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Temario del curso
Comprensión del código con LLMs
- Estrategias de prompts para la explicación y recorrido de código
- Trabajo con bases de código y proyectos desconocidos
- Análisis del flujo de control, dependencias y arquitectura
Refactorización del código para la mantenibilidad
- Identificación de olores de código, código muerto y antipatrones
- Reestructuración de funciones y módulos para mayor claridad
- Uso de LLMs para sugerir convenciones de nomenclatura y mejoras de diseño
Mejora del rendimiento y la confiabilidad
- Detección de ineficiencias y riesgos de seguridad con asistencia de IA
- Sugerencia de algoritmos o bibliotecas más eficientes
- Refactorización de operaciones de E/S, consultas a bases de datos y llamadas a la API
Automatización de la documentación del código
- Generación de comentarios y resúmenes a nivel de función/método
- Escritura y actualización de archivos README desde bases de código
- Creación de documentación Swagger/OpenAPI con soporte de LLM
Integración con herramientas y cadenas de herramientas
- Uso de extensiones de VS Code y Copilot Labs para la documentación
- Incorporación de GPT o Claude en ganchos de precompilación de Git
- Integración en pipelines de CI para documentación y verificación de estilo de código
Trabajo con bases de código heredadas y multilenguaje
- Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentación
- Refactorización entre lenguajes (por ejemplo, de Python a TypeScript)
- Estudios de caso y demostraciones de programación en par con IA
Ética, aseguramiento de la calidad y revisión
- Validación de cambios generados por IA y evitar alucinaciones
- Mejores prácticas de revisión por pares al utilizar LLMs
- Aseguramiento de la reproducibilidad y el cumplimiento con los estándares de codificación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con lenguajes de programación como Python, Java o JavaScript
- Familiaridad con la arquitectura de software y los procesos de revisión de código
- Comprensión básica de cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes
Público objetivo
- Ingenieros de backend
- Equipos de DevOps
- Desarrolladores senior y líderes técnicos
14 Horas
Testimonios (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática