IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Definición del problema Introducción Definir correctamente el problema es la primera y más crítica etapa del proceso de programación asistida. Este paso determina si el código generado será útil, funcional e incluso eficiente. Si no se defi…
Evitar deuda técnica Introducción En el entorno moderno de desarrollo, la programación asistida por inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la productividad y la calidad del código. Sin embargo, también presenta un rie…
Versionar decisiones Introducción En el entorno de desarrollo moderno, la trazabilidad y el mantenimiento son fundamentales para garantizar la calidad del código y asegurar que las decisiones tomadas durante el proceso de desarrollo estén d…
Documentar prompts Introducción La documentación de los prompts es un aspecto crucial pero a menudo subestimado en la programación asistida por inteligencia artificial (IA). Al igual que cualquier otro componente del flujo de trabajo de des…
Trabajo en equipo Introducción La programación asistida por inteligencia artificial (IA) no se limita solo a la creación de código; es una herramienta que puede revolucionar cómo los equipos trabajan juntos para desarrollar software. Sin em…
Revisiones de código Introducción Las revisiones de código son una práctica esencial para asegurar la calidad y seguridad del software. En el contexto de la programación asistida por inteligencia artificial (IA), las revisiones de código de…
IDEs y editores: Integración en el flujo de trabajo Introducción La integración de intérpretes de dominio (IDEs) y editores con la programación asistida por inteligencia artificial (IA) es crucial para mejorar la eficiencia y productividad …
Falta de contexto real: Riesgos al diseñar arquitecturas con IA Introducción La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que diseñamos y construimos software, pero con esa transformación vienen nuevos desafíos. La capacid…