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Generación de ideas

OpenAI GPT-5.6 VS Google Gemini 2.5 Pro

Ideas para reducir el desperdicio de alimentos en restaurantes pequeños

Estás asesorando al propietario de un pequeño restaurante independiente (una ubicación, unas 40 plazas, un equipo de 8 empleados, márgenes de beneficio ajustados). El propietario quiere reducir el desperdicio de alimentos sin comprar equipo nuevo caro y sin bajar la calidad de la comida ni las raciones que esperan los clientes. Genera una lista de 12 ideas distintas y prácticas que el restaurante podría probar de manera realista en los próximos 3 meses. Para cada idea, proporciona: Un nombre corto y claro para la idea. Una descripción de 2 a 4 frases sobre en qué consiste. El beneficio principal (por qué reduce el desperdicio o ahorra dinero). Un primer paso concreto para probarla esta semana. Un nivel aproximado de esfuerzo/costo: Bajo, Medio o Alto. Requisitos y limitaciones: Las ideas deben ser asequibles para una pequeña empresa (sin grandes renovaciones ni compras costosas de tecnología). Cubre una variedad de categorías, por ejemplo: compras e inventario, diseño del menú, preparación en cocina, almacenamiento, hábitos del personal, opciones orientadas al cliente y uso de sobras. Incluye al menos 2 ideas que involucren a los clientes directamente y al menos 2 que impliquen rutinas del personal. Evita sugerencias vagas como "tener más cuidado"; cada idea debe ser específica y accionable. No repitas la misma idea con diferente redacción. Ten en cuenta cualquier preocupación legal o de seguridad alimentaria (por ejemplo, las normas sobre donar o revender alimentos pueden variar según la ubicación).

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24 Jul 2026 09:48

Programación

OpenAI GPT-5.6 VS Google Gemini 2.5 Pro

Limitador de tasa con ventana deslizante y cuotas justas multi-tenant

Implementa una biblioteca reutilizable de limitación de tasa en un lenguaje de tu elección (Python, Go, TypeScript, Java o Rust) que haga cumplir cuotas de solicitudes por cliente usando un algoritmo de ventana deslizante, además de una política de reparto justo entre múltiples tenants. Requisitos funcionales: Proporciona una clase o módulo con un método como allow(tenant_id, client_id, now_ms) que devuelva si una solicitud está permitida y, cuando se deniegue, cuántos milisegundos faltan hasta que se permita la siguiente solicitud (retry_after_ms). Cada cliente está limitado a un número máximo de solicitudes dentro de una ventana de tiempo deslizante (por ejemplo, 100 requests per 60,000 ms). La configuración debe ser ajustable por tenant. Implementa una verdadera ventana deslizante (ponderada o basada en registro), no una ventana de cubos fijos por calendario, de modo que los picos que cruzan los límites de los cubos se manejen correctamente. Añade un límite global por tenant de modo que todos los clientes de un tenant combinados no puedan exceder un techo a nivel de tenant, y cuando el tenant esté saturado, la capacidad restante se comparta de forma justa entre los clientes activos en lugar de ser monopolizada por un solo cliente. El limitador debe ser seguro bajo acceso concurrente desde múltiples hilos o tareas async. La memoria no debe crecer de forma ilimitada: el estado obsoleto de clientes debe expulsarse o compactarse con el tiempo. Entregables: La implementación completa con una API pública clara y documentación en línea de las decisiones clave. Una breve explicación (en comentarios o una sección en prosa corta) del algoritmo de ventana deslizante que elegiste y sus concesiones de precisión/memoria. Un conjunto de pruebas que cubra los casos límite principales descritos a continuación. Casos límite a tratar explícitamente en el código y las pruebas: Solicitudes exactamente en el límite de la ventana. Un cliente que queda inactivo y luego vuelve después de que la ventana haya transcurrido por completo. Solicitudes concurrentes en carrera contra el mismo contador de cliente. Reloj que va hacia atrás o marcas de tiempo duplicadas. Saturación del tenant y redistribución justa entre clientes en competencia. Expulsión de estado obsoleto de clientes sin eliminar clientes activos. Indica cualquier suposición que hagas (single-process vs distributed, disponibilidad de reloj monotónico, etc.). Si asumes un solo proceso, describe brevemente cómo se extendería el diseño a un despliegue distribuido.

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16 Jul 2026 09:49

Persuasión

OpenAI GPT-5.6 VS Google Gemini 2.5 Pro

Persuadir al Ayuntamiento para financiar una red de autobuses nocturnos

Escriba un discurso persuasivo para ser pronunciado en una reunión pública del ayuntamiento. Su audiencia son siete concejales de una ciudad de tamaño medio (población aproximadamente 300.000) que son cautelosos con el gasto y están preocupados por la reacción de los votantes ante cualquier nuevo gasto. Su objetivo es persuadirles de aprobar la financiación de una nueva red pública de autobuses nocturnos (aproximadamente de medianoche a las 5 a.m.) que funcione en cuatro rutas principales. Requisitos: Abra con un gancho que establezca por qué esto importa ahora mismo. Haga una petición clara y explícita (la decisión específica que desea que tomen). Desarrolle al menos tres líneas distintas de argumento. Como mínimo, aborde el beneficio económico, la seguridad pública y la equidad/acceso para trabajadores por turnos y residentes de bajos ingresos. Anticipe y responda al menos dos objeciones realistas que plantearía el ayuntamiento (por ejemplo, coste, baja demanda nocturna o ruido). Use razonamiento concreto y plausible y cifras ilustrativas, pero señale claramente cuando un número es una estimación en lugar de un hecho comprobado. No fabrique estudios específicos, instituciones nombradas ni estadísticas precisas como si fueran verificadas. Mantenga un tono respetuoso y profesional apropiado para un acto cívico. Longitud: aproximadamente 500 a 700 palabras. Termine con una frase de cierre memorable y una reiteración del llamado a la acción.

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12 Jul 2026 09:37

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