Un experimento reproducible con Spring Boot 3, Java 21 y k6 para medir cuándo un retry mejora disponibilidad y cuándo amplifica una caída. La métrica que importa no es el p95: es el retry_amplification_factor.
navigator.clipboard.writeText parece trivial hasta que tu app falla en producción sin error visible. Encontré 4 casos que los docs no mencionan: contexto inseguro, foco perdido, permisos revocados en iOS y el timing de React.…
npm audit te dice que estás seguro. Lo puse a prueba con metodología real sobre mis dependencias de producción y encontré tres vectores que el scanner ni registra. El ecosistema Node tiene un problema estructural que los badges verdes ocultan.
Un hilo de HN con 398 puntos reabrió el debate: ¿Docker Compose en producción es legítimo o un antipatrón? Corrí mi stack real en Railway durante 30 días y traje los números. Spoiler: no es vergonzoso si sabés exactamente qué te cuesta.
El specsmaxxing promete curar la "AI psychosis" con specs en YAML para agentes. Lo apliqué sobre mi flujo real con Claude Code y descubrí la trampa que nadie menciona: el problema de calidad no desaparece, se muda al YAML.
El badge "human artist" de Spotify llegó a 243 puntos en HN. No es un problema de la música. Es un leading indicator. Si la música ya necesita probar que un humano la hizo, el código y los posts van a necesitar lo mismo — y nadie tiene el stack para…
