Temario del curso
Nivel 1: La Guarida del Descubrimiento – Secretos de los Requisitos
Misión: Utilizar LLMs (ChatGPT) para extraer requisitos estructurados a partir de entradas ambiguas.
Actividades Clave:
- Interpretar ideas de producto vagas o solicitudes de características
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Usar IA para:
- Generar historias de usuario y criterios de aceptación
- Sugerir personas y escenarios
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Generar artefactos visuales (por ejemplo, diagramas simples con Mermaid o draw.io)
Resultado: Backlog estructurado de historias de usuario + modelo de dominio inicial/visuales
Nivel 2: El Horno del Diseño – Pergamino del Arquitecto
Misión: Usar IA para crear y validar planes de arquitectura.
Actividades Clave:
-
Usar IA para:
- Proponer estilo arquitectónico (monolito, microservicios, serverless)
- Generar diagramas de componentes e interacciones a alto nivel
- Crear la estructura base de clases/módulos
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Cuestionarse mutuamente las decisiones mediante revisiones de diseño entre pares
Resultado: Arquitectura validada + esqueleto de código
Nivel 3: La Arena de Código – Prueba del Códice
Misión: Utilizar copilotos de IA para implementar características y mejorar el código.
Actividades Clave:
- Usar GitHub Copilot o ChatGPT para implementar funcionalidad
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Refactorizar el código generado por IA para:
- Rendimiento
- Seguridad
- Mantenibilidad
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Inyectar "olores a código" (code smells) y realizar desafíos de limpieza entre pares
Resultado: Base de código funcional, refactorizada y generada por IA
Nivel 4: El Pantano de Errores – Prueba la Oscuridad
Misión: Generar y mejorar pruebas con IA, luego encontrar errores en el código de otros.
Actividades Clave:
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Usar IA para generar:
- Pruebas unitarias
- Pruebas de integración
- Simulaciones de casos extremos
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Intercambiar código con errores con otro equipo para depuración asistida por IA
Resultado: Conjunto de pruebas + informe de errores + correcciones de bugs
Nivel 5: Los Portal del Pipeline – Puerta Automatón
Misión: Configurar pipelines de CI/CD inteligentes con asistencia de IA.
Actividades Clave:
-
Usar IA para:
- Definir flujos de trabajo (por ejemplo, GitHub Actions)
- Automatizar pasos de compilación, prueba y despliegue
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Sugerir políticas de detección de anomalías/retroceso
Resultado: Script o flujo de pipeline de CI/CD asistido por IA y funcional
Nivel 6: La Ciudadela del Monitoreo – Torre de Vigilancia de Registros
Misión: Analizar registros y usar ML para detectar anomalías y simular recuperación.
Actividades Clave:
- Analizar registros pre-poblados o generados
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Usar IA para:
- Identificar anomalías o tendencias de errores
- Sugerir respuestas automatizadas (por ejemplo, scripts de autorrecuperación, alertas)
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Crear paneles de control o resúmenes visuales
Resultado: Plan de monitoreo o mecanismo de alerta inteligente simulado
Nivel Final: La Arena del Héroe – Construye el SDLC Soportado por IA Definitivo
Misión: Los equipos aplican todo lo aprendido para construir un ciclo SDLC funcional para un mini-proyecto.
Actividades Clave:
- Seleccionar un mini-proyecto del equipo (por ejemplo, rastreador de errores, chatbot, microservicio)
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Aplicar IA en cada fase del SDLC:
- Requisitos, Diseño, Código, Prueba, Despliegue, Monitoreo
- Presentar los resultados en una breve demostración del equipo
Votación o juicio entre pares para el pipeline más efectivo impulsado por IA
Resultado: Implementación de SDLC mejorada con IA de extremo a extremo + exhibición del equipo
Al final de este taller, los participantes podrán:
- Aplicar herramientas de IA generativa para extraer y estructurar requisitos de software
- Generar diagramas arquitectónicos y validar decisiones de diseño usando IA
- Usar copilotos de IA para implementar y refactorizar código de calidad de producción
- Automatizar la generación de pruebas y realizar depuración asistida por IA
- Diseñar pipelines de CI/CD inteligentes que detecten y reaccionen a anomalías
- Analizar registros con herramientas de IA/ML para identificar riesgos y simular autorrecuperación
- Demostrar un SDLC totalmente potenciado con IA a través de un mini-proyecto del equipo
Requerimientos
Audiencia: Desarrolladores de software, testers, arquitectos, ingenieros DevOps, dueños de producto
Los participantes deben tener:
- Un conocimiento funcional del Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
- Experiencia práctica en al menos un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
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Familiaridad con:
- Escribir y leer historias de usuario o requisitos
- Principios básicos de diseño de software
- Control de versiones (por ejemplo, Git)
- Escribir y ejecutar pruebas unitarias
- Ejecutar o interpretar pipelines de CI/CD
Este es un taller de nivel intermedio a avanzado. Es ideal para profesionales que ya forman parte de equipos de entrega de software (desarrolladores, testers, ingenieros DevOps, arquitectos, dueños de producto).
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
