Category Seguimiento de problemas, tickets & Solicitudes Técnicas

Reading Time: 9 minutesEl software de investigación a menudo comienza como una solución a un problema científico específico. Un investigador escribe código para procesar datos, simular un sistema, automatizar un experimento o reproducir un análisis. Si la herramienta resulta útil, otros investigadores comienzan a depender de ella. Lo que comenzó como un pequeño guión puede convertirse en una […]

Reading Time: 9 minutesAprenda cómo documentar software de investigación con plantillas prácticas, el marco de Diátaxis y estrategias comprobadas del Software de Sostenibilidad del Software y de las directrices PLOS.

Reading Time: 9 minutesLos problemas técnicos son más fáciles de entender cuando los estudiamos como situaciones reales, no solo como definiciones abstractas. Un principiante puede leer sobre depuración, registros, errores de tiempo de ejecución o consultas de base de datos, pero la lección completa se vuelve más clara cuando estas ideas aparecen en un caso práctico. Un problema […]

Reading Time: 7 minutesLa pregunta de integridad no comienza en la publicación La integridad de la investigación en la ciencia pesada en el software comienza mucho antes de que se presente un manuscrito. En la simulación de materiales, el modelado computacional y los flujos de trabajo de computación de investigación, la reivindicación publicada suele ser solo la superficie […]

Reading Time: 6 minutesLa transparencia científica a menudo se discute en términos de resultados finales: artículos publicados, conjuntos de datos compartidos, código de código abierto y resultados archivados. Estos son importantes, pero no siempre muestran cómo un equipo de investigación tomó una decisión. Un documento puede explicar el método final, mientras que el historial del proyecto puede contener […]

Reading Time: 13 minutesLa integración continua (CI) crea, prueba y valida automáticamente el código de investigación en cada confirmación. Para el software científico, CI es esencial para la reproducibilidad, la detección temprana de errores y el mantenimiento de la calidad a lo largo del tiempo. Implementar CI: (1) Escribir pruebas automatizadas con PyTest, (2) configurar una canalización de […]

Reading Time: 9 minutesEn muchos equipos, la resolución de problemas se trata como una línea de meta técnica. Se corrige un error, se restaura un servicio, una alerta deja de disparar y se cierra el ticket. Desde un punto de vista operativo, eso puede parecer un éxito. Pero si el conocimiento adquirido durante el incidente desaparece tan pronto […]

Reading Time: 9 minutesLa excelente documentación transforma los paquetes científicos de Python de código inutilizable a activos de investigación reproducibles. Adopte un enfoque documentación como código: almacene documentos junto con el código, use Sphinx con numpy o docStrings estilo Google, automate las compilaciones con Lea el docs e integre las actualizaciones de la documentación en cada revisión de […]

Reading Time: 11 minutesLas pruebas unitarias no son negociables para software científico de confianza. A diferencia de las aplicaciones comerciales, el código de investigación a menudo carece de pruebas formales, lo que conduce a resultados irreproducibles y un esfuerzo desperdiciado. Esta guía cubre las estrategias de PyTest específicamente para proyectos científicos de Python: manejo de precisión numérica con […]

Reading Time: 5 minutesEl software de investigación se ha convertido en un componente fundamental de la ciencia moderna. Desde el modelado climático y la física computacional hasta la genómica y el aprendizaje automático, el progreso científico depende cada vez más del código. Sin embargo, a diferencia del software comercial, el código de investigación a menudo se escribe bajo […]