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¡Hola!
Bienvenidos a una nueva edición 🚀. Hoy tengo el placer de compartir contigo una entrevista exclusiva con Sébastien, Cofundador de Manifest, una herramienta que me ha impresionado bastante. Manifest simplifica todo el proceso de creación de bases de datos y APIs en un solo archivo YAML, ¡y lo mejor es que se puede compartir fácilmente! Hasta ahora había trabajado con herramientas como Strapi o PocketBase, pero requerían definir toda la estructura desde la interfaz gráfica, lo que te hace perder un buen tiempo. Lo que realmente me gusta de Manifest es que, al ser notación en YAML, puedes fácilmente crear un GPT o, mediante prompting, generar toda la estructura de la API de manera súper rápida.
En esta charla, hablamos sobre cómo Manifest está transformando la creación de APIs y sistemas backend, haciéndolo mucho más accesible tanto para expertos como para principiantes. ¡No te lo pierdas, vamos a descubrir qué tiene preparado! 👇
Entrevista con Sébastien Conejo, Cofundador de Manifest 🎙️
Hoy tenemos el placer de conversar con Sébastien Conejo, quien, junto a Bruno Pérez, es uno de los cofundadores de Manifest, una herramienta innovadora que está revolucionando el desarrollo backend. En esta entrevista, nos cuenta su trayectoria profesional, cómo surgió la idea de Manifest y qué hace que esta herramienta sea diferente en un mundo lleno de soluciones complejas. Sébastien comparte su visión para el futuro, su enfoque hacia la simplicidad en el desarrollo y las inspiraciones que lo motivan en el mundo de la tecnología. ¡No te pierdas esta interesante charla con uno de los líderes en el desarrollo de soluciones backend accesibles y escalables!
1. ¿Puedes presentarte y contarnos sobre tu trayectoria antes de crear Manifest?
Antes de cofundar Manifest, cofundé una agencia web en 2011 especializada en el desarrollo de aplicaciones web. Me enfoqué en la gestión de productos, el diseño UI/UX y el desarrollo front-end, mientras que mi cofundador, Bruno Pérez, se encargaba de toda la parte técnica. Esta experiencia nos dio una comprensión profunda de los desafíos del backend y su impacto en la productividad del equipo, lo que nos llevó a crear Manifest para simplificar y acelerar el desarrollo.
Hoy, como cofundador de Manifest, navego entre la visión del producto, la estrategia tecnológica y el crecimiento del negocio. Defino la dirección de Manifest y anticipo las necesidades del mercado. Diseño una herramienta que simplifica el trabajo de los desarrolladores. Me involucro con la comunidad, recojo retroalimentación y construyo alianzas estratégicas. Finalmente, implemento estrategias para aumentar la visibilidad de Manifest y acelerar su adopción.
2. ¿Qué es Manifest y qué problema resuelve?
Manifest es un micro-backend que cabe en un solo archivo YAML, permitiendo a los desarrolladores crear un backend completo de manera rápida y sencilla. Incluye autenticación, almacenamiento, redimensionamiento de imágenes, un panel de administración, una API REST, un SDK de JavaScript y lógica personalizada. Manifest simplifica el desarrollo de backend, haciéndolo accesible para desarrolladores de todos los niveles, sin importar su stack de programación. Es especialmente útil para prototipos rápidos, microservicios, aplicaciones CRUD y proyectos de CMS. Nuestro objetivo es eliminar las fricciones del desarrollo backend proporcionando una solución fácil de adoptar, desplegar y flexible.
3. ¿Cómo surgió la idea de Manifest?
Manifest nació como una solución a un problema que enfrentábamos en nuestra agencia. Necesitábamos una manera eficiente de mantener múltiples aplicaciones empresariales para nuestros clientes. Al mismo tiempo, queríamos que todo el equipo pudiera manejar el desarrollo y gestión del backend, no solo los desarrolladores backend. Cuando abrimos el proyecto como open-source, nos dimos cuenta de que debía ser flexible e intuitivo para una mayor cantidad de desarrolladores. Ese cambio nos llevó a perfeccionar el producto y centrarnos en hacer que el desarrollo backend sea accesible y escalable para todos.
4. ¿Qué hace a Manifest diferente de otras soluciones de backend?
