Prompts para codificación con ChatGPT: ventajas, tipos, ejemplos
El autor de este artículo es el experto en tecnología Pieter Murphy. Experto invitado: Ivan Zvieriev, jefe del equipo de ingeniería de software en EPAM.
Gracias a herramientas como ChatGPT, la programación nunca ha sido tan accesible, ofreciendo a desarrolladores, estudiantes y entusiastas de la tecnología una forma única y conversacional de enfrentarse a los retos de la programación. Imagina tener un asistente versátil al alcance de tu mano, listo para generar, depurar o incluso explicar fragmentos de código en el lenguaje de programación que elijas. La naturaleza flexible y receptiva de ChatGPT está cambiando la forma en que la gente aborda las tareas de programación, facilitando la inmersión en proyectos, o la resolución de problemas complejos, con confianza y facilidad.
Una de las razones por las que ChatGPT acapara los reflectores en el mundo de la programación, es que se basa en un gran modelo de lenguaje (LLM), entrenado para entender y responder al lenguaje natural, lo que permite un intercambio intuitivo que es casi como hablar con un mentor de programación real. Tanto si se trata de desglosar intrincados flujos lógicos, como de generar fragmentos de código eficaces, las respuestas de la herramienta ofrecen a los desarrolladores una asistencia en tiempo real adaptada a sus necesidades específicas. Esta capacidad ayuda a acelerar el aprendizaje y a reducir las frustraciones típicas que surgen cuando se codifica en solitario o sin una guía inmediata.
Integrar las buenas prácticas en la codificación a través de prompts se ha convertido en un aspecto único de trabajar con ChatGPT, que fomenta tanto la eficiencia como la creatividad a la hora de resolver retos en el código. La capacidad de ChatGPT para adaptarse a distintos lenguajes y proyectos, lo convierte en un recurso inestimable, tanto para principiantes que acaban de empezar a programar, como para desarrolladores experimentados que exploran nuevas soluciones. Con los prompts adecuados, cualquiera puede aprovechar esta herramienta para agilizar su flujo de trabajo, y obtener nuevos conocimientos sobre programación.
Importancia de la eficacia de los prompts para maximizar la productividad y la calidad del código
Los prompts eficaces pueden tener un gran impacto en la productividad y la calidad del código, ya que encaminan a ChatGPT hacia soluciones relevantes y eficientes. Un prompt de código ChatGPT bien elaborado, comunica exactamente lo que necesitas, incentivando al modelo a responder con fragmentos de código a la medida, o explicaciones que aborden directamente el problema en cuestión. Al considerar cuidadosamente la redacción de los prompts, los usuarios pueden aprovechar la capacidad del modelo para profundizar en tareas o conceptos de codificación específicos, lo que deriva en respuestas que ahorran tiempo, eliminando el proceso de ensayo y error innecesario. Este enfoque permite a los desarrolladores centrarse más en la implementación y la innovación que en el cansino ajuste de su código.
La clave para obtener los mejores resultados de ChatGPT reside en estructurar prompts que transmitan claramente el resultado y el contexto deseados. Los prompts de codificación eficaces para ChatGPT suelen especificar aspectos como el lenguaje de programación, las funciones deseadas o los estándares de codificación, lo que facilita que el modelo produzca un código preciso y de alta calidad. Por ejemplo, si un programador quiere escribir una función en Python que ordene una lista, es de gran ayuda especificar los detalles exactos de la función -como si debe manejar duplicados o trabajar con listas anidadas- para dar una pauta a la respuesta de ChatGPT. Esta precisión no sólo mejora la calidad del código, sino que también acelera el proceso de desarrollo.
