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ué habría sido de los que no queríamos usar la versión principal de Ubuntu y no nos iban bien otros sabores. Le deseamos lo mejor.

Ubunlog El fundador de Ubuntu MATE abandona el proyecto tras 12 años https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2023/09/Fondo-de-Ubuntu-Mate-23.10.png Se aproximan tiempos oscuros en la familia de Ubuntu, o es fácil pensar eso si nos centramos en lo que está pasando con algunos de sus sabores oficiales. Uno de ellos es Ubuntu MATE, proyecto que sí lanzó versión 25.10 (a diferencia de Ubuntu Unity, que ni llegó a eso), pero no le dio para publicar artículo sobre novedades. Ya se intuía que no todo era tan verde como en sus fondos de pantalla, y ahora sabemos qué ha podido estar pasando. Martin Wimpress creó Ubuntu MATE en 2014, y aquí me veo obligado de hablar un poco del pasado: cuando Canonical se pasó a Unity, muchos sentimos decepción, en parte porque teníamos algún equipo que no podía mover aquel mastodonte. Wimpress decidió crear una versión que rescataba la experiencia simple y liviana de GNOME 2, y a penas un año más tarde se convirtió en sabor oficial. En lo personal, fue mi distro favorita hasta que vi varios errores extraños que no tuve ganas de arreglar. Martin Wimpress abandona Ubuntu MATE por falta de ganas Wimpress explica su decisión en un hilo publicado en el Discorse oficial: «Creé Ubuntu MATE en 2014 y mi participación en el proyecto está llegando a su fin. ¿Quizás puedas ayudar? A medida que pasa otro ciclo de desarrollo, me falta el tiempo que antes tenía para trabajar en Ubuntu MATE. Y, para ser franco, no tengo la pasión por el proyecto que alguna vez tuve. Cuando tengo tiempo para trastear, mis intereses están en otra parte. Con eso en mente, estoy interesado en entregar las riendas a los colaboradores que tengan el tiempo y la energía para trabajar en Ubuntu MATE.«. Entre las respuestas, la que quizá destaque más ha sido la de Tomasz Jeruzalski, un mantenedor que ya está colaborando en el proyecto de Ubuntu Unity que parece dispuesto a hacerlo también en Ubuntu MATE. El problema salta a la vista, o por lo menos nos debe llamar la atención que esté colaborando en un proyecto que no lanzó versión 25.10 y que probablemente deje de ser sabor oficial en un futuro a medio plazo. Aunque, visto de otro modo, también podemos pensar que es alguien con experiencia y que tendrá tiempo justamente porque Unity no le exigirá demasiado. Ubuntu MATE 26.04 no será LTS Es importante destacar que Ubuntu MATE 26.04, que será lanzado oficialmente dentro de unas tres semanas, no será LTS como el resto de sus hermanos. El motivo son los problemas de mantenimiento: para ser LTS se tiene que garantizar soporte prolongado, que en los sabores suele quedarse en tres años (cinco la versión principal). Con un futuro incierto, lo mejor es no prometer lo que no se puede asegurar. Esto no le hace peligrar como sabor oficial de Ubuntu. Según comentan, saltarse una versión, como ya hizo Unity, tampoco es un problema, pero dos ya es motivo revisión y se encienden todas las alarmas. Así que, en un principio, Ubuntu MATE no peligra si encuentra colaboradores. ¿En qué «parte» pueden estar los intereses de Martin Wimpress? «Wimpy» ha tenido mucho protagonismo en Canonical desde 2014. Tras crear Ubuntu MATE y entrar en la familia oficial, se convirtió en director del escritorio Ubuntu, y llegó a desarrollar una herramienta (Rolling Rhino) para que la versión de desarrollo de Ubuntu estuviera siempre en los repositorios de desarrollador, con lo que se actualizaría automáticamente de una a otra y pasaría a ser Rolling Release. Llegados a un punto dejó su puesto de director del escritorio y ahora dejará el de Ubuntu MATE. Entre sus intereses actuales, se comenta que está colaborando en NixOS, tiene un podcast llamado Linux Matters, y también se sabe que pasa tiempo con su familia. Su canal de YouTube no recibe contenido desde hace aproximadamente dos años. En cualquier caso, Wimpress se ha ganado el derecho a descansar. Sin él, quién sabe q[...]

