Ferramentas
Adote
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51. Renovate
Renovate tem se tornado a ferramenta preferida por muitos de nossos times que buscam uma abordagem proativa para gerenciar versões de dependências. Embora o Dependabot continue sendo uma escolha segura e padrão para repositórios hospedados no GitHub, recomendamos avaliar o Renovate como uma solução mais abrangente e personalizável. Para aproveitar ao máximo os benefícios do Renovate, configure-o para monitorar e atualizar todas as dependências, incluindo ferramentas, infraestrutura e dependências privadas ou hospedadas internamente. Para reduzir a carga operacional das desenvolvedoras, considere adotar o merge automático de PRs com atualizações de dependências.
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52. uv
Desde o último Radar, ganhamos mais experiência com uv, e o feedback dos nossos times tem sido extremamente positivo. O uv é uma ferramenta de gerenciamento de pacotes e projetos Python de última geração, escrita em Rust, com uma proposta de valor principal: é extremamente rápido. Ele supera outros gerenciadores de pacotes Python por uma grande margem em benchmarks, acelerando os ciclos de compilação e teste e melhorando significativamente a experiência das desenvolvedoras. Além do desempenho, o uv oferece um conjunto de ferramentas unificado, substituindo efetivamente ferramentas como Poetry, pyenv e pipx. No entanto, nossas preocupações com ferramentas de gerenciamento de pacotes permanecem: um ecossistema forte, uma comunidade madura e suporte de longo prazo são fundamentais. Como o uv ainda é relativamente novo, movê-lo para o anel de Adoção é uma decisão ousada. No entanto, muitas equipes de dados estão ansiosas para deixar de usar o sistema legado de gerenciamento de pacotes do Python, e nossas desenvolvedoras de linha de frente recomendam consistentemente o uv como a melhor ferramenta disponível hoje.
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53. Vite
Desde que o Vite foi mencionado no Radar, ele vem ganhando ainda mais atenção. Ele é uma ferramenta de alta performance de frontend com carregamento rápido (hot-reloading). Tem sido adotada e recomendada como a escolha padrão em muitos frameworks frontend, incluindo Vue, SvelteKit e React, que recentemente descontinuou o create-react-app. O Vite também recebeu recentemente um investimento significativo, o que levou à fundação da VoidZero, uma organização dedicada ao desenvolvimento do Vite. Esse investimento deve acelerar o desenvolvimento e melhorar a sustentabilidade do projeto a longo prazo.
Experimente
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54. Claude Sonnet
Claude Sonnet é um modelo de linguagem avançada que se destaca em codificação, escrita, análise e processamento visual. Está disponível para navegador, terminal, na maior parte das principais IDEs e pode ser integrado ao GitHub Copilot. Até o momento, os benchmarks mostram que ele supera os modelos anteriores, como as versões 3.5 e 3.7, incluindo os modelos anteriores do Claude. Também é capaz de interpretar gráficos e extrair texto de imagens, e oferece uma experiência voltada para desenvolvedoras, como a funcionalidade “Artefatos” na interface do navegador, para gerar e interagir com conteúdo dinâmico, como trechos de código e designs em HTML.
Usamos a versão 3.5 do Claude Sonnet extensivamente no desenvolvimento de software e constatamos que ela aumenta significativamente a produtividade em diversos projetos. Ela se destaca em projetos do tipo “greenfield”, especialmente em design colaborativo de software e discussões arquitetônicas. Embora seja cedo demais para chamar qualquer modelo de IA de estável para assistência em programação, o Claude Sonnet está entre os modelos mais confiáveis com os quais trabalhamos. Durante a escrita, a versão Claude 3.7 também foi lançada e é promissora, embora ainda não tenhamos testado totalmente em produção.
