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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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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