http://www.linuxhispano.net/feed/ Claude leak https://www.linuxhispano.net/wp-content/uploads/2026/04/claude-leak.jpg https://neuromatch.social/@jonny/116324676116121930 Pues parece que Anthropic hizo ayer una nueva release de Claude-code en npm y no eliminó el source-map, por lo que se ha publicado todo el código fuente type-script del CLI. Han eliminado la release rápidamente, pero ya es tarde. Un montón de gente ha descargado el código y hoy en día se puede encontrar en github. Hay multitud de forks, y también hay gente utilizando LLM para “reescribir” el código en otros lenguajes y cambiar la licencia (algo que se está utilizando a la inversa, para relicenciar GPL a MIT). Aparte de las risas y el análisis de código (que no revela nada que no sepamos, el código es un montón de espagueti code), esto es otra muestra de lo absurdo de la industria a día de hoy, donde todo el mundo se ha lanzado a usar la “IA” para generar código, porque se puede, sin pararse a pensar si se debe hacer. La calidad del código no es el único problema, la seguridad de estas herramientas es lo más crítico, pero es que no es sólo que se genere mucho más código, que nadie entiende, y la deuda tecnológica convierte el código en inmantenible en días. También conlleva problemas legales que todo el mundo está ignorando, porque nadie se preocupa del copyright y licencia del entrenamiento de la “IA” y el código generado, parece que nadie se preocupa de cumplir con la GPL, a saber lo que está pasando en código privativo. La entrada Claude leak se publicó primero en Linux Hispano.

en Kubuntu 25.04» Esta instrucción le indicará que es mejor usar Python 3 y la biblioteca PyQT. Promt estructurado Le indica al modelo rol, formato y objetivo «Eres un desarrollador del proyecto KDE, crea un temporizador pomodoro en Python que se adapte a si se está usando un tema claro u oscuro» Promts encadenados Se crean promts secuenciales 1. «Crea un temporizador pomodoro en Python 3.» 2. «Agrega una interfaz gráfica que se adapte al escritorio KDE.» 3. «Agrega soporte para temas oscuros» Salvo que estés usando un agente o el asistente de un Entorno Integrado de Desarrollo, este método no suele funcionar bien en progrmación ya que el modelo se olvida de las decisiones anteriores. Los criterios a tener en cuenta para escribir buenos promts son: Definir claramente el resultado esperado A los modelos no se les da bien adivinar los requisitos no especificados, las reglas del negocio y las limitaciones del sistema. Por eso hay que aclarar el propósito, la tecnología y la funcinalidad esperada.Reitero el ejemplo de más arriba.; En lugar de «Crea un temporizador pomodoro en Python» Es mejor «Crea un temporizador pomodor en Python 3 que utilice la biblioteca PyQT y se adapte a los temas claro y oscuro dle escritorio KDE. Se va a usar en Kubuntu 25.04» Especificar el formato de salida Hay que dcirle al modelo que es exactamente lo que quieres. Si necesitas que te diga si el código está bien o no debes aclararle que solo debe contestar SI o NO en lugar dae endilgarte una larga explicación de por qué esta mal con ejemplos que no te interesa ver. Algunos ejemplos de salidas adecuados son: “Dame solo código” «Dame el código con comentarios explicando su función» «Dame solo las funciones con error» Brindar toda la información relevante sobre el contexto * Información sobre las tecnologías que queremos utilizar: Lenguaje de programación, bibliotecas * Entorno: Sidtema operativo, Escritorio, si se va a utilizar con Interfaz gráfica o desde el navegador. * Restricciones: Cantidad de memoria disponible, espacio en disco, tecnologías no compatibles. Un buen promt sería en este caso: «Quiero hacer un carrito de compras en PHP que envíe los datos por correo electronico. Necesito un sistema de captcha para evitar el spam.” Como advirtió hace tantos años Peter Drucker, las nuevas tecnologías no eliminan empleos, lo reemplazan por otros empleos que requieren aún maś conocimientos. La programaicón asistida por Inteligencia Artificial requerirá un mayor conocimiento de cómo funcionan los programas que se quieren crear y de las tecnologías disponibles.