Los desarrolladores también pueden utilizar prompts eficaces para crear código reutilizable, o funciones modulares que encajen a la perfección en proyectos de mayor envergadura. Con los prompts para desarrollo de software con ChatGPT diseñados para fomentar las mejores prácticas, los desarrolladores pueden generar código escalable y mantenible que se ajuste a los estándares del sector. Estos prompts también pueden utilizarse para ayudar a ChatGPT a generar documentación, ofrecer consejos de rendimiento o sugerir mejoras en la gestión de errores, tareas que son cruciales para mantener la integridad del código. Estas funciones agilizan los flujos de trabajo, lo que permite a los desarrolladores centrarse en la resolución de problemas más complejos, y a la vez, garantizar que cada componente del código cumpla con estándares de calidad profesionales.
Por último, desarrollar una comprensión sobre cómo elaborar prompts de codificación permite a los usuarios perfeccionar su interacción con ChatGPT a lo largo del tiempo. Experimentando con distintos prompts, y tomando nota de las respuestas obtenidas, los desarrolladores pueden entender mejor cómo llevar a ChatGPT para que se adapte a su estilo de codificación y a los requisitos del proyecto. La capacidad de utilizar eficazmente los prompts de desarrollo de software de ChatGPT, puede convertirse así en una valiosa habilidad que permita a los usuarios optimizar el uso de la IA para obtener soluciones de codificación más rápidas, eficientes y de mayor calidad. Gracias a los prompts específicos, los desarrolladores no sólo sacan partido a las capacidades de ChatGPT, sino que también obtienen una herramienta que se adapte a sus necesidades específicas de codificación, mejorando, en última instancia, tanto la productividad como la calidad del código.
Preguntas para el experto
¿Por qué es importante aprender a crear prompts de codificación actualmente?
Aprender a crear prompts de codificación eficaces se ha convertido en algo crucial a medida que herramientas de IA como ChatGPT se integran a gran velocidad al panorama de la programación, mejorando la capacidad de los desarrolladores para resolver problemas, agilizar los flujos de trabajo y elevar la calidad del código. Al igual que los entornos de desarrollo integrados (IDE), al ofrecer funciones como completar código y el resaltado de sintaxis, transformaron las prácticas de codificación, el saber usar las indicaciones de ChatGPT para la codificación. ahora permite a los desarrolladores maximizar la productividad y aprovechar al máximo el potencial de la IA. Ivan Zvieriev, jefe de equipo de ingeniería de software y experto en programación y LLM, sintetiza este cambio:
¿Recuerdas esos tiempos cuando los desarrolladores no utilizaban IDEs en su trabajo? ¿Escribiendo código en un editor de texto plano, sin autocompletado de código ni resaltado de sintaxis? ¿Para luego, abrir la Terminal y construir tu proyecto desde ahí? Ejecución manual de pruebas, etc. Para por fin, tener todo en uno con Intelij Idea o VSCode. ¿Puede el desarrollador llevar a cabo su tarea sin IDE? - Sí, sin duda. ¿Será capaz de ser tan productivo como un desarrollador que utiliza IDE? Hoy en día, tenemos una nueva revolución - asistentes de IA. Y ahora, responde en una frase: Deberías aprender a escribir prompts y usar asistentes de IA, para que en 2-3 años no te veas como hoy en día se ve un desarrollador sin IDE.
Ventajas de utilizar prompts de ChatGPT para código en tareas de programación
El uso de los prompts de codificación con ChatGPT ofrece numerosas ventajas para gestionar diversas tareas de programación, desde la escritura de código hasta la depuración y el perfeccionamiento de soluciones existentes. Una de las principales ventajas radica en la facilidad con la que ChatGPT puede generar fragmentos de código para requisitos específicos, lo que permite a los desarrolladores probar ideas rápidamente y agilizar el desarrollo. Con instrucciones bien estructuradas, ChatGPT puede ayudar a descomponer problemas complejos en partes manejables, lo que lo convierte en un activo inestimable para escribir y solucionar problemas de código de manera eficiente. Gracias a esta flexibilidad, los desarrolladores dedican menos tiempo a la codificación rutinaria y más a la resolución de problemas críticos, lo que aumenta la productividad.
