Asistentes de código

Name: Asistentes de código
Price: 250 EUR
Availability: InStock
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Esta formación se centra en los asistentes de código impulsados por IA, mostrando cómo integrarlos en distintos entornos de desarrollo y flujos de trabajo. Incluye la configuración y uso de GitHub Copilot, explorando funciones como autocompletado, acciones inteligentes y el modo agent. También se presentan otras herramientas similares para diferentes IDEs, como Cursor IDE y Windsurf, así como asistentes basados en línea de comandos, incluyendo WARP, OpenAI Codex, Claude Code y Gemini CLI. Por último, se introduce MCP (Model-driven Code Programming) y su integración desde el IDE, ofreciendo una visión completa de cómo la IA puede mejorar la productividad en el desarrollo de software.

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Curso impartido por

Alan Sastre

Experto en Desarrollo web

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Contenido de la formación

6 Secciones · 26 Lecciones · 4 h. y 17 min. en total

Introducción

1 min.

Panorama de herramientas de IA para desarrolladores

1 h. y 27 min.

GitHub Copilot

59 min.

Cursor AI IDE

56 min.

Claude Code

50 min.

Conclusiones

1 min.

Habilidades que obtendrás

Aprendizaje sobre cómo la IA puede ayudar a los desarrolladores a codificar más rápido y con menos errores, mediante el uso de asistentes de código inteligentes.
Adquisición de habilidades para integrar y utilizar eficazmente las herramientas de asistente de código IA en su flujo de trabajo diario.
Entendimiento de cómo los asistentes de código inteligentes pueden mejorar la calidad y la eficiencia de su código, a través de características como autocompletado inteligente y revisión de código.
Conocimiento en profundidad de cómo entrenar y personalizar asistentes de código IA para adaptarse a sus propias necesidades y estilo de codificación.
Competencia en la aplicación de los asistentes de código IA para casos de uso avanzados, como la generación automática de código y la detección de patrones de código complejos.

Requisitos mínimos

Conocimiento básico en lenguajes de programación (Python, Java, C++). Experiencia anterior con IDEs (Entornos de Desarrollo Integrados) como Visual Studio, Eclipse o PyCharm. Familiaridad con conceptos básicos de Inteligencia Artificial. Conocimiento previo de estructuras de datos y algoritmos.