Ubunlog Cómo escribir buenos promts para programación https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2026/03/practticas.jpg Para culminar la serie de este mes sobre desarrollo de software asistido por Inteligencia Artificial, le dedicaremos un espacio a cómo escribir buenos promts para programación. Es una parte muy importante ya que si deseamos optener un resultado óptimo debemos describir exactamente lo que queremos. No me canso de insistir en la responsabilidad que significa construir una aplicaicón. Sobre todo si esa aplicación va a ser utilizada por personas sin conocimiento que le van a confiar datos sensibles. Permítanme recordar aquí el díalogo entre Alicia y el gato de Cheshire en el  libro de Lewis Carrol. – Minino de Cheshire -empezó Alicia tímidamente, pues no estaba del todo segura de si le gustaría este tratamiento: pero el Gato no hizo más que ensanchar su sonrisa, por lo que Alicia decidió que sí le gustaba-. Minino de Cheshire, ¿podrías decirme, por favor, qué camino debo seguir para salir de aquí? – Esto depende en gran parte del sitio al que quieras llegar – dijo el Gato. – No me importa mucho el sitio… – dijo Alicia. – Entonces tampoco importa mucho el camino que tomes – dijo el Gato. – … siempre que llegue a alguna parte – añadió Alicia como explicación. – ¡Oh, siempre llegarás a alguna parte – aseguró el Gato- , si caminas lo suficiente! Los modelos de lenguaje a gran escala, como los caminos disponibles para Alicia, siempre nos van a llevar a alguna parte con tal de que los usemos lo suficiente. el tema es que si no preguntamos con precisión recurrirá a generar soluciones por inferencia estadística. Recordemos que ningún modelo puede almacenar todos los datos del Universo,por lo que se ve obligado a reconstruir la información que no tiene deduciendo la que podría ser más probable. Se llama alucinación al error cometido por un modelo de lenguaje de gran alcance que lo lleva a generar información que aunque parezca correcta y encaje con el contexto es falsa o inverificable. Las alucionaciones se producen cuando la salida: * No está respaldada por los datos suministrados para el entrenamiento * No coincide con hechos reales * Son completamente inventadas Con respecto al tema que nos ocupa, las alucionaciones suelen tener que ver con invocar funciones que no existen o recomendar procedimientos no permitidos por el lenguaje de programación que se está utilizando. La causas de las alucinaciones suelen ser: Los modelos no tienen acceso a todos los datos, solo a patrones de datos. * Imposibilidad de distinguir entre información y ruido. * Se prioriza la coherencia lingüística por sobre el resultado pedido por el usuario. Cómo escribir buenos promts para programación La interacción entre humanos y modelos d elenguaje a gran escala se realiza por medio de promts. Se trata de la instrucción, pregunta o contexto a partir de la cuál se generará la respuesta. El promt puede ser: * Una pregunta. Por ejemplo, «¿Cómo se define una variable numérica en Python?» * Una instrucción. Por ejemplo «Crea una función que genere  el número Pi con la cantidad de decimales que coincída con el día del mes» * Un contexto. Por ejemplo. «Crea un temporizador pomodoro en Python como lo haría un desarrollador novato» Clasificación de los promts Promt simple Consiste en una sola instrucción y delega en el modelo la toma de la mayor parte de las decisiones. Por ejemplo: «Crea un temporizador pomodoro con nterfaz gráfica en Python» Deja al modelo decidir que versión de Python y cual biblioteca gráfica elegir, además de los colores y la tipografía. Esto puede producir problemas de compatibilidad con el sistema operativo con el que queríamos usar la aplicación. Promt con contexto Agrega información adicional que permite obtener una respuesta más adecuada. «Crea un temporizador pomodoro con interfaz gráfica [...]

