Mis pruebas de carga fallaban cada vez que el TPS bajaba de 19.5, y eso no me decía nada. Las rediseñé para medir lo que importa: cuánto se degrada el servidor y cuánto tarda en recuperarse.
Leer entrada →Los sistemas anti-lag clásicos liberan recursos borrando cosas al azar. Aurora Optimizer separa el problema en tres partes: un componente observa, otro decide según el contexto y otro aplica el ajuste con precisión.
Leer entrada →Mi motor de decisiones tenía una regla clave: ante un problema de salud, no decidir y pasar el caso a una persona. Trabajar con la IA moderna me hizo valorar aún más ese límite.
Leer entrada →Automaticé la aprobación de solicitudes con un motor de reglas por capas. La parte más interesante fue decidir qué casos resuelve el sistema y cuáles pasan a revisión humana.
Leer entrada →Para no frenar el frontend, repliqué la lógica del backend en JavaScript y usé localStorage como base de datos. Así pude probar el sistema completo sin un solo servidor.
Leer entrada →Necesitaba hosting gratuito, rápido y con despliegue automático en cada push. Comparé opciones y me quedé con Cloudflare Pages; aquí explico por qué.
Leer entrada →Cómo organicé el toolkit: scripts independientes por tarea, un orquestador con menú, manejo central de errores y reportes HTML que cualquiera puede leer.
Leer entrada →