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 Duración 14 horas

Temario del curso

Comprensión de Código con LLMs

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

Refactorización de Código para Mantenibilidad

  • Identificación de olores de código, código muerto y antipatrones
  • Reestructuración de funciones y módulos para mayor claridad
  • Uso de LLM para sugerir convenciones de nombres y mejoras de diseño

Mejora del Rendimiento y la Confiabilidad

  • Detección de ineficiencias y riesgos de seguridad con ayuda de IA
  • Sugerencia de algoritmos o bibliotecas más eficientes
  • Refactorización de operaciones 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 bases de código
  • Creación de documentación Swagger/OpenAPI con apoyo de LLM

Integración con Cadenas de Herramientas

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

Trabajo con Bases de Código Legacy y Multilenguaje

  • 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 la Calidad y Revisión

  • Validación de cambios generados por IA y evitar alucinaciones
  • Mejores prácticas de revisión por pares al utilizar LLM
  • Garantizar la reproducibilidad y el cumplimiento con 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 del funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño

Audiencia

  • Ingenieros backend
  • Equipos de DevOps
  • Desarrolladores senior y líderes técnicos

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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