ación a utilizar dependerá del uso y la plataforma. Si vas a hacer una aplicación web es preferible optar por Javascript y PHP antes que por Python. Si no tienes presupuesto para un plan de alojamiento VPS, probablemente debas renunciar a las ventajas de Node.js En general las opciones más populares en lenguajes de programaición son: Python Si estás pensando en crear aplicaciones para el escritorio ya sea con interfaz gráfica o para la terminal. Python es la mejor opción. La mayoría de las distribuciones Linux lo traen preinstalado y los entornos Integrados de Desarrollo incluyen complementos que ayudan en la escritura de código más allá de las herramientas de Intelgiencia Artificial. ;Entre las cosas que podemos hacer con Python están: * Automatización de tareas repetitivas. * Análisis de grandes cantidades de datos. * Creación de pequeños juegos * Desarrollo de aplicaciones de Inteligencia Artificial. * Creación de utilidades con Interfaz Gráfica. HTML, CSS y Javascript En los viejos tiempos, para que las páginas web dejaran de ser textos e imágenes estáticas había que recurrir a una tecnología privativa llamada Flash. Con el correr del tiempo se desarrollaron estándares habiertos basados en la trilogía que encabeza este apartado. * HTML: Establece la estructura del sitio o aplicación web incluyendo las secciones, los títulos, los encabezados y los enlaces. * CSS: Indica como se representan los elementos establecidos por la estructura indicada en el HTML. Esto incluye colores, tipografías o adecuación a los diferentes tamaños de pantalla. * Javascript: Controla la interacción con el usuario  y el procesamiento básico. Entre otras cosas, gracias a Javascript se pueden completar y enviar formularios, pulsar botones o usar menúes desplegables. Gracias a las últimas versiones de HTML y Javascript y, al uso de herramientas como Electrón. estas tres herramientas dieron el salto desde la web y se usan también para la creación de aplicaicones de escritorio.  Dado que todos los navegadores modernos son compatibles no se requiere la instalación de aplicaciones adicionales. PHP Aunque Javascript permite cierto tipo de interactividad y procesamiento de datos, para tareas más complejas lo mejor es usar PHP, el veterano lenguaje que los expertos vienen jubilando desde hace más de 20 años. Casi todas las distribuciones Linux lo tienen en sus repositorios y la mayoría de los servicios de alojamiento web tradicionales lo soportan. Con PHP se pueden captar datos de formularios, enviar correos electrónicos, escribier y leer bases de datos e interactuar con servicios externos. En el último artículo de la serie hablaremos de como crear promts eficaces.

Ubunlog Con qué programar en Linux https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2026/03/opciones.jpg En esta colección de artículos sobre cómo programar con la asistencia de la Inteligencia Artificial llegó el momento de enfocarnos en los aspectos que no están de moda pero que constituyen la base de todo el proceso. Hablaremos sobre con qué programar en Linux. Por muy tentador que sea delegar las decisiones en un modelo o construir aplicaciones sin escribir código, la verdad es que los mejores resultados se siguen logrando a al a antigua. Tomando las decisiones y controlando el proceso un ser humano y dejando para la Inteligencia Artificia lo aburrido y rutinario. Por qué un humano debe estar a cargo? De los aficionados a hacer grandes promesas sobre los logros de la Inteligencia Artificial que casi nunca se cumplen, sin dudas el mayor es Dario Amodel, el máximo ejecutivo detrás de Anthopic, la compañía detrás del modelo Claude. Amodel anunció que su modelo había conseguido convertir programas en lenguaje COBOL a Lenguaje Java. COBOL es un lenguaje antiguo en el que está escrito la mayoría del software utilizado por el sistema financiero. Casi todos los programadores que lo conocen están en edad de jubilarse y el lenguaje no tiene la versatilidad de los más modernos. La conversión a Java era la gran solución. De hecho, la noticia provocó la baja de las acciones de IBM (El mayor proveedor de soluciones en COBOL) hasta que todos se dieron cuenta de que aunque fuera posible en lo teórico en la práctica era inpracticable. La industria financiera no puede darse el lujo implementar millones de líneas de código sin ingún tipo de auditoría humana. Además, los modelos de Inteligencia Artificial no llevan un registro de