El espectro del punto flotante: en el mundo de Web3 y el software moderno hemos olvidado a los viejos dioses de la contabilidad. Lenguajes como JavaScript y Python usan la aritmética en punto flotante IEEE 754 y, en entornos estándar, una suma sencilla puede devolver resultados inquietantes por errores de aproximación binaria: 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004. En una nómina de 10000000 estas microdiferen cias se acumulan. En la banca tradicional generan fallos en auditorías y en el mundo cripto, donde las transacciones son inmutables, pueden convertirse en pérdidas financieras irreversibles.

Qué es DarkLedger: DarkLedger, antes conocido como Ledger-De-Main, es una arquitectura tipo Frankenstein que combina la máquina financiera más fiable y probada con la capa de liquidación más moderna y rápida. Ejecutamos la lógica crítica de nómina en un binario compilado en COBOL para garantizar precisión decimal absoluta y luego conectamos ese motor a un sistema Python que ejecuta los pagos en blockchain.

El cerebro: COBOL y aritmética de punto fijo. Generamos un programa GnuCOBOL con Vibe Coding que procesa la lógica Gross-to-Net usando aritmética de punto fijo. En lugar de punto flotante el motor COBOL trata el dinero como enteros escalados por una potencia de 10. Por ejemplo, un valor V se almacena como un entero I y se interpreta como V = I / 10^2. Así los cálculos fiscales como 15% federal y 5% estatal son exactos. Net Pay = (Horas × Tarifa) - floor(Gross × 0.15) - floor(Gross × 0.05). En la práctica empleamos COMPUTE ROUNDED para aplicar Bankers Rounding y asegurar que las reglas bancarias y auditoras se cumplen al céntimo.

La costura: Python y Kiro Agent Hooks. El mayor reto fue unir una interfaz JSON moderna con un binario heredado que espera ficheros de texto de ancho fijo. Usamos Kiro Agentic IDE y hooks que, al guardar payroll.cbl, parsean la DATA DIVISION, extraen posiciones de bytes como PIC X(10) y generan automáticamente un parser struct en Python. La interfaz de datos típica es: entrada 23 bytes con ID empleado, horas, tarifa y código fiscal; salida 60 bytes con ID, bruto, impuestos, neto y estado.

La mano que paga: liquidación en Base. Una vez verificado el cálculo por el cerebro COBOL, el cuerpo Python emplea el SDK Coinbase CDP para convertir el Net Pay en una transferencia USDC sobre la red Base L2, optimizando costos y permitiendo pagos gasless cuando es posible.

Retos y aprendizajes. Barrera del lenguaje: COBOL no habla JSON, habla bytes. Lección: hay que definir contratos rígidos a nivel de bytes para que Python no envíe basura al mainframe. Contenerizar COBOL: ejecutar COBOL en la nube no es estándar. Creamos un contenedor Docker que actúa como máquina del tiempo, instala dependencias de GnuCOBOL, compila el código heredado en build y arranca un servidor FastAPI moderno que escucha peticiones. Prueba de auditoría: close enough no es suficiente en nómina. Al imponer Bankers Rounding en COBOL alcanzamos una precisión que las librerías JavaScript replican solo con dependencias adicionales y cuidado extremo.

Cómo usarlo. Construir y ejecutar el contenedor: docker build -t ledger-de-main . docker run -p 8000:8000 --env-file .env ledger-de-main. Ejecutar nómina desde la UI retro: RUN PAYROLL --BATCH 2025-10-31. El sistema genera input.dat de ancho fijo, lanza el subprocess para cobol/bin/payroll, lee output.rpt y ejecuta la transferencia USDC en Base.

Implementación Kiro: definimos el requisito de 23 bytes en requirements.md, aplicamos una regla de no refactorizar la lógica COBOL en Python en .kiro/steering/tech.md y automatizamos la compilación binaria y la actualización de los modelos Python con hooks.

Sobre Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios de inteligencia de negocio y soluciones como power bi. Diseñamos soluciones a medida que combinan agentes IA, ia para empresas y automatización de procesos para optimizar operaciones y reducir riesgos. Si su proyecto incluye modernizar sistemas legacy con precisión financiera o integrar agentes inteligentes para pagos y análisis, en Q2BSTUDIO podemos ayudarle desde la consultoría hasta la entrega completa.

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Conclusión. DarkLedger es un ejemplo de arquitectura híbrida que respeta la precisión del pasado y la velocidad del presente. En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios para crear soluciones robustas, seguras y escalables, desde software a medida hasta plataformas con agentes IA y analítica avanzada, garantizando que los números nunca sean una fuente de error.