ChatGPT también ayuda en la revisión del código, analizándolo en busca de posibles problemas, lo que permite detectar errores o ineficiencias en una fase temprana del desarrollo. Cuando un desarrollador introduce código con peticiones de detección de errores específicas u optimización, ChatGPT puede resaltar las áreas problemáticas, o sugerir modificaciones para mejorar la calidad y el rendimiento del código. Esta capa adicional de revisión puede ser especialmente valiosa para detectar errores que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos en un entorno de codificación acelerado, garantizando que el producto final se ajuste a las buenas prácticas y reduciendo la probabilidad de errores en producción.
Otra ventaja significativa de ChatGPT para la programación es su versatilidad entre marcos y contextos de lenguajes de programación. La IA puede adaptarse a la sintaxis y estructuras lógicas de varios lenguajes, ya sea Python, JavaScript, C++ u otros, y proporciona soporte a la medida para cada uno de ellos. A medida que los desarrolladores siguen trabajando con diversos lenguajes, ChatGPT puede cambiar rápidamente de contexto en función de la solicitud, lo que lo convierte en un potente recurso para entornos de desarrollo multilingües. Esta capacidad de soportar diferentes lenguajes, también significa que ChatGPT puede adaptarse fácilmente a las necesidades siempre variables de los proyectos, lo que lo convierte en una tecnología clave en el desarrollo de software moderno.
Por último, la asistencia de ChatGPT va más allá de la mera escritura de código; ayuda a mejorar todo el proceso de desarrollo, con herramientas y conocimientos que ayudan a los desarrolladores a trabajar de forma más inteligente. Ya sea guiando a un desarrollador en la creación de una nueva función, o sugiriendo marcos de trabajo y bibliotecas necesarias para una funcionalidad óptima, ChatGPT proporciona un rico sistema de apoyo que anima a los desarrolladores a explorar soluciones innovadoras. Esta integración de la IA en las prácticas diarias de codificación ayuda a reducir las lagunas de conocimiento, permitiendo a los desarrolladores trabajar de forma más independiente al tiempo que aprovechan los mejores recursos que la IA puede ofrecer. Al aprovechar ChatGPT, los desarrolladores pueden elevar la calidad y la eficiencia de su trabajo, ganando ventaja en un panorama competitivo impulsado por la tecnología.
Preguntas al experto
¿Qué habilidades aprenderán los estudiantes tras completar el curso de Fundamentos de Ingeniería de Prompts?
Después de completar el curso de Fundamentos de Ingeniería de Prompts, los estudiantes obtendrán habilidades esenciales en la elaboración de prompts precisos, que producirán respuestas exactas y eficientes de parte de las herramientas de IA, como ChatGPT y Copilot. Aprender a estructurar las instrucciones de forma eficaz, ayuda a los estudiantes a minimizar el ensayo y error, ahorrando tiempo y mejorando la productividad. A medida que las herramientas de programación basadas en IA se convierten cada vez más en parte de los flujos de trabajo de desarrollo, estas habilidades equiparán a los estudiantes para utilizar la IA de manera más eficaz, e integrarla sin problemas en sus prácticas de codificación. Ivan Zvieriev, experto en programación e IA, ilustra este impacto con un ejemplo real:
Comprenderás los conceptos básicos para escribir los prompts correctamente. Un ejemplo a partir de mi propia experiencia: en primer lugar, he pedido a Copilot "Genera pruebas para la clase actual. Incluye casos extremos". Nos generó una clase de prueba con una cobertura bastante buena, pero sólo un método con una gran cantidad de aserciones. Entonces le pregunté: "Regenera el mismo prompt, pero esta vez, usa una aserción por método", y obtuve una prueba perfecta. Si hubiera pedido "una aserción por método" desde el principio, no habría perdido tiempo en la segunda petición, y la próxima vez, generar pruebas me llevaría la mitad de tiempo. Así que realizar la solicitud correcta es la clave para ser efectivo con los asistentes de IA, y los conceptos básicos que cubre este curso te ayudarán con esto.