Muchas soluciones simplifican el desarrollo backend, pero suelen adoptar un enfoque sin código, lo que puede ser limitante para los desarrolladores. Las herramientas sin código pueden introducir complejidades ocultas, problemas de escalabilidad y encerrar a los usuarios en ecosistemas rígidos. Manifest toma un enfoque diferente: defines tu backend en un archivo YAML, generando un backend completo con todas las funciones esenciales, incluyendo base de datos, API, panel de administración y almacenamiento de archivos. Se integra perfectamente con cualquier stack frontend o móvil a través de nuestro SDK de JavaScript y API REST. Nuestro enfoque compatible con IA permite a los desarrolladores generar un backend estable y optimizado sin esfuerzo.
5. ¿Por qué eligieron YAML para definir los backends?
YAML es simple, accesible y fácil de entender para cualquier desarrollador, independientemente de su experiencia. No se necesita un conocimiento profundo de backend, solo una estructura clara para generar un backend completamente funcional. Esto facilita que los desarrolladores comiencen mientras mantienen el control total sobre su arquitectura.
6. ¿Con qué tecnologías está construido Manifest?
Manifest está desarrollado con TypeScript porque combina flexibilidad, fiabilidad y mantenibilidad. Proporciona la facilidad de JavaScript con la seguridad del tipado fuerte, asegurando una base de código escalable y eficiente. TypeScript es ampliamente adoptado y bien soportado, lo que lo convierte en una elección natural para el desarrollo moderno.
7. ¿Cuál es el significado del nombre Manifest?
El nombre "Manifest" proviene de la idea de un documento único y autoritativo que define reglas y estructuras. Con Manifest, los desarrolladores definen su backend en un simple archivo YAML, haciendo que el desarrollo backend sea accesible y sin esfuerzo. Además, "manifestar" significa hacer algo claro y tangible, reflejando cómo Manifest transforma una simple definición en un backend completamente funcional.
8. ¿Cuáles han sido los mayores desafíos al construir Manifest?
Uno de los mayores desafíos fue encontrar el equilibrio adecuado entre simplicidad y flexibilidad. Necesitábamos asegurarnos de que definir un backend en YAML siguiera siendo sencillo mientras cubría suficientes casos de uso. La experiencia del desarrollador debía ser fluida e intuitiva, permitiendo al mismo tiempo la personalización y el despliegue en producción. Alcanzar este equilibrio requirió una mejora continua y la retroalimentación de los usuarios.
9. ¿Cuáles son sus planes futuros para Manifest?
La versión open-source de Manifest aspira a convertirse en una solución de backend de referencia, cubriendo más casos de uso y aumentando su adopción a nivel mundial. Estamos priorizando las solicitudes de características impulsadas por la comunidad y expandiendo nuestro alcance para atraer más desarrolladores. Además, estamos desarrollando Manifest Cloud, que permitirá a los desarrolladores alojar un backend con un solo clic en nuestros servidores, manteniendo la libertad de autohospedaje. Esta solución simplificará el despliegue en producción al eliminar la complejidad de la configuración y mantenimiento del servidor. Nuestro objetivo es extender la experiencia rápida y fluida de Manifest desde la definición hasta la producción.
10. ¿Quiénes te inspiran en el mundo del desarrollo?
Me inspiran aquellos que simplifican la complejidad, como Guillermo Rauch con Vercel y DHH con Ruby on Rails. La mentalidad open-source también ha moldeado mi enfoque: construir de manera abierta, compartir conocimientos y hacer que la tecnología sea más accesible. Proveniente del diseño, creo que los grandes productos deben ser tanto funcionales como intuitivos. Pensadores como Brad Frost con el diseño atómico y Sara Soueidan en arquitectura CSS han influenciado mi perspectiva.
11. ¿Cuál es tu opinión más controvertida sobre la programación?
Las herramientas sin código para desarrolladores suelen prometer velocidad y simplicidad, pero pueden llevar a arquitecturas rígidas, complejidad oculta y problemas de escalabilidad. En lugar de ayudar, pueden introducir ineficiencias y encerrar a los desarrolladores en ecosistemas que limitan la flexibilidad. Dicho esto, creo en el "código simple bien ejecutado", herramientas que aceleran los flujos de trabajo sin sacrificar el control. Los desarrolladores siempre deben mantener el control total de su stack.
