IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Hipótesis de fallo Introducción Cuando se trabaja con inteligencia artificial (IA) para asistir en la depuración de código, es crucial tener una estrategia clara y efectiva para generar hipótesis de fallo. Las hipótesis de fallo son suposic…
Interpretar mensajes de error Introducción La depuración es una parte integral del desarrollo de software. Los errores y los mensajes de error son señales que indican dónde se encuentra un problema en nuestro código, pero a veces estos mens…
Analizar errores Introducción En la era de la inteligencia artificial, los desarrolladores tienen a su disposición herramientas poderosas para asistir en la generación y depuración de código. Sin embargo, la clave para obtener resultados ef…
Explicaciones pedagógicas: Nivel avanzado Introducción Las explicaciones pedagógicas son una herramienta valiosa para ayudar a otros desarrolladores o estudiantes a entender y aprender mejor los conceptos de programación. En un contexto ava…
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Detección de errores lógicos Introducción La detección de errores lógicos es una habilidad crucial para cualquier programador, especialmente cuando se trabaja con inteligencia artificial (IA) como asistente. Los errores lógicos son defectos…
Flujo de ejecución: Explicación asistida del código Introducción El flujo de ejecución es una herramienta fundamental para comprender cómo funciona un programa. En el contexto de la programación asistida por IA, es crucial poder explicar y …