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 Duración 14 horas

Temario del curso

Comprensión del código con LLMs

  • Estrategias de prompt engineering para la explicación y recorridos de código
  • Trabajar con bases de código y proyectos desconocidos
  • Analizar flujo de control, dependencias y arquitectura

Refactorización de código para su mantenibilidad

  • Identificar code smells, código muerto y antipatrones
  • Reestructurar funciones y módulos para mayor claridad
  • Usar LLMs para sugerir convenciones de nomenclatura y mejoras de diseño

Mejora del rendimiento y la confiabilidad

  • Detectar ineficiencias y riesgos de seguridad con asistencia de IA
  • Sugerir algoritmos o librerías más eficientes
  • Refactorizar operaciones de E/S, consultas a bases de datos y llamadas a APIs

Automatización de la documentación de código

  • Generar comentarios y resúmenes a nivel de función/método
  • Redactar y actualizar archivos README a partir de las bases de código
  • Crear documentación Swagger/OpenAPI con apoyo de LLMs

Integración con cadenas de herramientas

  • Usar extensiones de VS Code y Copilot Labs para la documentación
  • Incorporar GPT o Claude en ganchos de pre-commit de Git
  • Integración de pipelines de CI para documentación y linting

Trabajo con bases de código legacy y multilenguaje

  • Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentación
  • Refactorización cruzada de lenguajes (p. ej., de Python a TypeScript)
  • Estudios de caso y demostraciones de programación en pareja con IA

Ética, garantía de calidad y revisión

  • Validar los cambios generados por IA y evitar alucinaciones
  • Mejores prácticas de revisión por pares al usar LLMs
  • Asegurar la reproducibilidad y el cumplimiento de 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 de gran escala

Audiencia

  • Ingenieros de backend
  • Equipos de DevOps
  • Desarrolladores senior y líderes técnicos

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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