Tipos de prompts de codificación
Los prompts de codificación eficaces tienen distintos propósitos, cada uno de ellos adaptado a mejorar la productividad y la precisión en tareas de programación específicas. Desde la creación de código nuevo, hasta el perfeccionamiento de secuencias de comandos existentes, estas instrucciones pueden estructurarse de varias maneras en función del objetivo final. La comprensión de las técnicas de ingeniería de prompts ayuda a los programadores a guiar la generación de respuestas centradas y precisas de parte de la IA, garantizando que la información correcta o los ajustes de código se apliquen de manera eficiente. Cada tipo de pregunta puede ser una herramienta poderosa en el flujo de trabajo del desarrollador, especialmente cuando se utiliza para apoyar las diferentes etapas del proceso de codificación.
Los desarrolladores pueden maximizar el impacto de los prompts de GPT dedicados a la codificación, estructurando cuidadosamente los prompts en función de lo que pretenden obtener. Por ejemplo, los prompts orientados a la escritura de código nuevo pueden hacer hincapié en la sintaxis y la funcionalidad, mientras que los prompts para la revisión de código se centran en la identificación de errores o la optimización de la lógica. Independientemente de que el objetivo sea escribir, revisar, explicar u optimizar el código, cada tipo de indicación contribuye de forma única al ciclo de desarrollo, ayudando a los programadores a agilizar sus proyectos y obtener una mayor calidad del código.
Escritura de código
Los prompts centrados en la programación para la escritura de código están diseñados para ayudar a los desarrolladores a crear nuevas funciones, clases o módulos desde cero. Estos prompts pueden especificar requisitos como el lenguaje, el manejo de datos y los resultados deseados, guiando a la IA para que genere código que encaje perfectamente en los proyectos existentes. Las instrucciones de escritura de código son especialmente útiles para desarrollar prototipos o pequeñas funciones rápidamente, ahorrando tiempo en tareas de codificación repetitivas, y permitiendo a los desarrolladores centrarse en el panorama más amplio.
Los desarrolladores pueden beneficiarse de la estructuración de estos prompts con especificaciones detalladas, ya que esto garantiza que el código generado se ajuste estrictamente a sus necesidades. Mediante el uso de instrucciones específicas y bien elaboradas, los desarrolladores pueden mejorar la precisión y la funcionalidad, lo que se traduce en un código más confiable y fácil de integrar. Los prompts de escritura bien definidos también pueden incluir ejemplos de casos extremos, lo que ayuda a ChatGPT a generar código más robusto y menos propenso a contener errores.
Revisión de código
El uso de ChatGPT para los prompts de revisión de código, permite a los desarrolladores identificar problemas o ineficiencias en su código dentro de una nueva perspectiva, impulsada por la IA. Estas indicaciones pueden especificar la necesidad de comprobar errores lógicos, identificar posibles fallas o incluso verificar el cumplimiento de las buenas prácticas, lo que permite a la IA centrarse en perfeccionar el código para mejorar su rendimiento. Cuando los desarrolladores introducen un código para revisión, a menudo incluyen instrucciones específicas sobre las áreas que deben examinarse con detenimiento, lo que facilita la entrega de comentarios constructivos y específicos de parte de ChatGPT.
Las revisiones de código basadas en IA ahorran tiempo y ofrecen una capa adicional de supervisión, lo que puede mejorar la calidad y fiabilidad de un proyecto. Las respuestas de ChatGPT pueden poner de manifiesto problemas pasados por alto y sugerir alternativas, lo que permite a los desarrolladores tomar decisiones informadas sobre nuevas actualizaciones. Al abordar los posibles problemas en una fase temprana, los desarrolladores pueden mejorar la estabilidad del código y evitar la deuda técnica a largo plazo, mientras mantenen sus proyectos anclados a una base sólida.
