Aprende cómo los modelos de IA potencian la programación con autocompletado, depuración y documentación. Domina los fundamentos del prompt engineering y descubre cómo el contexto hace que las respuestas de la IA sean más inteligentes. Este capítulo sienta las bases para usar la IA como asistente práctico de programación.

El paradigma de la programación asistida por IA

Asignar modelos de IA a tareas

Clasificar cargas de trabajo de IA

Fundamentos del prompt engineering

Descifrando funciones con los prompts adecuados

Perfeccionar prompts para cambios en el código

Añadir contexto para obtener respuestas de IA más inteligentes

Elegir el contexto adecuado en tareas de programación

Mejorar código con iteración de prompts

Aprovecha todo el potencial de la IA en tu código

Aprende a crear prompts que guíen a los modelos en razonamientos complejos, documenten código de forma eficaz y generen implementaciones orientadas a pruebas. Al final de este capítulo, serás capaz de diseñar prompts que mejoren tanto la calidad del código generado como tu flujo de desarrollo en general.

Ingeniería de prompts avanzada para asistencia en programación

Prompts para depuración efectiva

Definiciones de rol efectivas

Documentar código con IA

Optimizar prompts para documentar código

Mensajes de commit eficaces con IA

Escribir tests y asegurar código con IA

Prompts para una programación asistida por IA segura

Detectar carencias en pruebas generadas con IA

Prompt engineering para tareas de programación reales

Ve más allá de la creación de prompts y entra en las realidades prácticas de ejecutar IA en producción. Explora cómo comparar y seleccionar modelos según rendimiento, coste y adecuación a la tarea; cómo incorporar guardrails que mantengan las salidas seguras y conformes; y cómo optimizar los flujos de trabajo para ganar eficiencia sin sacrificar calidad.

Elegir la mejor herramienta de IA para cada tarea

Entender el coste de los asistentes de IA

Opciones

Pros

Contras

Evaluar los compromisos de los modelos de razonamiento

Barandillas para una programación con IA responsable

Barandillas de seguridad y ética para un flujo de trabajo con IA

Aplicar barreras de seguridad

Aplicar barreras de seguridad a un flujo de trabajo de IA

Optimizar la IA para velocidad, coste y calidad

Estrategias efectivas para controlar el coste del modelo

Pueden usar modelos normales (más baratos)

Requieren modelos potentes

Equilibrar rendimiento del modelo y coste

¡Enhorabuena!

Construyendo flujos de trabajo de IA robustos para programar

Descubre cómo llevar tu programación al siguiente nivel con la IA. Este curso presenta técnicas de prompt engineering para ayudarte a escribir código más limpio, depurar más rápido, generar documentación y reforzar la seguridad de tus aplicaciones. Aprenderás a crear prompts precisos, elegir las herramientas de IA adecuadas y construir flujos de trabajo seguros y rentables. Al finalizar, sabrás integrar la IA en tareas reales de desarrollo para agilizar tu trabajo. Este curso es ideal para desarrolladores que quieren aprovechar la IA como compañera de programación.

<h2>Programá de forma más inteligente con IA</h2>
La IA está transformando la forma en que los programadores escriben, depuran y mantienen el código. Desde generar funciones hasta mejorar la documentación y detectar errores, los asistentes de programación con IA pueden aumentar considerablemente la productividad, siempre y cuando sepas cómo utilizarlos de forma eficaz. Este curso te enseña el arte y la ciencia de la ingeniería de prompts para la codificación, proporcionándote las herramientas necesarias para aprovechar la IA de forma responsable y eficiente.<br>

<h2>Aprovecha el potencial de la IA en el desarrollo</h2>
Comenzarás explorando cómo los modelos de lenguaje grandes (LLM) respaldan el desarrollo de software. Aprende los fundamentos de la ingeniería de indicaciones, cómo el contexto da forma a los resultados de la IA y cómo perfeccionar iterativamente las indicaciones para obtener resultados más precisos y fiables.<br>

<h2>Aplica la ingeniería de indicaciones a tareas de programación del mundo real.</h2>
A continuación, practicarás estrategias avanzadas de indicaciones para la depuración, la documentación y la generación de pruebas. También descubrirás cómo orientar los modelos para mejorar la seguridad, garantizando que tus flujos de trabajo asistidos por IA eviten vulnerabilidades comunes y respalden las mejores prácticas en el desarrollo de software.<br>

<h2>Crea código robusto y responsable</h2>
Por último, evaluarás diferentes modelos para elegir la herramienta adecuada para cada tarea, equilibrarás la velocidad, el coste y la calidad, y aplicarás medidas de protección para garantizar un uso seguro y ético de la IA. Al final, podrás aprovechar los asistentes de codificación basados en inteligencia artificial de forma segura y adaptarlos a tus necesidades.

Intermediate Python

Mejora tu programación con IA: guía a tu asistente para escribir, probar y documentar código eficazmente.

Programación asistida por IA para desarrolladores

Mejora tu programación con IA: guía a tu asistente de programación para escribir, probar y documentar código de forma eficaz.

IA para ingeniería de software

Aplicar restricciones previas al prompt: define el tono, la estructura y los límites éticos, y valida la entrada del usuario para garantizar la seguridad.

Generar la respuesta: llama al LLM para producir la salida.

Aplicar restricciones complejas posteriores al prompt: evalúa la salida usando LLM-as-a-judge para comprobar la calidad o la seguridad.

Registrar y entregar: registra la interacción para auditoría y envía el resultado al usuario de forma segura.

Aplicar barreras de seguridad a un flujo de trabajo de IA

Programación asistida por IA para desarrolladores

Ejercicio interactivo práctico