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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción al Vibe Coding
- Definición e historia del vibe coding
- La filosofía de la colaboración «de prompt a código»
- Cómo la codificación con IA difiere del desarrollo tradicional
Modelos de lenguaje grandes en la codificación
- Vista general de los LLMs para desarrolladores: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
- Comparación entre codificadores de IA de código abierto y propietarios
- Despliegue de LLMs localmente o a través de APIs
Ingeniería de prompts para desarrolladores
- 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 codificación
Entornos prácticos de Vibe Coding
- Uso de Replit para la codificación 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 de código en flujos de IA
- Revisión y prueba de código generado por LLMs
- Asegurar consistencia, mantenibilidad y seguridad
- Integración de herramientas de validación de código en el flujo de trabajo
Integración empresarial y gobernanza
- Escalar el vibe coding entre equipos
- Gobernanza de la IA, ética y cumplimiento en la generación de código
- Diseño de marcos organizacionales para el desarrollo asistido por IA
Temas avanzados: Extender el Vibe Coding
- Combinación de múltiples LLMs para flujos de trabajo híbridos de IA
- Integración del vibe coding con la automatización CI/CD
- Tendencias futuras: ecosistemas de desarrollo multi-agente
Proyecto en equipo y colaboración
- Diseño de un proyecto real de codificación asistida por IA
- Colaboración con desarrolladores humanos e inteligentes artificiales
- Presentación de resultados y medición de ganancias de productividad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de software
- Experiencia con Python, JavaScript u otro lenguaje de programación moderno
- Conocimiento de los 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 flujos de codificación
- Equipos de desarrollo empresarial que buscan integrar LLMs en pipelines de producción
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