12. ¿Cuáles son algunas de tus herramientas favoritas en este momento?
Aprecio herramientas que eliminan lo innecesario y mantienen la eficiencia. Algunas de mis favoritas incluyen:
UseBruno: Gestión de API simple y eficiente.
usebrunoBolt.new: Excelente para generar interfaces frontend, aunque los proyectos tienden a parecerse.
stackblitz
ShadCN/UI: Componentes de UI suaves y efectivos.
shadcn-ui
GitHub Copilot: Integra IA en mi flujo de trabajo sin interrupciones.
Figma: Hace que el diseño sea increíblemente fluido, incluso con animaciones.
Vercel: Proporciona una de las mejores experiencias de desarrollo para el despliegue. Todas estas herramientas tienen algo en común: nada de opciones innecesarias, nada de sobre-ingeniería, solo un camino claro para hacer las cosas. Ese es exactamente el enfoque que tomamos con Manifest.
13. ¿Cuáles son tus metas para el futuro de Manifest?
El producto de código abierto Manifest tiene como objetivo convertirse en una solución de backend de referencia, cubriendo cada vez más casos de uso mientras aumenta su adopción a nivel mundial. Para lograrlo, nos estamos enfocando en varios aspectos clave, priorizando las solicitudes de funciones impulsadas por la comunidad. También buscamos expandir nuestro alcance, involucrar a más desarrolladores y establecer Manifest como un estándar en el desarrollo de backend.
¡Gracias, Sébastien, por compartir tu visión sobre Manifest y el desarrollo backend!
🚀 TOPGit: La IA que organiza y comparte los mejores repos de GitHub
Esta seguro que te la veías venir si mínimamente me sigues en las redes, pero ya sabes que soy un spamer potencial y hoy tampoco te vas a librar de que te hable de TOPGit en la newsletter.
💡 ¿Qué es TOPGit?
Es un Agente de IA que analiza, organiza y publica automáticamente los mejores repositorios de GitHub en varios idiomas. Si alguna vez compartiste un repo sin contexto o sin formato, este sistema lo soluciona por ti.
🔹 ¿Cómo funciona?
✅ Envías un enlace de GitHub o GitLab
✅ Se analiza el contenido y se genera una publicación con título y descripción en español, inglés, italiano y ahora también en portugués de Brasil.
✅ Se almacena en una cola de procesamiento escalable (RabbitMQ).
✅ Se publica automáticamente en Telegram, en el canal correspondiente según el idioma.
🌍 ¿Dónde puedes probarlo?
📢 Únete al canal de Telegram en tu idioma:
🇪🇸 Español → @TOPGitES
🇬🇧 Inglés → @TOPGitUS
🇮🇹 Italiano → @TOPGitIT
🇧🇷 Portugués (Brasil) → @TOPGitBR
Así que sí, te lo volví a colar, pero ahora dime: ¿qué funcionalidad le añadirías? 🚀
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ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝
Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Pachecodes". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!
🌟 Repositorios Destacados de la Semana
Esta semana nos sumergimos en un emocionante conjunto de proyectos que reflejan las últimas tendencias en tecnología. Desde herramientas industriales de IA hasta innovadores juegos estratégicos, la comunidad de desarrollo sigue empujando los límites de lo posible. Destacan especialmente las soluciones empresariales de código abierto y las aplicaciones creativas de la inteligencia artificial, demostrando que la innovación puede venir tanto de grandes empresas como de desarrolladores independientes.
¡Acompáñanos en este recorrido por los proyectos más interesantes de la semana!
1. Vision Agent por Landing AI 🔬
Un potente framework de visión por computadora diseñado específicamente para aplicaciones industriales. Destaca por su capacidad de procesamiento en tiempo real y su integración con sistemas de automatización industrial.
landing-ai
2. Potpie AI 🤖
Una plataforma revolucionaria que democratiza la experimentación con modelos de IA avanzados. Ofrece una interfaz intuitiva para implementar y ajustar modelos de manera eficiente, ideal tanto para principiantes como expertos.
potpie-ai
3. Data Formulator de Microsoft 📊
Herramienta empresarial de última generación para el manejo de datos estructurados. Facilita la transformación, limpieza y análisis de grandes conjuntos de datos con un rendimiento optimizado y funciones avanzadas de automatización.
microsoft
4. VERL por Volcengine ⚡
Biblioteca de alto rendimiento para el desarrollo de modelos de machine learning. Optimizada para entornos de producción exigentes, ofrece características únicas para el escalado y la distribución de cargas de trabajo.
volcengine
5. Small Doge 🐕
Proyecto innovador de código abierto que combina IA con desarrollo de aplicaciones modernas. Destaca por su enfoque en la accesibilidad y su comunidad activa de desarrolladores.
