buen desempeño.
Evaluar
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69. AnythingLLM
O AnythingLLM é um aplicativo de desktop de código aberto usado para interagir com grandes documentos ou trechos de conteúdo, contando com integração nativa com modelos de linguagem de grande porte (LLMs) e bancos de dados vetoriais. Ele possui uma arquitetura modular para modelos de embedding e pode ser utilizado tanto com LLMs comerciais quanto com modelos de código aberto gerenciados pelo Ollama. Além do suporte a RAG, é possível criar e organizar diferentes habilidades na forma de agentes para executar tarefas e fluxos de trabalho personalizados.As usuárias podem organizar documentos e interações dentro de diferentes espaços de trabalho, que funcionam como sessões persistentes com contextos distintos. Recentemente, também se tornou possível implantá-lo como uma aplicação web multiusuário utilizando uma simples imagem Docker. Algumas de nossas equipes estão usando o AnythingLLM como assistente pessoal local e o consideram uma ferramenta poderosa e útil.
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70. Gemma Scope
A interpretabilidade mecanicista — compreender o funcionamento interno dos modelos de linguagem de grande porte (LLMs) — está se tornando um campo cada vez mais relevante. Ferramentas como Gemma Scope e a biblioteca de código aberto Mishax fornecem insights sobre a família de modelos abertos Gemma2. Ferramentas de interpretabilidade desempenham um papel essencial na depuração de comportamentos inesperados, identificando os componentes responsáveis por alucinações, vieses ou demais falhas, e na construção de confiança ao oferecer mais visibilidade sobre os modelos. Embora esse campo seja de interesse particular para pesquisadoras, vale destacar que com o recente lançamento do DeepSeek-R1, o treinamento de modelos tem se tornado mais viável à outras empresas além dos principais players do mercado. À medida que a IA generativa continua evoluindo, tanto a interpretabilidade quanto a segurança ganharão ainda mais importância.
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71. Hurl
O Hurl é um canivete suíço para fazer sequências de solicitações HTTP, definidas em arquivos de texto simples usando a sintaxe específica do Hurl. Além de enviar solicitações, o Hurl pode validar respostas, garantindo que uma solicitação retorne um código de status HTTP específico; verificar condições nos cabeçalhos da resposta ou no conteúdo usando XPATH, JSONPath ou expressões regulares; e extrair dados da resposta em variáveis, que podem ser usadas para encadear solicitações.
Com seu conjunto de recursos, o Hurl é útil para automações simples de API, mas também serve como uma ferramenta de teste automatizado de API. Sua capacidade de gerar relatórios de teste detalhados em HTML ou JSON aumenta sua utilidade para testar workflows. Apesar de ferramentas dedicadas como Bruno e Postman oferecerem GUIs e recursos adicionais, gostamos do Hurl por sua simplicidade. Assim como o Bruno, que também usa arquivos de texto simples, os testes do Hurl podem ser armazenados no repositório de código.
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72. Jujutsu
Git é o sistema de controle de versão distribuído (SCV) dominante, detendo a maior parte do mercado. Entretanto, apesar de mais de uma década de dominância, as desenvolvedoras ainda continuam enfrentando dificuldades com seus workflows complexos para branching, merging, rebasing e resolução de conflitos. Essa frustração contínua tem alimentado uma onda de ferramentas projetadas para aliviar essa dor — algumas oferecendo visualizações para esclarecer a complexidade, outras fornecendo suas próprias interfaces gráficas para abstraí-la completamente.
Jujutsu dá um passo adiante, oferecendo uma alternativa completa ao Git, mantendo a compatibilidade ao usar repositórios Git como backend de armazenamento. Isso permite que desenvolvedoras continuem usando os servidores e serviços Git existentes enquanto se beneficiam dos workflows simplificados do Jujutsu. Posicionado como simples e poderoso ao mesmo tempo, Jujutsu enfatiza facilidade de uso para desenvolvedoras de todos os níveis de experiência. Um dos seus recursos de destaque é a resolução de conflitos de primeira classe, que tem potencial para melhorar significativamente a experiência da desenvolvedora.
