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Temario del curso
Comprensión del código con LLMs
- Estrategias de indicaciones (prompts) para la explicación y el recorrido por el código.
- Trabajo con bases de código y proyectos desconocidos.
- Análisis del flujo de control, dependencias y arquitectura.
Refactorización del código para facilitar el mantenimiento
- 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 API.
Automatización de la documentación del código
- Generación de comentarios y resúmenes a nivel de funciones/métodos.
- Redacción y actualización de archivos README a partir de las bases de código.
- Creación de documentos Swagger/OpenAPI con apoyo de LLMs.
Integración con cadenas de herramientas
- Uso de extensiones de VS Code y Copilot Labs para documentación.
- Incorporación de GPT o Claude en los hooks pre-commit de Git.
- Integración en la tubería de CI para documentación y verificación de código (linting).
Trabajo con bases de código heredadas y multilingües
- Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentar.
- Refactorización entre lenguajes (por ejemplo, de Python a TypeScript).
- Casos de estudio y demostraciones de programación con IA en pareja.
Ética, control de calidad y revisión
- Validación de los cambios generados por la IA y evitar alucinaciones.
- Mejores prácticas de revisión entre pares cuando se utilizan LLMs.
- Aseguramiento de la reproducibilidad y el cumplimiento de los estándares de codificación.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con lenguajes de programación como Python, Java o JavaScript.
- Conocimiento familiar con la arquitectura de software y los procesos de revisión de código.
- Comprensión básica del funcionamiento de 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