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Temario del curso

Mejores Prácticas y Herramientas

Errores Comunes y Estrategias de Mitigación

Introducción a la Ingeniería de Prompts

Refinamiento de Prompts y Diseño Iterativo

Uso de Prompts para la Automatización de Pruebas y Generación de SQL

Resumen y Próximos Pasos

Uso de Prompts para la Explicación y Depuración de Código

Redacción de Prompts para la Generación de Código

  • Evitar código alucinado o vulnerabilidades de seguridad
  • Manejar entradas incompletas o ambiguas
  • Crear prompts de respaldo seguros y establecer medidas de protección
  • Generar casos de prueba a partir de requisitos o código
  • Generar consultas SQL estructuradas a partir de lenguaje natural
  • Formatear salidas para su integración en suites de pruebas
  • Explicar código heredado o poco familiar
  • Solicitar análisis de lógica detallada o de casos límite
  • Identificar y explicar errores o ineficiencias
  • Generar código a partir de descripciones en lenguaje sencillo
  • Controlar el formato de salida y el lenguaje de programación
  • Trabajar con lógica compleja o múltiples funciones
  • Mejorar resultados mediante la concatenación de prompts y ciclos de retroalimentación
  • Estrategias de recuperación de errores y ajuste de prompts
  • Estudios de caso sobre refinamiento para tareas técnicas
  • Bibliotecas de prompts y patrones de reutilización
  • Uso de plantillas de prompts en VS Code o flujos de trabajo basados en API
  • Evaluar la calidad y el rendimiento de los prompts en entornos de producción
  • Comprender prompts, contexto, tokens y modelos
  • Tipos de prompts: zero-shot, one-shot, few-shot
  • Uso de instrucciones del sistema frente a instrucciones del usuario en diferentes APIs

Requerimientos

Público Objetivo

  • Desarrolladores que utilizan LLMs en la generación o análisis de código
  • Líderes técnicos que exploran herramientas de IA en sus flujos de trabajo
  • Profesionales del software que experimentan con integraciones de LLM
  • Experiencia en desarrollo de software o scripting
  • Conocimiento de lenguajes de programación comunes (por ejemplo, Python, JavaScript, SQL)
  • Comprensión básica de los modelos de lenguaje grande y herramientas de IA como ChatGPT, Claude o Copilot
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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