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Introducción

A menudo me preguntan sobre mi conjunto de herramientas tecnológicas, específicamente qué utilizo para construir aplicaciones web, entrenar modelos de aprendizaje automático y gestionar flujos de trabajo de ciencia de datos. En resumen, confío en una combinación equilibrada de herramientas impulsadas por IA y herramientas no basadas en IA que me permiten trabajar de manera eficiente sin comprometer la calidad. Estas herramientas respaldan todo, desde la planificación y la gestión de proyectos hasta el desarrollo, las pruebas y la implementación.

Lo mejor de todo es que son fáciles de adoptar. La mayoría vienen con guías de inicio rápido, configuraciones predeterminadas sensatas e integraciones fluidas con los flujos de trabajo existentes, lo que le permite incorporarlas a su conjunto de herramientas tecnológicas con un esfuerzo mínimo.

En este artículo, destacaré siete herramientas esenciales que pueden mejorar su flujo de trabajo a un nivel profesional. Estas herramientas le ayudarán a convertirse en un mejor compañero de equipo, un codificador más preciso y un desarrollador más eficaz desde la idea inicial hasta la producción.

1. Git & GitHub: Control de Versiones Simplificado

Git es esencial para casi todos los desarrolladores y profesionales de la tecnología. Le ayuda a realizar un seguimiento de los cambios en su código, depurar y visualizar el progreso de un proyecto. Incluso puede utilizarlo para controlar las versiones de sus modelos, conjuntos de datos y experimentos. GitHub es la plataforma más popular que le permite alojar sus proyectos y proporciona muchas herramientas y funciones de gestión para ayudarle a convertir sus ideas en proyectos listos para la producción, todo en un solo lugar.

• Ramificación y fusión: Explore ideas de forma segura en ramas y luego fusione cuando esté listo
• Historial y recuperación: Utilice git log, git diff, git stash y reflog para deshacer y restaurar
• Solicitudes de extracción y revisiones: Discuta los cambios, ejecute comprobaciones y mantenga una rama principal limpia
• GitHub Actions: Automatice pruebas, compilaciones e implementaciones con YAML simple
• Problemas y proyectos: Realice un seguimiento de las tareas, los errores y las hojas de ruta junto con su código
• Lanzamientos y paquetes: Etiquete versiones, publique artefactos y administre los registros de cambios
• Seguridad y cumplimiento: Dependabot, análisis de código, protecciones de ramas y revisiones obligatorias

Utilizo Git casi todos los días. Incluso cuando estoy codificando de forma espontánea, es una parte crucial de mi flujo de trabajo. Cuando empujo accidentalmente cambios no deseados o realizo ediciones en un commit anterior, utilizo Git para solucionarlo. Créame, a menudo empujo mucho código basura y luego me doy cuenta de que podría haber realizado ediciones más simples.

2. Cursor: El Editor de Código Impulsado por IA

Cursor es un editor moderno construido alrededor de la IA. Se asemeja a VS Code, pero agrega una capa de inteligencia que le ayuda a escribir, corregir y refactorizar código más rápido. Creo que es una herramienta crucial para todos sus problemas de codificación. Ahora viene con soporte multiagente, lo que significa que puede pedirle que ejecute varios agentes simultáneamente para resolver problemas juntos. Lo utilizo a diario para codificar, editar, autocompletar y probar y enviar nuevos cambios a los proyectos.

• Ediciones de IA en línea: Solicite cambios directamente en un archivo; obtenga parches de estilo diff precisos
• Contexto a nivel de repositorio: Razone a través de varios archivos, símbolos y la arquitectura del proyecto
• Soporte multiagente: Descomponga los problemas y deje que los agentes coordinados manejen las subtareas
• Chat + conocimiento del terminal: Consulte registros, resultados de pruebas y comandos para correcciones específicas
• Refactorizaciones que perduran: Cambios de nombre seguros, cambios de interfaz, generación de pruebas y migración ayudan
• Integración profunda de Git: Prepare fragmentos, cree mensajes de commit y abra solicitudes de extracción sin salir del editor
• Ecosistema de VS Code: Mantenga sus temas, enlaces de teclas y la mayoría de las extensiones

Muchas herramientas de CLI de IA proporcionan integración con Cursor, lo que me permite utilizar herramientas como Droid, pedirles que construyan cosas para mí y observar los cambios en el IDE de Cursor. Me da control y me ayuda a construir cosas más rápido.