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55. Cline
Cline é uma extensão de código aberto para o VSCode e atualmente um dos principais nomes na categoria de agentes para engenharia de software supervisionados. Ele permite que desenvolvedoras conduzam sua implementação diretamente pelo chat do Cline, integrando-se perfeitamente com a IDE que já utilizam. Recursos importantes como o modo Plan & Act, transparência no uso de tokens e integração com MCP ajudam as desenvolvedoras a interagir eficientemente com modelos de linguagem de grande porte (LLMs). O Cline demonstrou capacidades avançadas na execução de tarefas complexas de desenvolvimento, especialmente utilizando o modelo Claude 3.5 Sonnet. Ele oferece suporte a grandes bases de código, automatiza testes com navegadores sem interface gráfica (headless) e corrige bugs proativamente.
Ao contrário de soluções baseadas em nuvem, o Cline reforça a privacidade ao armazenar dados localmente. Sua natureza de código aberto não apenas garante maior transparência como também possibilita melhorias contínuas pela comunidade. Contudo, desenvolvedoras devem estar atentas ao custo relacionado ao uso de tokens, já que a orquestração de contexto de código do Cline, embora muito eficaz, pode consumir muitos recursos. Outro possível ponto de atenção é o limite de requisições, que pode desacelerar os fluxos de trabalho. Até que essa questão seja resolvida, recomenda-se utilizar provedores de API como o OpenRouter, que oferecem limites mais favoráveis.
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56. Cursor
Continuamos impressionados com o editor de código baseado em IA Cursor, que permanece líder no competitivo espaço de assistência à programação com IA. Sua orquestração de contexto de código é muito eficaz e oferece suporte a uma ampla variedade de modelos, incluindo a opção de usar uma chave de API personalizada. A equipe do Cursor frequentemente apresenta recursos inovadores de experiência de usuário antes de outras fornecedoras, e eles incluem uma extensa lista de provedores de contexto em seu chat, como a referência de git diffs, conversas anteriores de IA, pesquisa na web, biblioteca de documentação e integração MCP. Juntamente com ferramentas como Cline e Windsurf, o Cursor também se destaca por seu forte modo de codificação agêntico. Este modo permite que as desenvolvedoras guiem sua implementação diretamente de uma interface de chat com IA, com a ferramenta lendo e modificando arquivos de forma autônoma, bem como executando comandos. Além disso, apreciamos a capacidade do Cursor de detectar erros de compilação no código gerado e corrigi-los proativamente.
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57. D2
D2 é uma ferramenta de código aberto de diagramas como código que ajuda a criar e customizar diagramas a partir de textos. Ela introduz a linguagem de script para diagramas D2, que prioriza a legibilidade em vez da compactação, com uma sintaxe simples e declarativa. D2 vem com um tema padrão e aproveita o mesmo layout do Mermaid. Nossas equipes apreciam sua sintaxe leve, que foi especificamente projetada para documentação de software e diagramas de arquitetura.
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58. Databricks Delta Live Tables
Delta Live Tables (DLT) continuam a demonstrar seu valor na simplificação e otimização da gestão de pipelines de dados, oferecendo suporte tanto para processamento em tempo real quanto para processamento em lote por meio de uma abordagem declarativa. Ao automatizar tarefas complexas de engenharia de dados, como o gerenciamento manual de checkpoints, a DLT reduz a sobrecarga operacional, garantindo um sistema robusto de ponta a ponta. Sua capacidade de orquestrar pipelines simples com mínima intervenção manual aumenta a confiabilidade e a flexibilidade, enquanto recursos como visualizações materializadas fornecem atualizações incrementais e otimização de desempenho para casos de uso específicos.
No entanto, as equipes devem compreender as nuances da DLT para aproveitar totalmente seus benefícios e evitar possíveis armadilhas. Sendo uma abstração opinativa, a DLT gerencia suas próprias tabelas e restringe a inserção de dados a um único pipeline por vez. As tabelas de streaming aceitam apenas inserções (append-only), exigindo considerações cuidadosas de design. Além disso, excluir um pipeline DLT também exclui automaticamente a tabela e os dados subjacentes, potencialmente gerando problemas na operação.
