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 Duración 21 horas

Temario del curso

Introducción al Vibe Coding

  • Definición e historia del vibe coding
  • Filosofía de la colaboración de «prompt a código»
  • Cómo difiere la programación con IA del desarrollo tradicional

Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño en la Programación

  • Resumen de LLM para desarrolladores: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Comparación de programadores de IA de código abierto frente a los propietarios
  • Despliegue de LLM localmente o vía APIs

Ingeniería de Prompts para Desarrolladores

  • Creación de prompts efectivos para generar y refactorizar código
  • Gestión del contexto y manejo del estado de la conversación
  • Creación de plantillas de prompts reutilizables para tareas de programación

Entornos Prácticos de Vibe Coding

  • Uso de Replit para la programación colaborativa con IA
  • Integración de GitHub Copilot y Qwen Coder en IDEs
  • Personalización de flujos de trabajo para la colaboración en equipo

Calidad y Validación del Código en Flujos de IA

  • Revisión y pruebas de código generado por LLM
  • Asegurar la consistencia, la mantenibilidad y la seguridad
  • Integración de herramientas de validación de código en el flujo de trabajo

Integración y Gobernanza Empresarial

  • Escalar el vibe coding en los equipos
  • Gobernanza de IA, ética y cumplimiento en la generación de código
  • Diseño de marcos organizacionales para el desarrollo asistido por IA

Temas Avanzados: Extensión del Vibe Coding

  • Combinación de múltiples LLM para flujos de trabajo híbridos de IA
  • Integración del vibe coding con la automatización CI/CD
  • Tendencias futuras: ecosistemas de desarrollo multi-agente

Proyecto de Equipo y Colaboración

  • Diseño de un proyecto real de programación asistida por IA
  • Colaboración con desarrolladores humanos y de IA
  • Presentación de resultados y medición de las ganancias de productividad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los flujos de trabajo de desarrollo de software
  • Experiencia con Python, JavaScript u otro lenguaje de programación moderno
  • Familiaridad con sistemas de control de versiones basados en Git

Público Objetivo

  • Ingenieros de software que exploran el desarrollo asistido por IA
  • Líderes de ingeniería que supervisan la adopción de la IA en los flujos de trabajo de programación
  • Equipos de desarrollo empresarial que buscan integrar LLM en pipelines de producción

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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