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Temario del curso

Módulo 1: Contexto, alcance y desafíos de entrega

  • Autocompletado frente a ejecución autónoma de múltiples pasos
  • Malentendidos típicos sobre la IA en la entrega de software
  • Por qué los mejores prompts por sí solos no son suficientes
  • Identificación de herramientas, puntos de dolor y objetivos de los participantes
  • Elección del modelo operativo de IA adecuado para equipos de ingeniería

Módulo 2: Ingesta de especificaciones y descomposición estructurada

  • Construcción de un inventario estructural de documentos de los interesados
  • Técnicas de extracción de requisitos
  • Estrategias de fragmentación: estructural, semántica, ventana deslizante
  • Preservación de dependencias y referencias cruzadas
  • Trabajo con tablas, diagramas, flujogramas e inputs mixtos
  • Gestión efectiva de las ventanas de contexto

Módulo 3: Límites del juicio humano

  • Dónde las decisiones humanas siguen siendo críticas
  • Detección de dependencias alucinated
  • Identificación de restricciones fabricadas y lógica invertida
  • Prevención de configuraciones predeterminadas inseguras
  • Marcos de validación para trazabilidad, consistencia y completitud

Módulo 4: De los requisitos al código con herramientas agénticas

  • Modelo de entrega basado en la arquitectura
  • Mapeo de componentes y límites de servicios
  • Contratos API como anclas de entrega
  • Reglas y restricciones persistentes en herramientas de IA
  • Instrucciones de tarea vinculadas a requisitos
  • Enfoques de prompts mínimos frente a prompts restringidos
  • Generación de backend y frontend basada en contratos

Módulo 5: Bucle de iteración agéntica

  • El espiral de autocorrección
  • Ciclos de entrega iterativa controlada
  • Revisión de cambios y diferencias en el código
  • Detección de desviación del alcance y modificaciones no autorizadas
  • Gestión de la memoria de contexto limitada
  • Uso del historial de iteraciones para la mejora continua

Módulo 6: Aplicación de la calidad del código

  • Restricciones de prompts para casos extremos
  • Documentos de reglas como artefactos vivos de gobernanza
  • Puertas automáticas con linting y análisis estático
  • Escaneo de seguridad en código generado por IA
  • Verificaciones de cumplimiento de dependencias y arquitectura
  • Protocolo de revisión humana para salidas de IA

Módulo 7: Bucles de retroalimentación y mejora continua

  • Retroalimentación de fallos estructurados en flujos de trabajo de IA
  • Iteraciones acotadas y criterios de parada
  • Registro de ciclos y resultados
  • Mejora de documentos de reglas a lo largo del tiempo
  • Construcción de inteligencia de ingeniería reutilizable

Módulo 8: Antipatrones de seguridad en la entrega con IA

  • Riesgos de seguridad comunes en el código generado
  • Apéndices de reglas de seguridad específicos por tecnología
  • Escaneo de seguridad antes del commit
  • Controles de SDLC seguro para el desarrollo asistido por IA
  • Responsabilidad humana en la entrega segura

Módulo 9: Pruebas ancladas a especificaciones

  • Generación de especificaciones de pruebas a partir de requisitos
  • Diseño de pruebas en lenguaje del dominio
  • Generación segura de implementaciones de pruebas
  • Conceptos de pruebas de mutación
  • Validación de la cobertura de especificaciones
  • Revisión de la fuerza de las aserciones
  • Modelos de cuestionamiento diagnóstico

Módulo 10: Mantenimiento del sistema

  • Artefactos vivos: contratos, mapas, reglas, especificaciones de pruebas
  • Evolución de restricciones a lo largo del tiempo
  • Gobernanza de IA para mantenibilidad a largo plazo
  • Prevención de deuda técnica mediante controles de IA
  • Modelo operativo para equipos de ingeniería con IA sostenibles

Requerimientos

Los participantes deben tener:

  • Experiencia en proyectos de desarrollo de software
  • Comprensión de los fundamentos de la arquitectura de aplicaciones
  • Familiaridad con APIs, sistemas backend/frontend o entrega full-stack
  • Conocimiento básico de la entrega de software ágil o iterativa
  • Conciencia de los conceptos de pruebas de software
  • Experiencia con herramientas de codificación con IA es útil, pero no obligatoria
  • Adecuado para profesionales técnicos de nivel medio a senior
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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