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59. JSON Crack
JSON Crack é uma extensão do Visual Studio Code que cria gráficos interativos a partir de dados em texto. Apesar do nome, ela suporta vários formatos, como YAML, TOML e XML. Diferente do Mermaid e do D2, onde o texto é usado para criar um gráfico visual específico, o JSON Crack serve para explorar dados que estão em formato de texto. O algoritmo de layout funciona bem e a ferramenta ainda permite esconder ramificações e nós seletivamente, o que é ótimo para explorar grandes conjuntos de dados. Também existe uma versão online da ferramenta, mas vale a pena lembrar das nossas preocupações com o uso de serviços online para formatação ou análise de código. O JSON Crack tem um limite de nós e, caso precise lidar com arquivos maiores, ele recomenda uma ferramenta comercial para isso.
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60. MailSlurp
Testar fluxos de trabalho que envolvem e-mails pode ser um processo complexo e demorado. As equipes de desenvolvimento precisam criar clientes de API de e-mail personalizados para automação, além de configurar as caixas de entrada temporárias para cenários de teste manual, como testes de usuário ou treinamentos internos do produto antes de grandes lançamentos. Esses desafios se tornam ainda mais evidentes ao desenvolver produtos de onboarding de clientes. Tivemos uma experiência positiva com o MailSlurp, um serviço de servidor de e-mail e API de SMS. Ele oferece APIs REST para criar caixas de entrada e números de telefone, além de validar e-mails e mensagens diretamente no código. Seu painel sem necessidade de programação também é útil para a preparação de testes manuais. Recursos adicionais, como domínios personalizados, webhooks, respostas automáticas e encaminhamento de e-mails, são ótimos para cenários mais avançados.
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61. Metabase
Metabase é uma ferramenta de código aberto para análise e inteligência de negócios que permite visualizar e analisar dados de diversas fontes, incluindo bancos de dados relacionais e NoSQL. A ferramenta ajuda usuárias a criarem visualizações e relatórios, organizá-los em painéis e compartilhar insights facilmente. Ela também oferece um kit de desenvolvimento de software (SDK) para incorporar painéis interativos em aplicações web, adaptando-se ao tema e estilo da aplicação, o que a torna amigável para desenvolvedores. Com conectores de dados oficialmente suportados e mantidos pela comunidade, a Metabase se mostra versátil dentre os ambientes de dados. Como uma ferramenta de BI leve, nossas equipes a consideram útil para gerenciar painéis interativos e relatórios em suas aplicações.
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62. NeMo Guardrails
NeMo Guardrails é um kit de ferramentas de código aberto da NVIDIA, considerado fácil de usar, que capacita desenvolvedoras a implementar restrições para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) usados em aplicações conversacionais. Desde a última vez que o mencionamos no Radar, o NeMo tem sido amplamente adotado por nossas equipes e continua a evoluir. Muitas das melhorias mais recentes do NeMo Guardrails focam na expansão das integrações e no fortalecimento da segurança, dados e controle, alinhando-se ao objetivo central do projeto.
Uma grande atualização na documentação do NeMo melhorou sua usabilidade, e novas integrações foram adicionadas, incluindo AutoAlign e Patronus Lynx, juntamente com suporte ao Colang 2.0. As principais atualizações incluem melhorias na segurança e proteção de conteúdo, bem como um lançamento recente que permite o streaming de conteúdo de LLMs através de trilhos de saída (output rails) para melhor desempenho. Também vimos suporte adicional para Segurança de Prompt. Além disso, a Nvidia lançou três novos microsserviços: microsserviço NIM de segurança de conteúdo, microsserviço NIM de controle de tópicos e detecção de jailbreak, todos integrados ao NeMo Guardrails.
Com base no conjunto crescente de funcionalidades e no aumento do uso em produção, estamos movendo o NeMo Guardrails para a fase de Teste. Recomendamos revisar as últimas notas de lançamento para obter uma visão completa das mudanças desde o nosso último blip.
