jsbsan 24-01-2026, 22:28
Feliz año nuevo 2026!
Buenas chicos, hace tiempo que no me pasaba por el foro y escribía en él.
Durante estos años, casi no he programado con gambas, pero si con python y VBA de excel, bueno
... realmente he estado usando la IA de gemini para ir haciendo mis pequeñas herramientas del día a día.
Os presento mi último proyecto, hecho durante estas vacaciones de navidad, y en un tiempo record, sin prácticamente escribir ni una sola línea de código (en python ), eso si, através de gemini-canvas (versión profesional) y todo usando prompt (muchos), para crear el programa desde cero e ir ampliándolo.
Fue un proceso muy fue iterativo:
- escribir un prompt con lo que quería hacer o añadir.
- ejecutar
- apuntar los errores
- prompt describiendo el error a gemini (he usado el editor visual studio code)
- hacer las correcciones que decía gemini (normalmente generaba el archivo ya corregido)
- volver a ejecutar.
He documentado casi el 100% de los prompts que escribía ( https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/Prompt ). Las respuestas que me daba la IA, no las he apuntado.
.
Cuando se quedaba "atascada" la IA, abría una nueva conversación y subía de nuevo los archivos. Inicialmente el proyecto era un único archivo, pero luego lo tuvo que dividirlo para facilitar los cambios y que no se "colgara".
Gmao-factoy:
Es un sistema de gestión de mantenimiento, para llevar el mantenimiento de equipos/maquinaria/edificios.
La idea era tener una aplicación que trabajar "offline" (sin internet) para aquellos sitios donde el internet no llega o están aislados, y necesitan llevar el registro de inventario de equipo, mantenimiento preventivo, ordenes de trabajo, y correctivos/incidencias realizados.
En github lo podeis ver en:
https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY
Código fuente: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/src
Prompts para generarlo: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/Prompt
Documentación: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/docs
Incluso la documentación (manual del programa, diagramas, etc) y el readme.md fue generada por la IA.....
Saludos
Julio
Lista de reproducción de video tutoriales:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL...2S4C8eMwGQ
Buenas chicos, hace tiempo que no me pasaba por el foro y escribía en él.
Durante estos años, casi no he programado con gambas, pero si con python y VBA de excel, bueno
... realmente he estado usando la IA de gemini para ir haciendo mis pequeñas herramientas del día a día.Os presento mi último proyecto, hecho durante estas vacaciones de navidad, y en un tiempo record, sin prácticamente escribir ni una sola línea de código (en python ), eso si, através de gemini-canvas (versión profesional) y todo usando prompt (muchos), para crear el programa desde cero e ir ampliándolo.
Fue un proceso muy fue iterativo:
- escribir un prompt con lo que quería hacer o añadir.
- ejecutar
- apuntar los errores
- prompt describiendo el error a gemini (he usado el editor visual studio code)
- hacer las correcciones que decía gemini (normalmente generaba el archivo ya corregido)
- volver a ejecutar.
He documentado casi el 100% de los prompts que escribía ( https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/Prompt ). Las respuestas que me daba la IA, no las he apuntado.
.Cuando se quedaba "atascada" la IA, abría una nueva conversación y subía de nuevo los archivos. Inicialmente el proyecto era un único archivo, pero luego lo tuvo que dividirlo para facilitar los cambios y que no se "colgara".
Gmao-factoy:
Es un sistema de gestión de mantenimiento, para llevar el mantenimiento de equipos/maquinaria/edificios.
La idea era tener una aplicación que trabajar "offline" (sin internet) para aquellos sitios donde el internet no llega o están aislados, y necesitan llevar el registro de inventario de equipo, mantenimiento preventivo, ordenes de trabajo, y correctivos/incidencias realizados.
En github lo podeis ver en:
https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY
Código fuente: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/src
Prompts para generarlo: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/Prompt
Documentación: https://github.com/jsbsan/GMAO-FACTORY/tree/main/docs
Incluso la documentación (manual del programa, diagramas, etc) y el readme.md fue generada por la IA.....
Saludos
Julio
Lista de reproducción de video tutoriales:
https://www.youtube.com/playlist?list=PL...2S4C8eMwGQ
guizans 24-01-2026, 14:30
Hola a todos.
En otros lenguajes, como en Java, existe la palabra clave "this" para diferenciar una variable de clase a una variable de método con el mismo nombre. ¿En Gambas hay algo por el estilo?
Lo que hago en este caso es lo lógico, llamar las variables de distinta forma, o añadir el símbolo dólar al principio de la variable de clase. ¿Se puede hacer igual que en Java, por ejemplo?