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73. kubenetmon
Monitorar e entender o tráfego de rede associado ao Kubernetes pode ser um desafio, especialmente quando sua infraestrutura abrange várias zonas, regiões ou nuvens. kubenetmon, desenvolvido pela ClickHouse e recentemente disponibilizado como código aberto, busca resolver esse problema ao oferecer uma medição detalhada da transferência de dados do Kubernetes entre as principais provedoras de nuvem. Se você está rodando Kubernetes e tem se frustrado com custos obscuros de transferência de dados na sua fatura, pode valer a pena explorar o kubenetmon.
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74. Mergiraf
Resolver conflitos de merges é provavelmente uma das atividades menos apreciadas no desenvolvimento de software. Ainda que existam técnicas que reduzam a complexidade dos merges — por exemplo, praticando integração contínua no sentido original de realizar o merge para a branch principal compartilhada diariamente — acabamos vendo muitos esforços gastos com merges. Branches de funcionalidades de longa duração são uma das culpadas, mas o código assistido por IA também possui uma tendência em aumentar o tamanho das mudanças de código. A ajuda pode vir na forma de Mergiraf, uma nova ferramenta que resolve conflitos de merges considerando a árvore sintática ao invés de tratar código apenas como linhas de texto. Como um controlador de merges do git, pode ser configurado para que sub-comandos git como
mergeecherry-pickautomaticamente utilizem Mergiraf ao invés das heurísticas padrões. -
75. ModernBERT
Sendo sucessor do BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ModernBERT é uma família de modelos transformer enconder-only de última geração projetados para uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). Como um substituto imediato, ModernBERT melhora o desempenho e a precisão, ao mesmo tempo que aborda algumas das limitações do BERT — notavelmente incluindo suporte para comprimentos de contexto muito maiores, graças à Atenção Alternada. Equipes com necessidades de PNL devem considerar o ModernBERT antes de adotar um modelo generativo de propósito geral.
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76. OpenRouter
OpenRouter é uma API unificada para acessar vários modelos de linguagem de grande porte (LLMs). Ela fornece um único ponto de integração para provedores LLM tradicionais, simplifica a experimentação, reduz o bloqueio de fornecedores, e otimiza custos ao encaminhar solicitações para o modelo mais apropriado. Ferramentas populares como Cline e Open WebUI usam OpenRouter como seu ponto de acesso. Durante nossa discussão no Radar, questionamos se a maioria dos projetos realmente precisam alternar entre modelos, já que OpenRouter deve adicionar margem de lucro como um modelo de lucro sobre essa camada de encapsulamento. No entanto, também reconhecemos que o OpenRouter fornece várias estratégias de balanceamento de carga para ajudar a otimizar os custos. Um recurso particularmente útil é sua capacidade de ignorar limites de taxa de API. Se sua aplicação exceder o limite de taxa de um único provedor LLM, OpenRouter pode ajudar você a superar essa limitação e obter melhor rendimento.
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77. Redactive
O Redactive é uma plataforma corporativa voltada à adoção segura de inteligência artificial, projetada para ajudar organizações reguladas a preparar dados não estruturados para aplicações de IA, como assistentes e copilotos baseados em inteligência artificial. Ela se integra a plataformas de conteúdo como o Confluence, criando índices seguros de texto para buscas com geração aumentada de recuperação (RAG). Ao fornecer apenas dados atualizados e aplicar permissões das usuárias em tempo real nos sistemas de origem, o Redactive garante que os modelos de IA tenham acesso a informações precisas e autorizadas sem comprometer a segurança. Além disso, ele oferece às equipes de engenharia ferramentas para construir casos de uso de IA com segurança utilizando qualquer modelo de linguagem de grande porte (LLM). Para organizações que estão explorando soluções impulsionadas por IA, o Redactive fornece uma abordagem simplificada para a preparação de dados e compliance, equilibrando segurança e acessibilidade para equipes que experimentam capacidades da IA em um ambiente controlado.
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78. System Initiative
Continuamos empolgados com o System Initiative. Essa ferramenta experimental representa uma direção radicalmente nova para o trabalho em DevOps. Gostamos muito da abordagem criativa por trás dessa ferramenta e esperamos que ela incentive outras iniciativas a quebrar o status quo das abordagens de infraestrutura-como-código. O System Initiative saiu da fase beta e agora está disponível gratuitamente como código aberto, sob a licença Apache 2.0. Embora suas desenvolvedoras já o utilizem para gerenciar infraestrutura em produção, ainda existe um caminho a percorrer para atender às demandas de grandes empresas. No entanto, acreditamos que vale a pena explorá-lo para conhecer uma abordagem completamente diferente das ferramentas de DevOps.