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63. Nyx
Nyx é uma ferramenta versátil de release semântico que suporta uma ampla variedade de projetos de engenharia de software. Ela é agnóstica à linguagem e funciona com todas as principais plataformas de CI e SCM, tornando-se altamente adaptável. Embora muitas equipes usem versionamento semântico no desenvolvimento baseado em tronco, Nyx também suporta fluxos de trabalho como o Gitflow, OneFlow e GitHub Flow. Uma das principais vantagens do Nyx em produção é a geração automática de registros de alterações, com suporte a commits convencionais. Como observado nas edições anteriores do Radar, alertamos contra padrões de desenvolvimento que dependem de branches de longa duração (por exemplo, Gitflow, GitOps), pois introduzem desafios que nem mesmo ferramentas poderosas como o Nyx conseguem mitigar. Recomendamos fortemente testar o Nyx em fluxos de CI/CD, especialmente para desenvolvimento baseado em tronco, onde temos observado muitos sucessos.
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64. OpenRewrite
O OpenRewrite continua sendo uma ferramenta eficaz para refatorações em larga escala que seguem um conjunto de regras específicas, tais como migrações para uma nova versão da API de uma biblioteca amplamente utilizada ou aplicação de atualizações em múltiplos serviços criados a partir do mesmo template. Recentemente, a ferramenta passou a oferecer suporte a outras linguagens além do Java, especialmente ao JavaScript. Com ciclos curtos de versões incluindo suporte de longo prazo (LTS) em frameworks como Angular, manter os projetos atualizados com as versões mais recentes tornou-se cada vez mais importante. O OpenRewrite auxilia esse processo de maneira eficaz. O uso de assistentes de programação com IA pode ser uma alternativa, porém, para alterações baseadas em regras, geralmente é mais lento, mais caro e menos confiável. Gostamos que o OpenRewrite já venha acompanhado de um catálogo de recipes (regras), que descrevem exatamente as mudanças a serem feitas. O motor de refatoração, as regras pré-definidas e os plugins para ferramentas de build são todos de código aberto, tornando mais fácil para as equipes adotarem o OpenRewrite quando necessário.
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65. Plerion
Plerion é uma plataforma de segurança em nuvem focada em AWS, que se integra às provedoras de hospedagem para identificar riscos, configurações incorretas e vulnerabilidades em sua infraestrutura de nuvem, servidores e aplicativos. Semelhante ao Wiz, o Plerion utiliza priorização baseada em riscos para os problemas detectados, permitindo que você foque nos 1% que importam. Nossas equipes relataram experiências positivas com o Plerion, destacando que ele forneceu a clientes insights significativos e reforçou a importância da monitoração proativa de segurança para suas organizações.
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66. Agentes de engenharia de software
Desde a última vez que escrevemos sobre agentes de engenharia de software , há seis meses, a indústria ainda não chegou a uma definição consensual do termo “agente”. Porém, um avanço significativo surgiu — não em agentes de programação autônomos (que continuam pouco convincentes), mas em agentes de modo supervisionado presentes na IDE. Esses modos permitem que desenvolvedoras conduzam implementações via chat, com ferramentas que não apenas modificam códigos em múltiplas linhas e arquivos, mas também executam comandos, testes e respondem aos feedbacks da IDE, como erros de linting ou de compilação.
Esta abordagem, às vezes chamada de “chat-oriented programming” (CHOP) ou “prompt-to-code”, mantém as desenvolvedoras no controle enquanto transfere mais responsabilidade para a IA do que assistentes de programação tradicionais, como sugestões automáticas. As ferramentas que lideram esse espaço incluem Cursor, Cline e Windsurf, com GitHub Copilot levemente atrasado, porém conquistando espaço rapidamente. A utilidade desses agentes dependem tanto do modelo usado (com a série Sonnet do Claude sendo o estado da arte atual) quanto a da qualidade de integração com a IDE para proporcionar uma boa experiência à desenvolvedora.
