Temario del curso
Comprender Código con LLMs
- Estrategias de solicitud para explicar y realizar recorridos por el código
- Trabajar con bases de código y proyectos desconocidos
- Análisis del flujo de control, dependencias e infraestructura
Refactorización de Código para Mantenibilidad
- Detección de olores de código, código muerto y anti-patrónes
- Reestructuración de funciones y módulos para mayor claridad
- Uso de LLMs para sugerir convenciones de nomenclatura e mejoras en el diseño
Mejorar Rendimiento y Confianza
- Detección de ineficiencias y riesgos de seguridad con asistencia de IA
- Sugerencia de algoritmos o bibliotecas más eficientes
- Refactorización de operaciones I/O, consultas a bases de datos y llamadas API
Automatización del Código Documentation
- Generación de comentarios y resúmenes a nivel de función/método
- Escribir y actualizar archivos README desde las bases de código
- Crea documentos OpenAPI con soporte de LLMs
Integración con Cadenas de Herramientas
- Uso de extensiones VS Code y Copilot Labs para la documentación
- Incorporar GPT o Claude en ganchos pre-commit de Git
- Integración de pipelines CI para documentación y limpieza de código
Trabajar con Bases de Código Heredadas y Multilingües
- Ingeniería inversa de sistemas antiguos o no documentados
- Refactorización interlingüística (por ejemplo, desde Python hasta TypeScript)
- Ejemplos de casos y demostraciones de programación par-AI
Ética, Aseguramiento de Calidad y Revisión
- Validar cambios generados por IA y evitar halucinaciones
- Prácticas recomendadas para la revisión por pares al usar LLMs
- Asegurar reproducibilidad y cumplimiento con 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 grandes (LLMs)
Audiencia
- Ingenieros backend
- Equipos DevOps
- Desarrolladores seniors y líderes técnicos
Formación Corporativa a Medida
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Testimonios (2)
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
Conocimientos del conferencista sobre el uso avanzado de copiloto y sesión práctica suficiente y eficiente
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática