Show overview
Leña al mono que es de goma has been publishing since 2017, and across the 9 years since has built a catalogue of 1,072 episodes. That works out to roughly 320 hours of audio in total. Releases follow a several-times-a-week cadence.
Episodes typically run ten to twenty minutes — most land between 13 min and 22 min — though episode length varies meaningfully from one episode to the next. None of the episodes are flagged explicit by the publisher. It is catalogued as a ES-language News show.
The show is actively publishing — the most recent episode landed 3 days ago, with 58 episodes already out so far this year. The busiest year was 2022, with 177 episodes published. Published by rfog.
From the publisher
Podcast irreverente y carente de toda vergüenza, irredento, onanista e iconoclasta. Escatológico más allá de toda duda, asmático y arrítmico. Cañero de pro, para esos momentos íntimos en los que necesitas desahogarte a gusto. Aquí hablo de lo que quiero y como quiero, y si no te gusta, lo siento pero no tengo otro.
Latest Episodes
View all 1,072 episodes2023LM - ¿Cuánto vale traducir un libro con IA?, y otras yerbas yerbosas
2022LM - Sobre la traducción con IA (II)
(El bueno) 2021LM - Sobre la traducción con IA (I)
LM2018 - Scripts y primeros pasos con la IA en mi MacBook Pro
2029LM - Putos Luditas de los cojones
2018LM - Primeras impresiones MBP M5 con 128 GB de RAM
LM2017 - Llegó la cosecha y la encuesta a mala leche
2016LM - ¿A dónde van mos Mac que no vemos?
2015LM - Más negro y más grande
2014LM - Negro y grande
2012LL - Guerra y paz - Leon Tolstoi
2013LM - Viaje a España con Cocinillas y Termomix
2011LL - Apple - The first 50 years
2010LN - Microsoft se piensa que somos tontos

2009IIP - Qué es WinUI 3
**Palabras clave:** - WinUI 3, WinRT, WPF, Windows Forms, handles de ventana, DPI, DirectX, .NET Core, actualizaciones de Windows --- ### ¿Qué es WinUI 3 y cómo se relaciona con WinRT? ### ️ Evolución histórica de las bibliotecas gráficas ### Problemas comunes que se han ido corrigiendo ### Ejemplo concreto de cómo funciona WinUI 3 ### ⚙️ Relación con .NET Core y el “AVI” ### Patrones útiles observados ### ✅ Conclusión

2007IIP - Qué es WinRT (II de II)
**Palabras clave:** - COM - IDL - WinRT - C# / VB.NET - Interoperabilidad - Reflección - MIDL - Gestión de memoria automática --- ### ⚙️ ¿Qué es un objeto COM? ### ️ Desafíos de trabajar con COM en C++ ### WinRT: la evolución de COM ### Ventajas concretas de WinRT ### ⚠️ Problemas persistentes ### Conclusión

2006IIP - Qué es WinRT (I de II)
**Palabras clave:** - WinRT - WebUI 3 - COM - IUnknown - Objetos de negocio - Interoperabilidad - Conversión de tipos - Rendimiento y memoria --- ### Introducción a WinRT y WebUI 3 ### ¿Qué es WinRT? ### El papel de **IUnknown** en COM ### ⚙️ Ventajas y desventajas de la modularidad ### Patrones observados ### Conexión con conceptos conocidos ### Conclusión

2008LM - La IA nos va a quitar lo que yo os diga, cabrones
Inteligencia Artificial, Apple Silicon, Adaptación laboral, Creación de contenido, Tecnología, Cambio disruptivo ### ️ La Inteligencia Artificial como potenciador en la creación de contenido ### La realidad del hardware: Apple Silicon y la apuesta por la IA

2005LM - Microsoft promete y el teto
**Palabras clave:** - Microsoft Insider - Copilot, Gemini - Windows 11 - IA, Windows Update - Aplicaciones nativas vs. WebUI --- ### ️ ¿Qué está pasando con Windows 11? ### Inteligencia artificial como raíz del caos ### Problemas con Windows Update ### ️ Aplicaciones nativas vs. WebUI ### ⚙️ Comparación con Apple ### Soluciones propuestas por los usuarios ### Conclusiones

2004LM - Tailscale y el LLM neutrónico
*Palabras clave:** - **Redes domésticas** - **Tail Scale** - **Mac Studio / Synology Drive** - **Inteligencia artificial local** - **Coste de tokens API** - **Generación de contenido podcast/blog** --- ### Problemas con la conectividad del Mac Studio ### ️ Experimentos de rendimiento ### Inteligencia artificial local vs. online ### Coste de tokens y amortización ### Ejemplo práctico de generación de contenido ### Observaciones finales