Nós achamos esses fluxos de trabalho interessantes e promissores, pois trazem um aumento notável na velocidade de codificação. Porém, manter um escopo pequeno de problemas ajuda as desenvolvedoras a revisarem melhor as mudanças feitas por IA. Esses fluxos funcionam melhor com prompts de baixa abstração e bases de códigos compatíveis com IA que sejam bem estruturadas e devidamente testadas. À medida em que esses métodos melhoram, também aumenta o risco de complacência com códigos gerados por IA. Para mitigar esse problema, aplique programação em par (pair programming) e outras práticas efetivas de revisão, especialmente para códigos em produção.
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67. Tuple
Tuple, uma ferramenta otimizada para programação em pares remota, foi originalmente projetada para preencher a lacuna deixada pelo Screenhero do Slack. Desde a última vez que a mencionamos no Radar, a ferramenta teve uma adoção mais ampla, corrigiu limitações anteriores e agora oferece suporte ao Windows.
Uma melhoria importante é o compartilhamento de tela aprimorado, com um recurso de privacidade integrado que permite ocultar janelas de aplicativos privados (como mensagens de texto) enquanto compartilha ferramentas como o navegador. Anteriormente, limitações da interface faziam o Tuple parecer mais uma ferramenta de programação em pares do que uma de colaboração geral. Com essas atualizações, as usuárias agora podem colaborar em conteúdos além do ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).
No entanto, é importante observar que o par remoto tem acesso completo à área de trabalho. Se não for configurado corretamente, isso pode representar um risco de segurança, especialmente se o parceiro não for confiável. Recomendamos fortemente que as equipes sejam instruídas sobre as configurações de privacidade, melhores práticas e etiqueta do Tuple antes do uso.
Incentivamos as equipes a experimentarem a versão mais recente do Tuple no fluxo de trabalho de desenvolvimento. A ferramenta está alinhada com nossa recomendação de programação em pares remota pragmática, oferecendo baixa latência, uma experiência intuitiva e melhorias significativas na usabilidade.
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68. Turborepo
Turborepo ajuda a gerenciar grandes monorepos feitos em JavaScript ou TypeScript, através da análise, armazenamento em cache, paralelismo e otimização de tarefas de build para acelerar o processo. Em grandes monorepos, os projetos geralmente dependem uns dos outros; refazer o build de todas as dependências a cada alteração é ineficiente e demorado, mas o Turborepo facilita as coisas. Ao contrário do Nx, a configuração padrão do Turborepo usa vários arquivos package.json — um por projeto — o que permite ter dependências com versões diferentes (várias versões do React, por exemplo) em um único monorepo, algo que o Nx desencoraja. Embora possa ser considerado um antipadrão, isso resolve alguns casos de uso, como migrar de multi para monorepo, onde as equipes podem temporariamente precisar de várias versões de dependências. Na nossa experiência, o Turborepo é bastante simples de configurar e tem um bom desempenho.
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69. Anythingllm
AnythingLLM es una aplicación de escritorio de código abierto que permite chatear con documentos o fragmentos de contenido extensos, respaldada por una integración lista para usar con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y bases de datos vectoriales. Cuenta con una arquitectura modular para modelos de incrustación y puede utilizarse con la mayoría de los LLM comerciales, así como con modelos de código abierto gestionados por Ollama. Además de RAG, se pueden crear diferentes habilidades y organizarlas como agentes para realizar tareas y flujos de trabajo personalizados. La aplicación permite a los usuarios organizar documentos e interacciones en distintos espacios de trabajo, que funcionan como hilos de conversación persistentes con diferentes contextos. Recientemente, también se ha añadido la posibilidad de desplegarlo como una aplicación web multiusuario mediante una imagen de Docker. Algunos de nuestros equipos lo están utilizando como asistente personal local y lo consideran una herramienta potente y útil.
