Temario del curso
Nivel 1: El Calabozo del Descubrimiento – Secretos de los Requisitos
Misión: Utilizar LLMs (ChatGPT) para extraer requisitos estructurados a partir de entradas vagas.
Actividades Clave:
- Interpretar ideas de productos ambiguos o solicitudes de características
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Utilizar 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 inicial del dominio/visualizaciones
Nivel 2: La Forja del Diseño – Despliegue del Arquitecto
Misión: Utilizar IA para crear y validar planes arquitectónicos.
Actividades Clave:
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Utilizar IA para:
- Proporcionar un estilo arquitectónico (monolítico, microservicios, sin servidor)
- Generar diagramas de alto nivel de componentes e interacciones
- Estructurar esqueletos de clases/módulos
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Desafiar las elecciones del equipo a través de revisiones de diseño entre pares
Resultado: Arquitectura validada + esqueleto de código
Nivel 3: El Arena del Código – Desafío del Codex
Misión: Utilizar copilotos de IA para implementar funciones y mejorar el código.
Actividades Clave:
- Utilizar GitHub Copilot o ChatGPT para implementar funcionalidad
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Refactorizar código generado por IA para:
- Rendimiento
- Seguridad
- Mantenibilidad
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Inyectar “olores de código” y ejecutar desafíos de limpieza entre pares
Resultado: Base de código funcional, refactorizada, generada por IA
Nivel 4: El Pantano del Bug – Prueba la Oscuridad
Misión: Generar y mejorar pruebas con IA, luego encontrar errores en el código de otros.
Actividades Clave:
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Utilizar IA para generar:
- Pruebas unitarias
- Pruebas de integración
- Simulaciones de casos límite
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Intercambiar código con errores con otro equipo para el depurado asistido por IA
Resultado: Conjunto de pruebas + informe de bugs + correcciones de bugs
Nivel 5: Los Portales del Pipeline – Puerta del Autómata
Misión: Configurar pipelines CI/CD inteligentes con asistencia de IA.
Actividades Clave:
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Utilizar IA para:
- Definir flujos de trabajo (por ejemplo, GitHub Actions)
- Automatizar pasos de compilación, pruebas y despliegue
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Sugerir políticas de detección de anomalías/reversión
Resultado: Script o flujo de pipeline CI/CD asistido por IA que funcione
Nivel 6: La Ciudadela del Monitoreo – Torre de los Registros
Misión: Analizar registros y utilizar ML para detectar anomalías y simular la recuperación.
Actividades Clave:
- Analizar registros pre-cargados o generados
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Utilizar IA para:
- Identificar anomalías o tendencias de errores
- Sugerir respuestas automatizadas (por ejemplo, scripts de autocuración, alertas)
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Crear tableros o resúmenes visuales
Resultado: Plan de monitoreo o mecanismo de alerta inteligente simulado
Nivel Final: El Arena del Héroe – Construye el SDLC Ultimate con IA
Misión: Los equipos aplican todo lo aprendido para construir un ciclo de vida de desarrollo de software funcional para un proyecto mini.
Actividades Clave:
- Seleccionar un proyecto mini del equipo (por ejemplo, rastreador de bugs, chatbot, microservicio)
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Aplicar IA en cada fase del SDLC:
- Requisitos, Diseño, Código, Pruebas, Implementación, Monitoreo
- Presentar los resultados en una breve demostración del equipo
Votación o juicio por pares para la pipeline de IA más efectiva
Resultado: Implementación completa del SDLC potenciado por IA + demostración 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 utilizando IA
- Utilizar copilotos de IA para implementar y refactorizar código de producción de alta calidad
- Automatizar la generación de pruebas y realizar depurado asistido por IA
- Diseñar pipelines CI/CD inteligentes que detecten y reaccionen a anomalías
- Analizar registros con herramientas de IA/ML para identificar riesgos y simular la autocuración
- Demostrar un SDLC completamente potenciado por IA a través de un proyecto mini en equipo
Requerimientos
Audiencia: Desarrolladores de software, probadores, arquitectos, ingenieros DevOps, dueños de productos
Los participantes deben tener:
- Una comprensión práctica 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 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, probadores, ingenieros DevOps, arquitectos, dueños de productos).
Testimonios (1)
Conocimientos avanzados del conferencista en el uso de copiloto y sesión práctica suficiente y eficiente.
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Traducción Automática