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Temario del curso

Comprensión del código con LLMs

  • Estrategias de prompting para la explicación y recorrido de código.
  • Trabajo con codebases y proyectos desconocidos.
  • Análisis del flujo de control, dependencias y arquitectura.

Refactorización del código para facilitar el mantenimiento

  • Identificación de malos hábitos de código, código muerto y antipatrones.
  • Reestructuración de funciones y módulos para mayor claridad.
  • Uso de LLMs para sugerir convenciones de nomenclatura y mejoras en el diseño.

Mejora del rendimiento y la fiabilidad

  • 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 a partir de codebases.
  • Creación de documentación Swagger/OpenAPI con apoyo de LLMs.

Integración con herramientas

  • Uso de extensiones de VS Code y Copilot Labs para documentación.
  • Incorporación de GPT o Claude en hooks pre-commit de Git.
  • Integración en pipelines de CI para documentación y verificación de estilo (linting).

Trabajo con codebases heredadas y multilingües

  • Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentar.
  • Refactorización entre lenguajes (por ejemplo, de Python a TypeScript).
  • Estudios de caso y demostraciones de programación en pareja con IA.

Ética, aseguramiento de la calidad y revisión

  • Validación de los cambios generados por IA y evitar alucinaciones.
  • Mejores prácticas de revisión por pares al utilizar LLMs.
  • Garantizar la reproducibilidad y el cumplimiento de las normas 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 de cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes.

Público objetivo

  • Ingenieros de backend.
  • Equipos de DevOps.
  • Desarrolladores senior y líderes técnicos.
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*

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