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70. Gemma Scope
La interpretabilidad mecánica, el entendimiento del funcionamiento interno de los grandes modelos de lenguaje, se está convirtiendo en un campo cada vez más importante. Herramientas como Gemma Scope y librerías open-source Mishax proporcionan perspectivas sobre la familia Gemma2 de modelos abiertos. Las herramientas de interpretabilidad desempeñan un papel crucial a la hora de depurar comportamientos inesperados, identificando los componentes responsables de alucinaciones, sesgos u otros casos que causan fallos y, en última instancia, generan confianza ofreciendo una visibilidad más detallada de los modelos. Aunque este campo puede ser de especial interés para los investigadores, cabe señalar que con la reciente publicación de DeepSeek-R1, el entrenamiento de modelos es cada vez más factible para las empresas más allá de los actores establecidos. A medida que la GenAI siga evolucionando, tanto la interpretabilidad como la seguridad irán ganando importancia.
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71. Hurl
Hurl es una herramienta versátil para realizar secuencias de solicitudes HTTP, definidas en archivos de texto plano utilizando una sintaxis específica de Hurl. Además de enviar solicitudes, Hurl puede validar respuestas, asegurando que una solicitud devuelva un código de estado HTTP específico; comprobar condiciones en los encabezados de respuesta o en el contenido usando XPATH, JSONPath o expresiones regulares; y extraer datos de la respuesta en variables, que luego pueden usarse para encadenar solicitudes.
Gracias a su conjunto de características, Hurl es útil para automatizaciones de API simples, pero también sirve como una herramienta de pruebas de API automatizada. Su capacidad para generar informes de pruebas detallados en formato HTML o JSON mejora su utilidad en flujos de trabajo de pruebas. Aunque herramientas especializadas como Bruno y Postman ofrecen interfaces gráficas de usuario (GUIs) y características adicionales, nos gusta Hurl por su simplicidad. Al igual que Bruno, que también usa archivos de texto plano, las pruebas de Hurl pueden almacenarse en el repositorio de código.
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72. Jujutsu
Git es el principal sistema de control de versiones distribuido (VCS), acumulando la vasta mayoría de la cuota de mercado. Aún así, y pese a más de una década de liderazgo, los desarrolladores aún encuentran dificultades con los complejos flujos de trabajo para la gestión de ramas, la fusión, el rebase y la resolución de conflictos. Esta frustración constante ha dado lugar a una serie de herramientas diseñadas para aliviar este problema; algunas ofreciendo ayudas visuales para aclarar la complejidad, otras a través de interfaces gráficas que abstraen la misma por completo.
Jujutsu va un paso más allá, ofreciendo una alternativa completa a Git, pero manteniendo la compatibilidad al usar repositorios de Git como almacenamiento de backend. Esto permite a los desarrolladores seguir utilizando servidores y servicios Git existentes mientras se benefician de los flujos de trabajo optimizados de Jujutsu. Posicionado como “simple y poderoso”, Jujutsu enfatiza la facilidad de uso para desarrolladores de todos los niveles de experiencia. Una de sus características destacadas es la resolución de conflictos de primera clase, con el potencial de mejorar significativamente la experiencia de desarrollo.
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73. kubenetmon
La monitorización y la comprensión del tráfico de red asociado a Kubernetes puede ser desafiante, particularmente cuando tu infraestructura se extiende a múltiples zonas, regiones o nubes.kubenetmon, creado por ClickHouse y recientemente disponible en código abierto, tiene la esperanza de resolver este problema ofreciendo mediciones detalladas del tráfico de datos de Kubernetes a través de los mayores proveedores de servicios en la nube. Si usas Kubernetes y te has frustrado por costos opacos de transferencia de datos en tu factura, puede merecer la pena que explores kubenetmon.
