Lo que uso y por qué

ACID compliance es no negociable cuando trabajo con datos financieros. Foreign keys, índices parciales, JSON nativo, y soporte de concurrencia real. Lo uso en Inventario Municipal y FinTrack. No cambiaría a MySQL por el soporte de tipos avanzados (JSONB, arrays, ranges).

Lo uso principalmente donde Odoo lo requiere y en integraciones con sistemas empresariales existentes. Para proyectos nuevos prefiero PostgreSQL por el soporte de tipos avanzados, pero MySQL cubre perfectamente las necesidades de la mayoría de aplicaciones de negocio.

Para proyectos personales pequeños o cuando necesito un entorno de desarrollo sin levantar Docker. Nunca en producción con usuarios concurrentes.

El lenguaje central de mi grado en Desarrollo de Aplicaciones y el que más domino. Jakarta EE para aplicaciones empresariales, gestión de dependencias con Maven (POMs), conexión a bases de datos levantadas en Docker via JDBC/JPA, y manipulación de XML. Su robustez y tipado estricto lo hacen especialmente adecuado para sistemas de negocio de larga vida.

Async nativo, validación automática con Pydantic, y documentación OpenAPI sin esfuerzo. Lo uso en FinTrack para el polling de datos de mercado. Es 3x más rápido que Flask en benchmarks de I/O. El tipado de Pydantic ahorra horas de debugging en tiempo de ejecución.

El admin panel integrado me ahorró semanas de desarrollo en MacroMate. Ideal cuando el cliente necesita interfaz de gestión interna. Django ORM es menos potente que SQLAlchemy pero más rápido de implementar. Lo elijo cuando la gestión de permisos y roles es crítica.

pandas para manipulación de DataFrames, NumPy para matrices metabólicas (MacroMate), requests/httpx para APIs. El ecosistema de data science es insustituible. No usaría JavaScript en el backend para nada relacionado con datos financieros — la falta de tipado estricto es un riesgo.

Server Components + Static Generation + Dynamic Routes. Uso generateStaticParams para case studies e insights. El App Router es más complejo que Pages Router pero la separación server/client da control total sobre hidratación y SEO. TypeScript obligatorio desde el día 1.

La velocidad de prototipado es imbatible. utility-first elimina el naming de clases. Uso siempre la configuración con CSS variables para temas (zinc-950 como base). El único trade-off: el HTML queda verboso, pero con componentes React eso no es problema.

Para animaciones complejas con scroll triggers y physics-based springs. useScroll + useTransform para parallax. No lo usaría para micro-animaciones simples — ahí prefiero Tailwind transitions.

El tiempo invertido en tipado se recupera 10x en debugging evitado. Especialmente crítico en proyectos con múltiples desarrolladores o cuando los datos financieros atraviesan varias capas.

docker-compose para levantar PostgreSQL + Redis + backend en local con un comando. En producción, prefiero Vercel para frontend y Railway/Render para backend cuando el cliente no tiene infraestructura propia.

Zero-config para Next.js, preview deployments automáticos por PR, y edge network global. El plan gratuito es suficiente para proyectos personales. Para producción seria, el plan Pro añade analytics y logs.

Uso Cloudflare en todos los dominios propios. El plan gratuito incluye WAF básico y caché de activos estáticos. R2 como alternativa a S3 para almacenamiento de archivos sin egress fees.

GitHub Actions para tests y linting automático en PR. Prefiero commits pequeños y frecuentes con mensajes descriptivos. Nunca force-push a main.

Power Query para ETL básico, Power Pivot para modelos de datos, VBA para automatización de reportes repetitivos. Sigo usándolo porque los clientes corporativos viven en Excel. El objetivo siempre es eliminarlo eventualmente con un pipeline Python.

Dashboards conectados a PostgreSQL via DirectQuery. Útil para dar visibilidad a directivos sin que tengan que escribir SQL. Prefiero construir el modelo semántico en Python y conectar Power BI solo como capa de visualización.

Para comunicar análisis y resultados a stakeholders no técnicos. Lo uso cuando el contexto lo pide — reuniones con dirección, propuestas técnicas o informes ejecutivos donde una hoja de Excel no basta.

Plataforma modular de gestión empresarial — contabilidad, ventas, inventario, RRHH en un único sistema. Lo uso con clientes que necesitan centralizar operaciones dispersas. Customizable vía módulos Python, habitualmente sobre MySQL.

Extensiones clave: Pylance (Python), Prisma, Tailwind IntelliSense, GitLens, Error Lens. El terminal integrado con WSL2 en Windows hace el flujo idéntico a macOS/Linux.

El ecosistema de herramientas Python/Docker es significativamente mejor en Linux. WSL2 con Ubuntu 22.04 elimina la fricción de Windows para el desarrollo backend. Performance prácticamente nativa.

Interfaz oficial de Oracle para gestión de bases de datos MySQL. Lo uso para modelado visual de esquemas, exportación e importación de datos y consultas ad-hoc en proyectos con Odoo o integraciones legacy.