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
Prompts para automatización de pruebas y generación de SQL
Resumen y próximos pasos
Uso de prompts para la explicación y depuración de código
Escritura de prompts para la generación de código
- Evitar código alucinado o vulnerabilidades de seguridad
- Manejo de entradas incompletas o ambiguas
- Creación de prompts de respaldo seguros y barandillas
- Creación de casos de prueba a partir de requisitos o código
- Generación de consultas SQL estructuradas a partir de lenguaje natural
- Formateo de salidas para su integración en suites de pruebas
- Explicación de código heredado o desconocido
- Prompts para recorridos de lógica o análisis de casos extremos
- Búsqueda y explicación de errores o ineficiencias
- Generación de código a partir de descripciones en lenguaje llano
- Control del formato de salida y del lenguaje de programación
- Trabajo con lógica compleja o múltiples funciones
- Mejora de resultados mediante encadenamiento de prompts y bucles de retroalimentación
- Recuperación de errores y estrategias de ajuste de prompts
- Estudios de caso de refinamiento para tareas técnicas
- Bibliotecas de prompts y patrones de reutilización
- Uso de plantillas de prompts en flujos de trabajo basados en VS Code o API
- Evaluación de la calidad y el rendimiento de los prompts en uso en producción
- Comprensión de prompts, contexto, tokens y modelos
- Tipos de prompts: zero-shot, one-shot, few-shot
- Uso de instrucciones de sistema vs. 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 (p. ej., Python, JavaScript, SQL)
- Comprensión básica de los modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas de IA como ChatGPT, Claude o Copilot
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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