control de los cambios como los sistemas de control de versión que utilizan los programadores que hacen desarrollo colaborativo y permiten detectar donde se produjo el error. Un ejemplo de las cosas que pueden salir mal si se dejan en manos de los modelos de Inteligencia Artificial es OpenAPS, un sistema automatizado por software para dispensar dosis de insulina. El modelo de Inteligencia Artifical modificó el algoritmo de predicción y los errores se fueron acumulando. El otro problema es que muchas veces por cuestiones de costos o preferencias personales de distintos mienbros del equipo suelen susarse distintos modelos o versiones de modelos cada uno con sus propias «preferencias» sobre cómo codificar. Eso hace que la productividad que se gana haciendo que el modelo tome las decisiones de desarrollo se pierda tratando de entender el código para corregir errores. No se trata de demonizar a la Inteligencia Artificial ni pretender que los programadores sean irremplazables en todo tiempo y lugar. Dejar que la Inteligencia Artificial se encargue de la codificaicon tiene su razón de ser en las siguientes situaciones: * Aplicaciones mono usuario y para propósitos específicos que se usarán de manera local. * Creación de  prototipos de muestra. * Pruebas de funcionamiento. Con qué programar en Linux Llegados a sexto artículo de esta serie, queda en claro que lo que estamos proponiendo una colaboración humano Inteligencia Artificial en la cuál el umano toma las decisiones importantes y la IA da consejos, sugerencias, realiza pruebas y completa líneas de código iniciadas por el programador. Ya hemos comentado las opciones de entornos integrados de desarrollo que incorporan herramientas de Inteligencia Artificial. Ahora hablaremos de las demás herramientas. Lenguajes de programación Aunque Linux es compatible con la mayoría de los lenguajes de programación, si vas a recurrir a la ayuda de un modelo de Inteligencia Artificial, lo mejor es quedarse con los más populares dado que su uso está documentado y entre los datos de entrenamiento del modelo habrá una mayor cantidad de ejemplos. Esto reduce el riesgo de alucionaciones. La decisión sobre el lenguaje de program[...]

La respuesta de ONLYOFFICE La respuesta de Ascensio System no se ha hecho esperar, publicando un comunicado redactado en un estricto tono legal. Para ONLYOFFICE, la iniciativa Euro-Office no es un ejercicio de innovación tecnológica, sino un incumplimiento de contrato. El equipo legal de ONLYOFFICE argumenta que el derecho a crear una obra derivada (un fork) emana única y exclusivamente de la concesión de la licencia original, y que esta concesión es «condicional e indivisible». Según su postura, la licencia AGPLv3 no es un menú a la carta: el receptor debe aceptar la licencia en su totalidad, incluidas las condiciones adicionales de la Sección 7, o de lo contrario no adquiere ningún derecho sobre el código. ONLYOFFICE sostiene que cualquier intento unilateral de borrar o ignorar la obligación de mantener el logotipo constituye un uso que excede la licencia otorgada. Apelando a la Sección 8 de la AGPLv3, declaran que este incumplimiento provoca la rescisión automática de los derechos de Euro-Office para utilizar el software. En consecuencia, exigen el cumplimiento total e inmediato de las condiciones, negándose a debatir las acusaciones de opacidad y geopolítica hasta que el logotipo y la atribución de marca sean restaurados en el código de Euro-Office. Finalmente si estas interesado en poder conocer mas al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.

Desde Linux Euro-Office vs ONLYOFFICE: El fork europeo que desató una guerra legal https://blog.desdelinux.net/wp-content/uploads/2026/03/euro-office-vs-onlyoffice-fork-licencia-agplv3-demanda.jpg Un conflicto legal y filosófico acaba de sacudir el ecosistema del software de código abierto. Y es que hace poco un consorcio de pesos pesados europeos (encabezado por Nextcloud e IONOS, junto a Eurostack, XWiki, OpenProject y otros) ha anunciado el lanzamiento de Euro-Office, una nueva plataforma de edición colaborativa de documentos. Sin embargo, no se trata de código escrito desde cero, sino de un fork (bifurcación) directo de la conocida suite ofimática ONLYOFFICE. Este lanzamiento ha hecho que estalle una guerra, pues los creadores de Euro-Office han modificado los términos de la licencia AGPLv3 bajo la que se distribuye ONLYOFFICE, eliminando