📚 Guías y Códigos de Tecnologías para Practicar y Aprender

Este repositorio contiene una colección de guías, apuntes y ejemplos de código sobre diversas tecnologías, frameworks, lenguajes de programación y herramientas. Está organizado para facilitar el aprendizaje y la consulta rápida.

📋 Índice de Tecnologías

Lenguajes de Programación

• C
• C++
• Go
• Java
• JavaScript
• PHP
• Python
• Ruby
• Kotlin
• TypeScript (si aplica)
• Bash Script

Frameworks y Librerías Backend

• Django
• Django REST Framework
• Django Ninja
• Laravel
• Express
• FastAPI
• Tornado
• Ruby on Rails
• Node.js
• FeathersJS

Frameworks y Librerías Frontend

• React
• React Native
• Vue.js
• Vue.js 3
• Vuetify
• AngularJS
• Svelte
• Nuxt.js
• Ionic
• jQuery
• JSX
• Vite
• webpack
• Tailwind CSS
• Sass
• Haml
• HTML
• CSS
• Ajax
• GraphQL

Bases de Datos

• MySQL
• PostgreSQL
• SQLite
• MariaDB
• MongoDB
• Redis
• LDAP

Servidores y Despliegue

• Nginx
• Apache
• Apache Tomcat
• Docker
• UWSGI
• Snap
• Flatpak
• Compilación de Paquetes en Debian

Control de Versiones y Repositorios

• Git
• GitHub
• GitLab

Metodologías y Gestión de Proyectos

• Scrum
• Kanban
• Programación Extrema (XP)
• Waterfall
• Gestión de Proyectos

Desarrollo Móvil

• Android
• Android Studio
• Kotlin
• Flutter
• Cordova

CMS y Plataformas Web

• WordPress
• Chamilo
• Mezzanine CMS
• eXeLearning

Sistemas Operativos y Administración

• GNU/Linux Comandos
• Windows Bash
• Virtualización KVM
• Virtualización con VirtualBox
• Xen Monitor
• Reparación de Discos Duros

Herramientas de Desarrollo

• Visual Studio Code
• Composer
• npm
• pnpm
• Yarn
• ESLint
• MarkDown
• MkDocs

Geotecnologías y Mapping

• Web Mapping
• Leaflet

Seguridad y Redes

• Seguridad de la Información

Formatos y Marcado

• XML
• JSON
• HTML ERB

Otros

• AWS
• Telegram
• Impresión 3D
• Audio y Video
• Marketing y Community Manager
• Desarrollo de Software e Informática
• Sistemas de Información y Web
• Bases de Datos (General)
• Qt
• GTK
• Flux

IA

Nivel 1: Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial (Teoría Básica)

-Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático -El Deep Learning (Aprendizaje Profundo) -Una Red Neuronal (o Red Neuronal Artificial)

Nivel 2: Arquitectura y Funcionamiento Interno de los LLM

-LLM (Large Language Models) -Los tokens -El Preentrenamiento (Pre-training) -La Inferencia en Inteligencia Artificial -Alucinación -Memoria de Sesión (Session Memory)

Nivel 3: Técnicas de Control, Extensión y Multimodalidad (Interacción)

• Un prompt
• Modelo multimodal
• El RAG (Retrieval-Augmented Generation) o Generación Aumentada por Recuperación
• Spec-Driven Development (SDD) o Desarrollo Basado en Especificaciones
• El archivo SPECS.md
• El archivo AGENTS.md

Nivel 4: Entorno Local y Hardware (Sistemas e Infraestructura)

• Ollama
• LM Studio
• Guía para armar tu IA local

Nivel 5: Paradigma de Agentes y Automatización (Sistemas Autónomos)

• Agente agéntico
• Agentes y Sub Agentes
• Agents skills
• ¿Cómo crear una skill personalizada?
• Plantilla Markdown lista para rellenar con una idea
• Ejemplo real de SKILL.md
• agent-first
• Ingeniería de Arneses (Harnesses y Guardarraíles)
• MCP (Model Context Protocol)

Nivel 6: Herramientas de Desarrollo Agénticas en Acción (Aplicación Práctica)

• OpenCode
• Codex
• Claude Code
• Claude Code vs. OpenCode
• Google Antigravity
• OpenClaw
• Cursor
• llama.cpp
• Kimi Chat
• TUI

Nivel 7: Empresas

• OpenAI
• Anthropic
• Mistral

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia (GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3)

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👍 Contribuciones y mejoras son bienvenidas…