Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
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 su mantenibilidad
- Identificación de olores de código (code smells), 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 de rendimiento y 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 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 las bases de código
- Creación de documentación 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 ganchos pre-commit de Git
- Integración en pipelines de CI para documentación y linting
Trabajo con bases de código legadas y multilingües
- Ingeniería inversa de sistemas antiguos o sin documentación
- Refactorización entre lenguajes (por ejemplo, de Python a TypeScript)
- Estudios de caso y demostraciones de programación en pareja con IA
Ética, aseguramiento de calidad y revisión
- Validación de cambios generados por IA y evitar alucinaciones
- Mejores prácticas de revisión por pares al utilizar LLMs
- Asegurar 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 arquitecturas de software y procesos de revisión de código
- Comprensión básica de cómo funcionan los modelos de lenguaje de gran escala
Audiencia
- Ingenieros backend
- Equipos DevOps
- Desarrolladores seniors 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