3. Claude Code: Comprende Todo Su Proyecto

Claude Code está diseñado para desarrolladores que trabajan con bases de código grandes. Puede leer todo su repositorio y razonar a través de varios archivos a la vez. Realmente me encanta Claude Code, y ni siquiera pago por la API ni por el plan de Claude. Lo utilizo con el plan de codificación GLM, que cuesta $3 por mes, y funciona mejor para mí que cualquier modelo Claude Sonnet.

• Razonamiento de todo el repositorio: Comprende símbolos, dependencias entre archivos y decisiones de arquitectura
• Ediciones a nivel de proyecto: Propone parches/difs específicos en lugar de volcar muros de código
• Andamiaje sólido: Inicia servicios, CLI y plantillas con una estructura y documentación sensatas
• Pruebas y depuración: Genera pruebas unitarias/de integración, rastrea fallas y sugiere correcciones
• Uso de herramientas: Ejecuta comandos, lee/escribe archivos, ejecuta linters e inspecciona registros a través de servidores conectados
• Documentación y revisiones: Resume módulos, redacta archivos README y realiza revisiones de código reflexivas

Claude Code es excelente para solucionar sus problemas o construir nuevas aplicaciones. Lo he utilizado para crear una plataforma de pagos desde cero, y es impresionante en sus capacidades. Para aprovechar al máximo Claude Code, recomiendo encarecidamente utilizar el servidor MCP, las habilidades de Claude y el markdown de planificación de Claude. Pídele que planifique primero y luego ejecute.

4. Postman: Pruebe Sus API Con Facilidad

Postman es el conjunto de herramientas de referencia para el desarrollo de API. Facilita la conexión a los puntos finales, la inspección y la visualización de las respuestas y la depuración rápida. Incluso si está construyendo una aplicación de aprendizaje automático, aún debe validar sus puntos finales de inferencia y administración. Postman le brinda una vista clara y visual de cómo se está desempeñando su API.

• Colecciones y entornos: Organice las solicitudes, cambie las configuraciones (desarrollo/etapa/producción) con variables
• Pruebas integradas: Escriba aserciones rápidas de JavaScript para códigos de estado, cargas útiles y latencia
• Monitores y automatización: Programe ejecuciones y reciba alertas cuando algo falle
• Servidores simulados: Cree prototipos de puntos finales antes de que esté listo el backend
• Colaboración: Comparta colecciones y documentación con su equipo con un solo clic

Hay muchas alternativas, e incluso puede escribir sus propios evaluadores, pero Postman destaca por su facilidad de uso, su rico conjunto de funciones y sus sólidas herramientas de colaboración.

5. Excalidraw: Visualice Sus Ideas

Cuando las palabras no son suficientes, dibújelo. Excalidraw facilita la creación de mapas de diseños de sistemas, flujos de trabajo y arquitectura, perfecto para la planificación de proyectos, blogs, presentaciones o simplemente para pensar en un problema complicado a medida que crece.

• Sensación rápida y dibujada a mano: Comunique conceptos sin quedarse atascado en los detalles perfectos de los píxeles
• Formas, conectores y etiquetas: Ideal para diagramas de flujo, ERD, diagramas de secuencia y mapas de aplicaciones
• Bibliotecas de componentes: Reutilice plantillas de interfaz de usuario, iconos de la nube y sus propios bloques guardados
• Colaboración en tiempo real: Realice una lluvia de ideas juntos, deje comentarios e itere en vivo
• Exportación e inserción fáciles: Coloque diagramas en presentaciones, documentos o wikis (PNG/SVG/enlaces)

6. Linear: Mantenga Sus Proyectos En El Camino Correcto

Linear aporta velocidad y claridad al seguimiento de problemas. Es rápido, minimalista y está diseñado para equipos de ingeniería y producto, ideal para planificar contenido o enviar software sin el desorden. Utilizo Linear principalmente para mi trabajo y me encanta. Puede asignar tareas, proporcionar planes iniciales y mover elementos a través de diferentes estados. A medida que avanza, puede ver el historial de cambios y conversaciones, lo que proporciona un enfoque estructurado para la creación de contenido y el desarrollo de proyectos.

• UX y atajos ultrarrápidos: Avance a toda velocidad a través del triaje, las actualizaciones y las búsquedas.
• Problemas, proyectos y ciclos: Estructura el trabajo desde el backlog → sprint → hecho con un flujo de estado claro.
• Flujos de trabajo y etiquetas personalizados: Adapte los estados, las prioridades, los SLA y las automatizaciones a su equipo.
• Integraciones profundas: Sincronice con GitHub/Bitbucket, vincule PR, obtenga actualizaciones de Slack, adjunte diseños y conecte documentos de Notion.
• Colaboración en tiempo real: Comentarios, menciones y líneas de tiempo de actividad mantienen el contexto en un solo lugar.
• Hojas de ruta y conocimientos: Realice un seguimiento del progreso, la velocidad y los cambios de alcance de un vistazo.

7. Docker Desktop: Ejecute En Cualquier Lugar, En Todo Momento

Docker hace que su entorno sea consistente. Empaquete su aplicación y todas sus dependencias para que se ejecute de la misma manera en cada máquina, sin sorpresas de “funciona en mi computadora portátil”. Utilizo Docker Desktop para casi todos los proyectos: pruebas locales, implementaciones rápidas y sandboxes seguros para MLOps, ciencia de datos, desarrollo web y probar nuevos modelos de IA sin tocar mis archivos reales.

• Entornos reproducibles: Envíe código + dependencias juntas como imágenes para ejecuciones predecibles
• Aislamiento y seguridad: Los contenedores aíslan los procesos y el acceso a los archivos para que los experimentos no se filtren en su sistema
• Compose para aplicaciones multi-servicio: Inicie API, DB, cachés y colas con un solo docker compose up
• Iteración rápida: Compilaciones en capas, BuildKit y almacenamiento en caché aceleran los bucles de desarrollo
• Soporte de GPU y ML: Ejecute contenedores habilitados para CUDA/ROCm para entrenamiento/inferencia localmente
• Multi-arquitectura y portabilidad: Cree para x86/ARM e implemente la misma imagen en cualquier nube o en las instalaciones
• Contenedores de desarrollo: Estandarice las cadenas de herramientas para su equipo en VS Code o JetBrains con una sola configuración

Pensamientos Finales

Si está comenzando o haciendo la transición a un rol de desarrollador, dominar estas herramientas le ayudará a ser más rápido y eficaz. Podrá enviar funciones más rápidamente, colaborar mejor y avanzar en su carrera con confianza.

Todas las herramientas que mencioné forman parte de mi conjunto de herramientas diarias: Git, Docker, Claude Code, Cursor, Excalidraw y Linear. Las utilizo para la creación de contenido, así como para la construcción de aplicaciones de aprendizaje automático e IA.

Espero que este artículo le haya proporcionado un punto de partida claro y le ayude a elegir las herramientas adecuadas para su viaje de codificación.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) es un profesional certificado en ciencia de datos al que le encanta construir modelos de aprendizaje automático. Actualmente se centra en la creación de contenido y la redacción de blogs técnicos sobre tecnologías de aprendizaje automático y ciencia de datos. Abid tiene una maestría en gestión de tecnología y una licenciatura en ingeniería de telecomunicaciones. Su visión es construir un producto de IA utilizando una red neuronal de grafos para estudiantes que luchan contra enfermedades mentales.