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74. Mergiraf
Resolver conflictos de fusión es probablemente una de las actividades menos apreciadas en el desarrollo de software. Y aunque existen técnicas que reducen la complejidad de las fusiones —por ejemplo practicar la integración continua, en el sentido original de fusionar con una rama principal compartida, al menos una vez al día—, vemos que se dedica demasiado esfuerzo a las fusiones. Long-lived feature branches es uno de los culpables, pero la codificación asistida por IA también tiende a incrementar el tamaño de los conjuntos de cambios. La ayuda podría llegar en forma de Mergiraf, una nueva herramienta que resuelve conflictos de fusión analizando el árbol sintáctico en lugar de tratar el código como líneas de texto. Como un controlador de fusión para git, puede configurarse para que subcomandos como
mergeycherry-pickusen automáticamente Mergiraf en lugar de los métodos predeterminados. -
75. ModernBERT
El sucesor de BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ModernBERT constituye la nueva generación de modelos transformadores centrados exclusivamente en la fase de codificación diseñados para abordar un amplio espectro de tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Como sustituto directo de BERT, ModernBERT no solo incrementa el rendimiento y la precisión, sino que también solventa algunas de sus limitaciones; destacando especialmente su capacidad de manejar longitudes de contexto notablemente mayores gracias a la técnica denominadaAlternating Attention. Para los equipos que requieran soluciones de PLN, resulta recomendable evaluar ModernBERT antes de adoptar un modelo generativo de propósito general.
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76. OpenRouter
OpenRouter es una API unificada para acceder a múltiples modelos de lenguaje extenso. Ofrece un punto de integración único para principales proveedores de LLM, simplificando la experimentación, reduciendo la dependencia de un proveedor y optimizando los costos al enrutar las solicitudes al modelo más apropiado. Herramientas populares como Cline y Open WebUI utilizan OpenRouter como su punto de acceso primario. Durante el análisis del Radar, cuestionamos la necesidad real de alternar entre modelos en la mayoría de los proyectos, dado que OpenRouter debe añadir un margen de precio como modelo de negocio sobre esta capa de encapsulación. Sin embargo, también reconocemos que OpenRouter proporciona diversas estrategias de balanceo de carga para ayudar a optimizar los costos. Una característica particularmente útil es su capacidad para evitar los límites de tasa de las APIs. Si una aplicación excede la tasa límite de un solo proveedor de LLM, OpenRouter puede ayudar a evitar esta restricción y lograr un mejor rendimiento.
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77. Redactive
Redactive es una plataforma empresarial de habilitación de IA diseñada para ayudar a organizaciones reguladas a preparar de forma segura datos no estructurados para aplicaciones de inteligencia artificial, como asistentes y copilotos potenciados por IA. Se integra con plataformas de contenido como Confluence, creando índices de texto seguros para búsquedas con generación mejorada por recuperación (RAG). Al servir únicamente datos en vivo y aplicar en tiempo real los permisos de usuario desde los sistemas fuente, Redactive garantiza que los modelos de IA accedan a información precisa y autorizada sin comprometer la seguridad. Además, proporciona a los equipos de ingeniería herramientas para construir casos de uso de IA de forma segura usando cualquier LLM. Para las organizaciones que están explorando soluciones impulsadas por IA, Redactive ofrece un enfoque simplificado para la preparación de datos y el cumplimiento, equilibrando seguridad y accesibilidad para equipos que experimentan con capacidades de IA en un entorno controlado.
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78. System Initiative
Seguimos entusiasmados con System Initiative. Esta herramienta experimental representa una radical nueva dirección para el trabajo en DevOps. Nos gusta mucho el pensamiento creativo detrás de esta herramienta y esperamos que motive a otros a romper con el status quo de los enfoques de infraestructura como código. System Initiative ha superado la fase beta, ahora está disponible de forma gratuita y open source bajo licencia Apache 2.0. Aunque sus desarrolladores la utilizan para gestionar su infraestructura en producción, aún le falta camino por recorrer antes de poder escalar y satisfacer las demandas de grandes empresas. Sin embargo, seguimos creyendo que vale la pena probarla para experimentar un enfoque completamente diferente a otras herramientas de DevOps.