Un saludo.
En otros lenguajes, como en Java, existe la palabra clave "this" para diferenciar una variable de clase a una variable de método con el mismo nombre. ¿En Gambas hay algo por el estilo?
Código:
Private valor as Integer
Public Sub Main()
metodo1(34)
End
Private metodo1(valor as integer)
valor = valor
EndLo que hago en este caso es lo lógico, llamar las variables de distinta forma, o añadir el símbolo dólar al principio de la variable de clase. ¿Se puede hacer igual que en Java, por ejemplo?
Un saludo.
Shordi 19-01-2026, 11:39
No sé dónde colocar este hilo, así que lo pongo en General.
El tema es que estoy rehaciendo el proyecto SQetchLite que presenté hace tiempo (y que "se me hizo bola"), con el nombre de SQetchDB, que podéis encontrar en gitlab, y ayuda de la IA. Quiero ir colocando aquí, cuando me acuerde y anime, las distintas impresiones de esto de currar con la IA, práctica esa que probé y abandoné allá cuando el ChatGPT estaba por su versión 3, creo, y que he retomado con la versión 5.2... y las cosas han mejorado.
El truco está en no dejar que el código lo haga la IA, que de gambas sabe poco y de tus intenciones casi nada, pero consultarle todos los temas de diseño y estructura, que en eso sabe mucho más que tú... bueno, al menos mucho más que yo.
Esta forma de trabajo me está resultando muy buena y por eso la comparto.
1) Te planteas una cuestión y le preguntas qué opina. ¡Ojo! que en principio siempre te va a dar la razón y hay que aprender a leer entre líneas. En otras IAS hablan de "Copiloto" yo prefiero pensar el el ChatGPT como un viejo mayordomo, que sabe de protocolos y cuestiones de la casa mucho más que el dueño, pero que sigue unas estrictas normas de protocolo jerárquico que le impide contradecir o discutir con su señor. Siempre le da razón y luego hace veladas sugerencias. Si el señor es listo y sabe lo que le conviene acabará haciéndole caso.
2) Luego le preguntas los por qués de sus respuestas y ahí es donde tú empiezas a aprender cosas y a replantearte esa cuestión.
3) Escribes el código que enfrenta dicha cuestión. Opcional subirlo y pedir consejo, yo casi nunca lo hago porque (aquí pongo cara de chulo) aquí he visto que yo sé más que ella, pero a veces, si mi propio código no me llega a convencer, si que se lo paso y leo con detalle sus consejos.
El punto importante es, para mí, el 2. Le pides que explique el contexto de sus respuestas y te vas encontrando con cosas de diseño de software, de estructuras de datos y de cómo solucionan ese mismo problema otros programas que te enseñan un montón.
Con SquetchDB, tengo la sensación de estar haciendo un código de mucha más calidad y solidez que antes.
He empezado con la bestia negra del diseño de software, lo que todo programador odia y evita, la causa del fracaso de muchos proyectos, el demonio malvado de las ayudas. Le pedido un pequeño boceto de lo que sería la presentación del proyecto y me ha dado ésto:
(No sé cómo va quedar el copia-pega, pero el original mola)
SquetchDB
Diseño visual y estructural de bases de datos SQLite
¿Qué es SquetchDB?
SquetchDB es una herramienta de diseño y documentación de bases de datos orientada específicamente a SQLite.Su objetivo principal es permitir la creación, análisis y mantenimientode estructuras de base de datos de forma visual, coherente y controlada,sin perder nunca el contacto con el modelo SQL real.
A diferencia de editores puramente gráficos o de entornos SQL clásicos,SquetchDB combina ambos enfoques:la representación estructural y la definición técnica precisa.
Filosofía del proyecto
El diseño de SquetchDB parte de varios principios claros:
- La base de datos es el núcleo del proyecto, no un subproducto.
- El modelo debe ser comprensible sin renunciar a la precisión.
- El SQL generado debe ser legible, predecible y controlable.
- Las decisiones de diseño deben quedar documentadas.
- SquetchDB no pretende ocultar SQLite, sino hacerlo visible y comprensible.
Capacidades principales
-Diseño visual de tablas, campos, índices y claves externas.
-Edición detallada de propiedades SQL específicas de SQLite.
-Vista gráfica de relaciones entre tablas.
-Generación y revisión del código SQL asociado.
-Documentación integrada mediante ayudas contextuales.
El sistema está pensado para acompañar todo el ciclo de vida del diseño de una base de datos, desde una idea inicial hasta un esquema estable y documentado.