cláusulas específicas que obligaban a mantener el logotipo y la marca registrada original en cualquier obra derivada. Ascensio System, la empresa matriz de ONLYOFFICE, ha calificado este movimiento como una violación flagrante de los derechos de autor y de la propiedad intelectual internacional, exigiendo una rectificación inmediata y abriendo un debate crítico sobre los límites de las licencias libres y la soberanía tecnológica. El detonante de la bifurcación Los impulsores de Euro-Office argumentan que la creación de esta bifurcación no fue un capricho, sino una necesidad operativa frente a un entorno de desarrollo hostil y opaco. El consorcio europeo expuso públicamente una lista de agravios contra la gestión de ONLYOFFICE: * Opacidad en el desarrollo: Los desarrolladores europeos denuncian que Ascensio System ignora sistemáticamente las solicitudes de extracción (pull requests) de la comunidad, no revisa el código externo y mantiene instrucciones de compilación desactualizadas. Además, critican que los mensajes de confirmación (commits) hacen referencia a sistemas de seguimiento de errores internos inaccesibles, y que la presencia de código ofuscado, binarios y comentarios que dificultan enormemente la colaboración internacional. * Geopolítica y confianza: El consorcio subraya que una parte significativa del equipo de desarrollo de ONLYOFFICE se encuentra en Rusia. En el contexto político actual, las empresas europeas consideran que esta dependencia, sumada a la falta de transparencia del proyecto, socava la confianza necesaria para integrar la suite en infraestructuras críticas gubernamentales y corporativas en Europa. * Decisiones unilaterales: Se acusa a ONLYOFFICE de tomar medidas controvertidas sin consultar a la comunidad, como la desactivación de la edición en la aplicación móvil (que además depende de componentes propietarios) o la eliminación del panel de administración. La guerra de las licencias: AGPLv3 vs Cláusulas Adicionales El núcleo del conflicto legal reside en la interpretación de la Licencia Pública General Affero de GNU v3 (AGPLv3), ya que desde 2021, ONLYOFFICE distribuye su código bajo esta licencia, pero haciendo uso de la Sección 7, que permite a los autores añadir términos adicionales. Específicamente, ONLYOFFICE añadió en la línea 655 de su licencia dos condiciones innegociables: la obligación de conservar el logotipo original en las obras derivadas (Sección 7(b)) y la prohibición expresa de otorgar derechos sobre sus marcas registradas (Sección 7(e)). Los desarrolladores de Euro-Office eliminaron estos añadidos y la información de contacto de Ascensio System. Su justificación se basa en que la propia Sección 7 de la AGPLv3 otorga a los usuarios el derecho a eliminar cualquier restricción adicional que vaya más allá de lo estrictamente estipulado en los apartados 7(a) a 7(f). Según el consorcio europeo, un logotipo es un elemento de marca comercial, no un mecanismo de atribución de autoría (una postura que, según argumentan, respalda la Free Software Foundation).[...]

MuyLinux systemd es el camino elegido para cumplir con la verificación de edad en el escritorio Linux https://www.muylinux.com/wp-content/uploads/2026/03/systemd.jpg A principios de mes nos hicimos eco de que el estado estadounidense de California había aprobado una ley de verificación de edad a nivel del sistema operativo, la cual fue imitada poco después, al menos en esencia, por Colorado. Ante la aprobación de dichas legislaciones, que en Brasil también están presentes, se presentó el problema de cómo abordar la situación desde el escritorio Linux, y sí, se ha planteado una solución que al final ha disgustado a muchos, por no decir la mayoría. El cumplimiento de la verificación de edad para el escritorio Linux se hará, al menos en un principio y viendo que la mayoría de las grandes distribuciones lo utilizan, a través de systemd. Para ser más exactos, se trata de un módulo opcional que en un principio se encarga de registrar la edad del usuario a nivel local, sin enviarla a nadie, siendo concretamente un campo opcional llamado birthDate en la base de datos de datos del usuario de systemd. Dylan M. Taylor, desarrollador de systemd que ha impulsado la verificación de edad en el archiconocido marco de sistema, ha explicado en una entrevista para It’s Foss que la verificación de edad introducida, ya que fue fusionada hace tiempo, se limita a decirle al sistema operativo que el usuario tiene más de 18 años y que la intención no es “avanzar hacia la vigilancia a nivel de sistema operativo”. Además, ha mencionado que systemd ya es capaz de almacenar la localización del usuario de manera local exclusivamente, pero esta última característica no deriva de ninguna exigencia legal, por lo que su uso queda totalmente en manos de los responsables de las distribuciones primero y los usuarios después. Sobre las posibles consecuencias de la aplicación de la verificación de edad, Taylor reconoce que a las distribuciones corporativas no les quedará otra que cumplir, mientras que pequeños proyectos comunitarios podrían oponerse a su cumplimiento. Ahí el desarrollador ha explicado que distribuciones como Artix y Devuan son “lo suficientemente pequeños e independientes como para que los mantenedores individuales puedan estar dispuestos a asumir más riesgos” y que apoya “completamente la libertad de los mantenedores de la distribución de elegir su tolerancia al riesgo”. Y esto es a grandes rasgos la dirección tomada, al menos por ahora, para cumplir con la verificación de edad dentro del escritorio Linux, siendo systemd el tronco sobre el que se apoyarán las distribuciones que decidan o se vean obligadas a acatar la legislación. Veremos cómo se desarrollan los acontecimientos. La entrada systemd es el camino elegido para cumplir con la verificación de edad en el escritorio Linux es original de MuyLinux

ramación web interacttiva usando Javascript y tecnologías derivadas. El comando para instalarlo desde la tienda de Snap es sudo snap install webstorm --classic * CLion: Pensado para programar en los lenguajes C y C++. También en la tienda de Snap a partir de la instalación con la instrucción sudo snap install clion --classic * Rider: Alternativa a Visual Studio para programar en el universo NET / C#. La instalación, también desde la tienda de Snap es posible gracias al comando sudo snap install rider --classic * DataGrip: Herramienta para la gestion de base de datos. Podrás usarlo para gestionar tus bases de datos luego de instalar el programa con el comando sudo snap install datagrip --classic desde la tienda de Snap * PhpStorm: Entorno Integrado de Desarrollo para PHP. La tienda de Snap te lo instala con el comando sudo snap install phpstorm --classic * GoLand: IDE con enfoque en el lenguaje Go. También, desde la tienda de Snap puedes acceder a este programa con la instrucción sudo snap install goland --classic * RubyMine: Se usa para programar en el lenguaje de programación del mismo nombre.Se descarga desde la tienda que ya saben con el comando sudo snap install rubymine --classic Aplicaciones basadas en la nube Las aplicaciones basadas en la nube tienen la ventaja de que son independientes del sistema operativo y el trabajo puede continuarse en cualquier equipo que tenga conexión a Internet. El gran inconveniente es que no controlas quien accede a tus datos y que el  servicio puede discontinuarse en cualquier momento perdiendo tu trabajo. Muchas de estas aplicaciones no requieren la escritura de código Vercel Vercel es un servicio en la nube que permite la creación, el escalado y laproteccion de datos de aplicaciones web. Entre sus funciones están:: * Servicio de alojamiento de  sitios y aplicaciones basados en tecnologías web. * Despliegue automático de aplicaciones. * Integración con GitHub y GitLab Algunos servicios son: * v0: Genera aplicaciones a partir de promts breves y plantillas prediseñadas. * Ai SDK: Permite conectar aplicaciones escritas en lenguaje TypeScript con los principales modelos de Inteligencia Artificial. * AI Gateway: Centraliza el acceso de una aplicación a distintos modelos de Inteligencia Artificial. * Vercel Agent: Se usa para crear agentes de Inteligencia Artificial que actúan dentro de las aplicaciones. Lovable Lovable es una plataforma que mediante el uso de la Inteligencia Artificial En el próximo artículo abandonaremos por un momento las herramientas de Inteligencia Artificial para enfocarnos en las tecnologías de programación que podremos usar para la programación asistida por Inteligencia Artificial permite crear aplicaciones  a partir de descripciones expresadas en lenguaje natural. Entre sus funciones están: * Diseñar interfaz de usuario. * Generar la interacción local. * Crear el funcionamiento básico del lado del servidor. * Definir la estructura de datos. * Conectar con servicios externos.