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79. TabPFN
TabPFN es un modelo basado en transformadores, diseñado para una clasificación rápida y precisa de conjuntos pequeños de datos tabulares. Aprovecha el aprendizaje contextual (ICL) para hacer predicciones directamente a partir de ejemplos etiquetados sin ajustar hiperparámetros ni entrenamiento adicional. Pre entrenado en millones de conjuntos de datos sintéticos, TabPFN generaliza bien a través de diversas distribuciones de datos y maneja eficazmente valores ausentes y valores atípicos. Sus fortalezas incluyen procesamiento eficiente de datos heterogéneos y robustez frente a características poco informativas.
TabPFN es especialmente adecuado para aplicaciones a pequeña escala en las que la velocidad y la precisión son cruciales. Sin embargo, se enfrenta a desafíos de escalabilidad con conjuntos de datos más grandes y tiene limitaciones en el manejo de tareas de regresión. Como una solución vanguardista, merece la pena evaluar TabPFN por su potencial para superar a los modelos de clasificación tabular tradicionales, especialmente cuando los transformadores se aplican con menos frecuencia.
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80. v0
v0 de Vercel es una herramienta de IA para generar código de interfaz web a partir de una captura de pantalla, diseño de Figma o un simple prompt. Soporta React, Vue, shadcn y Tailwind entre otros frameworks de interfaz web. Más allá del código generado por IA, v0 proporciona una gran experiencia de usuario, que incluye la posibilidad de previsualizar el código generado y desplegarlo en Vercel en un solo paso. Aunque la construcción de una aplicación real implica la integración de múltiples funcionalidades más allá de una única pantalla, v0 proporciona una manera sólida de prototipar y puede usarse para inicializar un punto de partida para el desarrollo de aplicaciones complejas.
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81. Windsurf
Windsurf es un asistente de código con IA desarrollado por Codeium que destaca por sus habilidades agénticas. Es similar a Cursor y Cline, permitiendo a los desarrolladores dirigir su implementación a través de un chat con IA que navega y modifica el código, además de ejecutar comandos. Con frecuencia, lanza nuevas funciones e integraciones para su modo agéntico. Recientemente, por ejemplo, ha introducido una vista previa del navegador que facilita el acceso del agente a los elementos del DOM y la consola del navegador, así como una capacidad de investigación web que le permite buscar documentación y soluciones en internet cuando sea necesario. Windsurf ofrece acceso a una variedad de modelos populares y permite a los usuarios activar y referenciar la búsqueda en la web, la documentación de bibliotecas y la integración con MCP como proveedores de contexto adicionales.
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82. YOLO
La serie YOLO (You Only Look Once), desarrollada por Ultralytics, sigue avanzando en los modelos de visión por computadora. La última versión, YOLO11, ofrece mejoras significativas tanto en precisión como en eficiencia en comparación con sus versiones anteriores. YOLO11 es capaz de realizar clasificación de imágenes a alta velocidad con recursos mínimos, lo que la hace idónea para aplicaciones en tiempo real en dispositivos periféricos. También, encontramos que la capacidad de utilizar este mismo framework para llevar a cabo la estimación de posturas, detección de objetos, segmentación de imágenes y otras tareas es muy poderosa. Este importante desarrollo también nos recuerda que emplear modelos de aprendizaje automáticos “tradicionales” para tareas específicas puede ser más eficaz que utilizar modelos generales de Inteligencia Artificial, como los LLMs.
Evite
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Cada edição do Radar inclui blips que refletem nossas experiências nos seis meses anteriores. Talvez já tenhamos falado sobre o que você procura em um Radar anterior. Às vezes, deixamos coisas de fora simplesmente porque há muitas a serem abordadas. Também pode faltar um tópico específico porque o Radar reflete nossa experiência, não se baseando em uma análise abrangente do mercado.
