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Duración 14 horas
Temario del curso
Comprensión de código con LLMs
- Estrategias de prompting para la explicación y el recorrido de código.
- Trabajo con bases de código y proyectos desconocidos.
- Análisis del flujo de control, dependencias y arquitectura.
Refactorización de código para la mantenibilidad
- Identificación de olores a 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 la ayuda de la IA.
- Sugerencia de algoritmos o bibliotecas más eficientes.
- Refactorización de operaciones de E/S, consultas de base de datos y llamadas a API.
Automatización de la documentación de código
- Generación de comentarios y resúmenes a nivel de función/método.
- Escritura y actualización de archivos README a partir de bases de código.
- Creación de documentación Swagger/OpenAPI con el apoyo de LLMs.
Integración con cadenas de herramientas
- Uso de extensiones de VS Code y Copilot Labs para la documentación.
- Incorporación de GPT o Claude en ganchos de pre-commit de Git.
- Integración en pipelines de CI para documentación y análisis de código (linting).
Trabajo con bases de código heredadas y multilingües
- Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentación.
- Refactorización entre lenguajes (p. ej., de Python a TypeScript).
- Estudios de casos y demostraciones de programación con IA colaborativa.
Ética, aseguramiento de calidad y revisión
- Validación de cambios generados por IA y evitación de alucinaciones.
- Buenas prácticas de revisión por pares al usar LLMs.
- Aseguramiento de la reproducibilidad y el cumplimiento de estándares de codificación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con lenguajes de programación como Python, Java o JavaScript.
- Conocimiento de la arquitectura de software y los procesos de revisión de código.
- Comprensión básica del funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran escala.
Público objetivo
- Ingenieros backend.
- Equipos de DevOps.
- Desarrolladores senior y líderes técnicos.
Reseñas (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