Explicación de código
Los prompts de explicaciones de código son ideales para los desarrolladores que desean explicar fragmentos de código complejos, o comprender estructuras de código desconocidas. Al solicitar una explicación, los desarrolladores pueden recibir un desglose detallado de cómo funcionan determinadas líneas de código, lo que facilita la comprensión de la lógica compleja o las técnicas avanzadas. Las explicaciones pueden incluir el propósito de variables, funciones y clases, junto con información sobre interacciones entre las diferentes partes del código, lo que es especialmente valioso cuando se incorporan nuevos proyectos o se revisa código heredado.
Las explicaciones claras ayudan a los desarrolladores a comprender mejor el código con el que trabajan, lo que favorece la colaboración en equipo y mejora la transferencia de conocimiento. Al incluir explicaciones en sus flujos de trabajo de codificación, los desarrolladores pueden garantizar que todos los miembros del equipo, independientemente de su nivel de experiencia, puedan entender y mantener el código base. Este enfoque no sólo fomenta el aprendizaje, sino que también refuerza la legibilidad del código y la sostenibilidad del proyecto a largo plazo.
Optimización de código
Para los desarrolladores que buscan mejorar el rendimiento, los prompts centrados en la optimización del código se enfocan en refinar el código existente para hacerlo más rápido, más eficiente o más fácil de mantener. Este tipo de indicaciones suelen pedir a la IA que sugiera algoritmos alternativos, reduzca la complejidad o incluso minimice el uso de memoria. Los prompts de optimización pueden ayudar a los desarrolladores a descubrir formas de agilizar su código sin comprometer la funcionalidad, lo que las hace especialmente útiles para proyectos que prioricen la velocidad y la eficiencia.
Al utilizar prompts bien estructurados para la optimización, los desarrolladores pueden reducir las redundancias y crear un código más limpio y elegante. Este enfoque no sólo aumenta el rendimiento del proyecto, sino que también, a medida que los proyectos crecen, garantiza la escalabilidad y la capacidad de mantenimiento. Mediante prácticas de optimización coherentes, los desarrolladores pueden lograr una mayor calidad del código, garantizando que sus aplicaciones funcionen de forma confiable, en distintos entornos y bajo cargas variables.
Consejos para crear prompts claros y convincentes con ChatGPT
La creación de prompts eficaces es esencial para sacar el máximo partido de las capacidades de ChatGPT, especialmente cuando se utiliza para abordar tareas de codificación. Uno de los mejores consejos para utilizar GPT, es comenzar con un objetivo claro: define con precisión lo que quieres obtener en la respuesta. Una pregunta vaga puede dar lugar a respuestas ambiguas o demasiado generales, mientras que una pregunta específica y bien elaborada orienta a la IA a producir resultados más específicos y valiosos. Cuando vayas a crear un prompt en ChatGPT para codificación, especifica los detalles clave, como el lenguaje de programación, los requisitos de funcionalidad, o cualquier caso extremo que deba tenerse en cuenta. Este enfoque no sólo mejora la pertinencia de la respuesta, sino que también garantiza que el código generado se adapte perfectamente al proyecto.
También es útil seguir un formato de prompt debidamente estructurado, para mantener tanto claridad como coherencia. Empieza con la solicitud o problema principal y, a continuación, añade el contexto que enmarca la petición, como detalles relevantes del proyecto, comportamiento deseado del código o preferencias de estilo. Incluir conocimientos previos o prompts específicos, como "generar código Python que ordene una lista alfabéticamente" o "comprobar si hay errores en esta función JavaScript," le permitirá a ChatGPT sacar partido y responder mejor a las demandas específicas de la solicitud. Agregar solicitudes específicas de modularidad, legibilidad o comentarios, también puede mejorar la calidad del resultado, especialmente cuando desarrollas código complejo que otros podrían tener que leer o mantener.