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79. TabPFN
TabPFN é um modelo baseado em transformadores projetado para classificação rápida e precisa em pequenos conjuntos de dados tabulares. Ele utiliza aprendizado em contexto (in-context learning, ou ICL) para fazer previsões diretamente a partir de exemplos rotulados, sem necessidade de ajuste de hiperparâmetros ou treinamento adicional. Pré-treinado em milhões de conjuntos de dados sintéticos, o TabPFN generaliza bem em diversas distribuições de dados e lida de forma eficaz com valores ausentes e atípicos. Seus pontos fortes incluem o processamento eficiente de dados heterogêneos e a robustez contra características não informativas.
O TabPFN é particularmente adequado para aplicações de pequeno porte, onde velocidade e precisão são cruciais. No entanto, enfrenta desafios de escalabilidade com conjuntos de dados maiores e tem limitações no tratamento de tarefas de regressão. Como uma solução inovadora, o TabPFN vale a pena ser avaliado pelo seu potencial de superar modelos tradicionais em classificação tabular, especialmente em cenários onde transformadores são menos comumente aplicados.
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80. v0
v0, da Vercel, é uma ferramenta de IA para gerar código frontend a partir de uma captura de tela, design no Figma ou um simples comando. Ela dá suporte a React, Vue, shadcn e Tailwind, entre outros frameworks de frontend. Além do código gerado por IA, o v0 oferece uma ótima experiência de usuário, incluindo a capacidade de visualizar o código gerado e implantá-lo na Vercel em um único passo. Embora a construção de aplicações para o mundo real envolva a integração de múltiplas funcionalidades além de uma única tela, o v0 oferece uma maneira sólida de prototipar e pode ser usado para iniciar o desenvolvimento de aplicações complexas.
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81. Windsurf
Windsurf é um assistente de programação de IA da Codeium que se destaca por suas capacidades “agênticas”, ou autônomas. Semelhante ao Cursor e Cline, ele permite que desenvolvedoras conduzam sua implementação a partir de um chat de IA que navega e altera o código e executa comandos. Ele frequentemente lança novos recursos e integrações interessantes para o modo agêntico. Recentemente, por exemplo, lançou uma visualização de navegador que facilita o acesso do agente aos elementos DOM e ao console do navegador, e uma capacidade de pesquisa na web que permite ao Windsurf procurar documentação e soluções na internet quando apropriado. O Windsurf fornece acesso a uma variedade de modelos populares, e as usuárias podem ativar e referenciar pesquisa na web, documentação da biblioteca e integração Model Context Protocol (MCP) – um protocolo para o intercâmbio de contexto entre diferentes modelos de IA – como provedores de contexto adicionais.
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82. YOLO
A série YOLO (You Only Look Once), criada por Joseph Redmon e Ali Farhadi em 2015 durante o seu doutorado e desenvolvida pela Ultralytics, continua avançando nos modelos de visão computacional. A versão mais recente, YOLO11, oferece melhorias significativas em termos de precisão e eficiência em relação às versões anteriores. O YOLO11 pode realizar a classificação de imagens em alta velocidade com recursos mínimos, o que o torna adequado para aplicações em tempo real em dispositivos de ponta. Também descobrimos que a capacidade de usar a mesma estrutura para fazer estimativa de pose, detecção de objetos, segmentação de imagens e outras tarefas é muito poderosa. Esse desenvolvimento significativo também nos lembra que o uso de modelos “tradicionais” de aprendizado de máquina para tarefas específicas pode ser mais eficiente do que os modelos gerais de IA, como os modelos de linguagem de grande porte (LLMs).
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Cada edición del Radar presenta noticias que reflejan lo que hemos encontrado durante los seis meses anteriores. Es posible que ya hayamos cubierto lo que busca en un Radar anterior. A veces seleccionamos cosas simplemente porque hay demasiadas de las que hablar. También es posible que falte algún dato porque el Radar refleja nuestra experiencia, no se basa en un análisis exhaustivo del mercado.