SmallDoges
6. 5D Diplomacy with Multiverse Time Travel 🌌
Una fascinante reinvención del clásico juego Diplomacy que incorpora mecánicas de viaje en el tiempo y universos paralelos. Un proyecto único que desafía los límites de los juegos de estrategia tradicionales.
Oliveriver
Deep Research y Open Research
¿Para que pagar $200/més si tenemos open source?
En las últimas semanas, el concepto de Deep Research ha tomado gran relevancia en la comunidad de IA, con empresas y desarrolladores independientes buscando maneras de potenciar la capacidad de razonamiento de los modelos de inteligencia artificial. Perplexity AI también ha entrado en la competencia, introduciendo su propia versión de Deep Research, con un enfoque en búsquedas documentadas y generación de respuestas con fuentes verificadas. La tendencia ha explotado gracias a la capacidad de los modelos más recientes, como GPT o1 y o3 de OpenAI, de no solo generar texto, sino de analizar múltiples fuentes, hacer correlaciones complejas y presentar resultados con una estructura similar a la investigación académica. Lo que diferencia a Deep Research de una simple búsqueda en Google o de una consulta rápida a ChatGPT es que estos modelos aplican un razonamiento multi-paso, lo que significa que no solo encuentran información, sino que la procesan, verifican, contrastan y generan conclusiones fundamentadas, algo que antes requería días o incluso meses de trabajo humano. Este avance ha llevado a muchos a considerarlo un paso inicial hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), ya que permite que las máquinas desarrollen capacidades similares a las del pensamiento humano en términos de investigación y toma de decisiones basada en datos reales.
🧠 Cómo el Open Source no se queda atras, aquí les dejo una forma de como replicar el Deep Research usando código abierto:
1. Deep Research Framework
Un framework robusto diseñado para automatizar y potenciar investigaciones profundas con IA. Ideal para equipos de investigación y desarrolladores.
dzhng
2. OpenDeepResearcher
Una solución completa para realizar investigaciones profundas utilizando modelos de IA avanzados. Destaca por su facilidad de uso y documentación exhaustiva.
mshumer
3. Node-DeepResearch por Jina AI
Proyecto innovador que lleva el poder del deep research al ecosistema Node.js, perfecto para aplicaciones web y servicios modernos.
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4. Open Deep Research Platform
Una plataforma colaborativa que facilita descubrimientos científicos y exploración de datos, con énfasis en la investigación académica.
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El Deep Research representa un paso significativo hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), democratizando capacidades que antes estaban reservadas para grandes organizaciones. Con estas herramientas open source, cualquier desarrollador o investigador puede acceder a análisis profundos y toma de decisiones basada en datos reales.
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En un mundo cada vez más digitalizado, los modelos de Inteligencia Artificial (IA) están desempeñando un papel crucial para mejorar la eficiencia y precisión en diversas industrias. Los avances en tecnologías como los servidores MCP (Model Context Protocol) y frameworks como BrowserControlUI están abriendo nuevas posibilidades en la automatización de procesos. Un hito reciente en este ámbito es el lanzamiento de OmniParser v2.0, un innovador modelo de extracción de información multimodal que está transformando la gestión documental y la automatización de tareas. En este artículo, exploraremos cómo instalar OmniParser v2.0 y, además, analizaremos OmniTool, la respuesta de Microsoft a OpenAI Operator, que lleva la automatización a un nivel completamente nuevo al integrar IA con control de sistemas operativos.
¿Qué es OmniParser v2.0?
OmniParser v2.0 es un modelo avanzado de extracción de información multimodal desarrollado por Microsoft. Su objetivo principal es interpretar documentos estructurados y semi-estructurados, como facturas, formularios, contratos y reportes financieros. Este modelo es capaz de manejar no solo texto, sino también imágenes, lo que le permite trabajar con documentos más complejos que incluyen tablas, gráficos y anotaciones.
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