Por último, asegúrate de que tu prompt incluya cualquier restricción o comportamiento esperado, para refinar aún más la respuesta. Establecer límites claros, como la complejidad temporal, el uso de memoria o las convenciones de codificación, ayuda a adaptar el resultado de ChatGPT a las especificaciones exactas de tu proyecto. Las revisiones también pueden ser útiles: si la respuesta inicial no es la ideal, aclara o amplía la pregunta inicial para orientar a ChatGPT con mayor precisión. Seguir estas técnicas no sólo mejora la calidad del resultado, sino que también refuerza tus habilidades en ingeniería de prompts, una capacidad que se vuelve más valiosa a medida que la asistencia de codificación basada en IA, se integra dentro de los flujos de trabajo de desarrollo.
Los mejores prompts para codificación con ChatGPT para diferentes escenarios
El uso de ChatGPT para la codificación proporciona una forma adaptable y dinámica de abordar una variedad de escenarios de desarrollo, desde la lluvia de ideas para soluciones de código, hasta la depuración de secuencias de comandos complejas. El conocimiento sobre cómo elaborar mensajes específicos, puede desbloquear valiosas funciones que se adaptan a diferentes necesidades de programación. Ya sea que estés trabajando en la resolución de problemas, generando nuevo código o explorando temas educativos, cada tipo de prompt sirve a un propósito distinto. Al estructurar los prompts en torno a estos escenarios, los desarrolladores pueden maximizar la capacidad de ChatGPT para mejorar la productividad y agilizar la experiencia de codificación.
Para los desarrolladores, disponer de una biblioteca de prompts de ChatGPT para el desarrollo, específicos para cada escenario puede ser muy valioso, ya que ahorra tiempo y reduce los errores. En esta sección, exploraremos los principales tipos de prompts de codificación para situaciones comunes, con ejemplos y sugerencias que convierten a ChatGPT en una herramienta imprescindible para el desarrollo. Estas instrucciones están diseñadas para ayudarte a optimizar tu flujo de trabajo, mejorar la calidad del código y aprovechar todo el potencial de la IA para tareas como la depuración, la generación de código, etc.
Resolución de problemas
Cuando te enfrentas a retos de programación, los prompts de resolución de problemas de ChatGPT te proporcionan un enfoque estructurado para encontrar respuestas de forma eficaz. Por ejemplo, si te enfrentas a un algoritmo de orden complicado, puedes preguntar, "Genera una función Python que ordene un arreglo usando merge sort, y explica cada paso" ". Al solicitar una explicación junto con la solución, ChatGPT te ofrece no sólo el código, sino también la comprensión de su funcionamiento interno, lo que resulta útil para aprender y perfeccionar sus habilidades de resolución de problemas. Preguntas como "Proporciona tres enfoques para resolver un problema de búsqueda binaria" o "Explica la complejidad temporal de un algoritmo dado" pueden volver tu kit de herramientas de resolución de problemas en uno más avanzado.
Estos tipos de indicaciones ayudan a los desarrolladores a abordar los requisitos de tareas específicas, en tanto exploran diferentes enfoques y técnicas. Son especialmente eficaces para retos complejos, en los que las búsquedas tradicionales podrían quedarse cortas, ya que ofrecen a los desarrolladores una forma rápida y confiable de explorar múltiples soluciones. Con los prompts para resolución de problemas, ChatGPT se convierte en un compañero versátil para solucionar inconvenientes, facilitando la comprensión del razonamiento que hay detrás de cada enfoque, y permitiéndote tomar decisiones informadas en los proyectos de codificación.
Prompts de depuración
La depuración puede llevar mucho tiempo, pero ChatGPT ofrece una forma eficaz de diseñar preguntas que descubran errores de codificación de forma rápida. Por ejemplo, podría preguntar, "Depura este código Python que falla cuando calculas la secuencia Fibonacci correcta", proporcionando la pieza de código específica con la que tiene problemas. A continuación, ChatGPT analiza el código en busca de posibles problemas y ofrece correcciones, lo que lo convierte en una herramienta excelente para identificar errores, ya sea lógicos o de sintaxis. Otro ejemplo podría ser, "Revisa mi función JavaScript en busca de posibles errores cuando maneje valores nulos", lo que indica a ChatGPT que examine el código, considerando determinadas condiciones específicas de error.
Las sugerencias sobre buenas prácticas y manejo de errores también pueden mejorar la fiabilidad del código, sobre todo en tareas de depuración complejas. Si los prompts son iterados, se puede perfeccionar el proceso de depuración hasta llegar a una solución. Las sugerencias de depuración convierten a ChatGPT en un asistente de codificación que no se limita a identificar errores, sino que también recomienda formas de volver el código más robusto, garantizando una ejecución más fluida del proyecto y un mejor resultado final.
Prompts de generación de código
Con los prompts de ChatGPT para la codificación, generar código nuevo puede ser pan comido. Estas indicaciones permiten a los desarrolladores crear fragmentos de código totalmente funcionales y adaptados a sus proyectos. Por ejemplo instrucciones como: "Genera una función JavaScript que valide las direcciones de correo electrónico" o "Escribe un fragmento de código CSS para una barra de navegación responsiva" pueden producir bloques de código precisos y listos para su integración. Especificando requisitos como "añadir comentarios explicando cada paso" o "usar sintaxis ES6," guiarás a ChatGPT a producir un código fácil de entender y acorde con los estándares modernos.
Al especificar características únicas o condiciones adicionales, los prompts de generación de código pueden ahorrar mucho tiempo en tareas repetitivas o en los pasos iniciales de codificación, lo que facilita el enfocarse directamente en la funcionalidad principal de un proyecto. Ya sea para generar funciones de utilidad, manipular datos o crear diseños, estas instrucciones proporcionan código listo para usar que puede perfeccionarse y ampliarse como sea necesario, sirviendo como un trampolín eficaz para proyectos de alta complejidad.
Prompts de prendizaje y educación
Para los estudiantes y desarrolladores que deseen ampliar sus conocimientos, los prompts educativos de ChatGPT constituyen un valioso recurso para aprender fundamentos de programación y sus buenas prácticas. Algunos ejemplos son "Explica la recursividad en Python con un código de ejemplo" o "Enséñame sobre los cierres de JavaScript". Estas indicaciones hacen que ChatGPT ofrezca explicaciones paso a paso, junto con ejemplos de código, lo que mejora las oportunidades de LLM para comprender conceptos de programación. Las sugerencias educativas ayudan a los usuarios a desglosar temas complicados y a profundizar en áreas que, de otro modo, les resultarían complicadas.
Además del aprendizaje basado en código, ChatGPT puede ayudar con la documentación y proporcionar conocimientos teóricos, lo que lo convierte en una potente herramienta educativa. Pedirle a ChatGPT algo como "Explica la diferencia entre REST y GraphQL con ejemplos" puede aclarar conceptos complejos y mejorar la comprensión. Ya sea para el autoaprendizaje o para complementar la educación formal, los prompts de aprendizaje permiten a los desarrolladores explorar temas de programación a su propio ritmo, construyendo una base más sólida para futuros proyectos.
Preguntas para el experto
¿Con qué frecuencia usas en tu trabajo prompts para codificación con ChatGPT?