Cómo usar esta ayuda
El panel de la izquierda muestra los distintos temas de ayuda disponibles. Cada sección explica una parte concreta del programa,su finalidad y las decisiones de diseño asociadas.
Se recomienda recorrer las ayudas de forma progresiva,especialmente si es la primera vez que se utiliza SquetchDB.
Si hasta parece que he contratado un asesor de los de Pedro Sánchez para que me de bombo...
Saludos
El tema es que estoy rehaciendo el proyecto SQetchLite que presenté hace tiempo (y que "se me hizo bola"), con el nombre de SQetchDB, que podéis encontrar en gitlab, y ayuda de la IA. Quiero ir colocando aquí, cuando me acuerde y anime, las distintas impresiones de esto de currar con la IA, práctica esa que probé y abandoné allá cuando el ChatGPT estaba por su versión 3, creo, y que he retomado con la versión 5.2... y las cosas han mejorado.
El truco está en no dejar que el código lo haga la IA, que de gambas sabe poco y de tus intenciones casi nada, pero consultarle todos los temas de diseño y estructura, que en eso sabe mucho más que tú... bueno, al menos mucho más que yo.
Esta forma de trabajo me está resultando muy buena y por eso la comparto.
1) Te planteas una cuestión y le preguntas qué opina. ¡Ojo! que en principio siempre te va a dar la razón y hay que aprender a leer entre líneas. En otras IAS hablan de "Copiloto" yo prefiero pensar el el ChatGPT como un viejo mayordomo, que sabe de protocolos y cuestiones de la casa mucho más que el dueño, pero que sigue unas estrictas normas de protocolo jerárquico que le impide contradecir o discutir con su señor. Siempre le da razón y luego hace veladas sugerencias. Si el señor es listo y sabe lo que le conviene acabará haciéndole caso.
2) Luego le preguntas los por qués de sus respuestas y ahí es donde tú empiezas a aprender cosas y a replantearte esa cuestión.
3) Escribes el código que enfrenta dicha cuestión. Opcional subirlo y pedir consejo, yo casi nunca lo hago porque (aquí pongo cara de chulo) aquí he visto que yo sé más que ella, pero a veces, si mi propio código no me llega a convencer, si que se lo paso y leo con detalle sus consejos.
El punto importante es, para mí, el 2. Le pides que explique el contexto de sus respuestas y te vas encontrando con cosas de diseño de software, de estructuras de datos y de cómo solucionan ese mismo problema otros programas que te enseñan un montón.
Con SquetchDB, tengo la sensación de estar haciendo un código de mucha más calidad y solidez que antes.
He empezado con la bestia negra del diseño de software, lo que todo programador odia y evita, la causa del fracaso de muchos proyectos, el demonio malvado de las ayudas. Le pedido un pequeño boceto de lo que sería la presentación del proyecto y me ha dado ésto:
(No sé cómo va quedar el copia-pega, pero el original mola)
SquetchDB
Diseño visual y estructural de bases de datos SQLite
¿Qué es SquetchDB?
SquetchDB es una herramienta de diseño y documentación de bases de datos orientada específicamente a SQLite.Su objetivo principal es permitir la creación, análisis y mantenimientode estructuras de base de datos de forma visual, coherente y controlada,sin perder nunca el contacto con el modelo SQL real.
A diferencia de editores puramente gráficos o de entornos SQL clásicos,SquetchDB combina ambos enfoques:la representación estructural y la definición técnica precisa.
Filosofía del proyecto
El diseño de SquetchDB parte de varios principios claros:
- La base de datos es el núcleo del proyecto, no un subproducto.
- El modelo debe ser comprensible sin renunciar a la precisión.
- El SQL generado debe ser legible, predecible y controlable.
- Las decisiones de diseño deben quedar documentadas.
- SquetchDB no pretende ocultar SQLite, sino hacerlo visible y comprensible.
Capacidades principales
-Diseño visual de tablas, campos, índices y claves externas.
-Edición detallada de propiedades SQL específicas de SQLite.
-Vista gráfica de relaciones entre tablas.
-Generación y revisión del código SQL asociado.
-Documentación integrada mediante ayudas contextuales.
El sistema está pensado para acompañar todo el ciclo de vida del diseño de una base de datos, desde una idea inicial hasta un esquema estable y documentado.
Cómo usar esta ayuda
El panel de la izquierda muestra los distintos temas de ayuda disponibles. Cada sección explica una parte concreta del programa,su finalidad y las decisiones de diseño asociadas.
Se recomienda recorrer las ayudas de forma progresiva,especialmente si es la primera vez que se utiliza SquetchDB.
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Saludos
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