Ubunlog Soluciones basadas en Inteligencia Artificial para Linux https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2026/03/soluciones.jpg A partir de la irrupción de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM), aparecieron una gran cantidad de servicios prometiendo resultados extraordinarios. En un intento de separar la realidad de la burbuja, estamos escribiendo una serie de artículos sobre las soluciones basadas en Inteligencia Artificial para programar en Linux. No me canso de insistir en los riesgos de ceder la totalidad del control de las decisiones de programación a un modelo, para darme la razón entra la publicación de un post y el siguiente aparece una noticia de la filtración de un problema de seguridad asociado al uso de un modelo de Inteligencia Artificial sin control humano. En este caso la filtración del código fuente del modelo Claude a partir de un paquete subido al repositorio npm. Arriesguémonos con una analogía. La mayor parte de los procedimientos médicos son rutinarios. Se trata de seguir una serie de pasos perfectamente estandarizados en el orden que enseñan en la faculad de Medicina El problema es que los cuerpos humanos no son estandarizados. Pueden producirse complicaciones inesperadas como fallas orgánicas o errores. De ahí el riguroso entrenamiento de los médicos que los hace capaces de tratar con las anomalías. Lo mismo pasa en la programacion. Existen millones de combinaciones de sistemas operativos, hardware, lenguajes de programación, bibliotecas, usuarios y circunstancias de uso. Si no se le indica de manera detallada al modelo de Inteligencia Artificial que es lo que necesita, cómo se lo va a usar y cuáles herramientas utilizar, lo hará basándose en estadisticas. Y, aún cuando uno le de todo lo que necesita saber de manera detallada, no hay garantía de que no meta la pata. El tema clave aquí es que para saber que indicarle hay que tener conocimientos de programación, lo que es un misil en la linea de flotación del principal argumento de los apologistas del vibe coding. Soluciones basadas en Inteligencia Artificial para programar en Linux Jetbrains https://ubunlog.com/wp-content/uploads/2026/03/jetbrains.png Ubuntu te da acceso a las últimas versiones de los entornos integrados de desarrollo de etbrains con asistentes basados en Inteligencia Artificial. Pueden descargarse de sde la tienda de Snap. Para terminar con nuestra enumeración de entornos integrados de desarrollo con asistentes de Inteligencia Artficial vamos a enfocarnos en una familia de productos con un excelente soporte para Linux. Jetbrains tiene un enfoque diferente al de Visual Studio Code o Cursor. En primer lugar, cada entorno integrado de desarrollo está enfocado a un lenguaje de programación. En segundo lugar, aunque tiene versiones gratuitas, estas están sujetas a restricciones y para tener las prestaciones completas debes pagar la suscripción del entorno y de la Inteligencia Artifical. En lo referente a las funciones de Inteligencia Artificial, Jetbrains utiliza un complemento que integra las siguientes funciones: * Autocompletado inteligente del código * Chat integrado * Generacion de código * Explicación del código. * Refactorización. * Automatización de test. * Integración con los modelos de Claude, Grok, GPT, Gemini. * Integración con los agentes de OpenAi, Claude y el suyo propio. * Generación automática de documentación. * Conexión con modelos locales. Los entornos con los que pueden usarse los modelos de Inteligencia Artificial son * IntelliJ IDEA: Enfocado en la programación para los lenguajes Java y Kotlin. Se puede instalar desde la tienda de Snap con el comando sudo snap install intellij-idea --classic * PyCharm: Enfocado en la programación en Python y sus frameworks.También está en formato Snap y puede instalarse con el comando sudo snap install pycharm --classic * WebStorm: Enfocado a la prog[...]

ir una terminal estándar y ejecutar /var/snap/<nombre_del_snap/common/bash como un usuario normal para obtener inmediatamente una consola de superusuario (root) sobre toda la máquina. Soluciones y Mitigación Canonical ha actuado rápidamente tras el aviso de Qualys y se insta a todos los administradores a actualizar el paquete snapd de inmediato a las siguientes versiones parcheadas: * Ubuntu 24.04 LTS: Versión 2.73+ubuntu24.04.2 o superior. * Ubuntu 25.10: Versión 2.73+ubuntu25.10.1 o superior. * Ubuntu 26.04 (Beta): Versión 2.74.1+ubuntu26.04.1 o superior. * Sistemas Heredados (16.04 a 22.04 LTS): Aunque no son vulnerables en su configuración por defecto, se recomienda encarecidamente aplicar el parche, ya que los administradores que hayan modificado el comportamiento de la limpieza de archivos temporales podrían estar expuestos a la misma cadena de explotación. Finalmente si estas interesado en poder conocer mas al respecto, puedes consultar los detalles en el siguiente enlace.