Los desarrolladores confían cada vez más en herramientas basadas en IA, como ChatGPT o una alternativa de codificación basada en ChatGPT, para agilizar las tareas diarias, ya sea generando pruebas, solucionando problemas de código o explorando nuevas APIs. Muchos descubren que una ayuda de codificación bien estructurada, puede poner en marcha proyectos o mejorar la productividad, sugiriendo soluciones eficientes y fragmentos de código. Por ejemplo, cuando se enfrentan a un marco de trabajo desconocido o necesitan recordar una API específica, los desarrolladores pueden consultar rápidamente en ChatGPT para obtener sugerencias que, de otro modo, requerirían largas búsquedas. Desde rellenar una línea de código faltante, hasta identificar una solución para un error inesperado, las sugerencias de ChatGPT proporcionan una ayuda flexible que se integra perfectamente en los flujos de trabajo habituales. Ivan Zvieriev, jefe del equipo de ingeniería de software, explica:
En general, genero casi todas las pruebas utilizando el asistente de IA, y luego me limito a validarlas y ampliarlas con las pruebas que me parecen adecuadas. Además, uno de los casos de uso es cuando no recuerdo alguna API o no sé cómo abordar la tarea por completo. El primer caso de uso — para las pruebas — lo estoy usando casi todos los días, en cuanto al segundo caso de uso — mayoritariamente, para experimentar y aprender.
Aprende a utilizar ChatGPT de forma eficaz para escribir prompts de codificación con el curso de EngX
Engineering Excellence (EngX) es un influyente programa lanzado por EPAM en 2014 para capacitar a los ingenieros de software con herramientas y estrategias innovadoras para impulsar el rendimiento del desarrollo. EngX se estableció rápidamente como líder en el mundo de la ingeniería, mediante la creación de una base que combina conocimientos profundos de arquitectura técnica, con recursos prácticos adaptados a las necesidades de los desarrolladores. La iniciativa introdujo un conjunto de herramientas de descubrimiento, que incluye marcos para la evaluación rápida, métricas de rendimiento y seguimiento del estado de salud, lo que permite a los equipos agilizar los procesos y mejorar los resultados de los proyectos. Impulsado por el compromiso de hacer avanzar la cultura de la ingeniería, ahora EngX ofrece también programas especializados, entre ellos EngX AI-Supported Software Engineering Course y EngX Education, diseñados para apoyar la mejora continua y fomentar las buenas prácticas en diversas disciplinas tecnológicas.
Entre la oferta educativa de EngX, el Prompt Engineering Foundations Course destaca como un programa de formación completo para aquellos que deseen adquirir competencias en ingeniería de prompts, y desbloquear todo el potencial de las herramientas de IA, como ChatGPT. Este curso va más allá de las técnicas superficiales, llevando a los alumnos a profundizar en los fundamentos, las limitaciones y las soluciones de la IA, enseñándoles métodos para estructurar los prompts de forma eficaz para obtener respuestas óptimas. Diseñado tanto para profesionales de la tecnología como para los que no lo son, el curso otorga a los participantes las habilidades necesarias para crear prompts imparciales y altamente funcionales, abordando principios éticos fundamentales en la IA. Al dominar las técnicas de creación y ajuste de prompts, los alumnos de este curso estarán preparados para sacar partido de ChatGPT for business analyst y otras funciones especializadas, lo que permite una integración perfecta de la IA en una amplia gama de tareas.
El Prompt Engineering Foundations Course cubre métodos esenciales para desarrollar prompts para ChatGPT que sean productivos para la codificación de software y más allá de estos. Para los desarrolladores, la elaboración de un prompt de codificación bien definido puede mejorar significativamente la generación de código, la depuración y las tareas de revisión de código. El curso hace hincapié en las técnicas al servicio de una asistencia sólida y basada en IA para desarrolladores, analistas y especialistas en tecnología, lo que les permite enfrentarse a los retos con habilidad y precisión. Como parte del compromiso de EngX con el avance de la ingeniería asistida por IA, esta formación permite a los participantes implementar herramientas de IA de forma intuitiva y eficaz, ayudándoles a maximizar la productividad y a tomar decisiones más inteligentes e informadas en sus flujos de trabajo de codificación.