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ChatGPT para desarrollo de código

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Recursos

¿Qué es ChatGPT y cómo puede ayudar a desarrolladores?

ChatGPT es un fascinante modelo de lenguaje avanzado creado por OpenAI, diseñado para entender y generar texto de manera coherente y contextual a partir de las indicaciones que recibe. Su potencia radica en su habilidad para asistir en la generación de código, siendo una herramienta valiosa para desarrolladores. Sin embargo, para aprovechar al máximo su potencial, es imprescindible un sólido conocimiento de la lógica de algoritmos y de los detalles del proyecto. De esta manera, ChatGPT puede actuar como un eficaz asistente en el desarrollo de código, logrando resultados esperados de manera más eficiente.

¿Cómo escribir buenos prompts para ChatGPT?

El éxito al utilizar ChatGPT depende en gran medida de la creación de buenos prompts. Es preciso establecer claramente qué se necesita, cómo se necesita, y cuál es el resultado exacto esperado. La correcta redacción del prompt puede reducir significativamente el margen de error de ChatGPT.

Importancia de la especificidad

Un mal prompt, que se caracteriza por ser general y carecer de detalles, probablemente no producirá buenos resultados. Por ejemplo, "hazme un programa en Python" es demasiado vago y no proporciona a ChatGPT el contexto necesario para generar algo preciso.

En contraste, un buen prompt especificará el lenguaje, la entrada, el proceso y el resultado deseado, como en este ejemplo, "genera una función en Python que reciba una lista de números y los devuelva ordenados en orden descendente".

Un prompt estructurado de esta manera seguramente proporcionará un resultado más preciso y satisfactorio desde el primer intento.

¿Por qué implementar buenas prácticas?

Cuando se genera código con ChatGPT, es fundamental solicitar la implementación de buenas prácticas. Esto implica pedir código limpio, organizado y modular, que no solo funcione bien por sí mismo, sino que también pueda integrarse de manera fluida en proyectos más grandes.

Al definir claramente si se usarán funciones, clases, o módulos, y en qué lenguaje, se asegura que el código sigue estructuras coherentes y correctas. Un código bien estructurado no solo facilita su comprensión y mantenimiento, sino que también mejora la colaboración en equipos de desarrollo.

Ventajas de un código bien estructurado

  • Facilidad de mantenimiento: Un código organizado y coherente es más fácil de entender y modificar.
  • Colaboración mejorada: Facilita el trabajo en equipo, ya que otros desarrolladores pueden comprender rápidamente la lógica del código.
  • Escalabilidad: Permite la incorporación de nuevas funcionalidades de manera más eficiente.

¿Cómo detectar errores y optimizar el código con ChatGPT?

Una de las capacidades más valiosas de ChatGPT es su habilidad para revisar y optimizar código existente. Puede ayudar a identificar errores potenciales y sugerir mejoras en la lógica del código. Pedir a ChatGPT que evalúe un fragmento de código en busca de errores o potenciales optimizaciones no solo confluirá en un código más eficiente, sino que también consolida buenas prácticas. Aquí una manera de hacerlo:

  1. Revisión de errores: Solicita a ChatGPT que revise un fragmento de código y señale posibles errores.
  2. Optimización: Pide sugerencias para optimizar un algoritmo o método ya existente.
  3. Contexto adicional: Cuanto más contexto proporciones, mejor será la integración con otros bloques de código en el proyecto.

A través de estas prácticas, ChatGPT se convierte en un aliado invaluable en el desarrollo de software, facilitando la optimización y precisión del código desde el comienzo de su creación.


Utilizar ChatGPT correctamente puede transformar la manera en que trabajamos con código. La clave está en ofrecer prompts bien estructurados, seguir buenas prácticas y estar abiertos a la retroalimentación y optimización continua del código. Sigue aprendiendo y perfeccionando tus habilidades, y recuerda que cada iteración es un paso más hacia un mejor desarrollo de software.

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Escribir buenos prompts es la clave
**Caracteristicas para un buen Promt en desarrollo:** * Lenguaje * Proceso * Entrada * Salida **Implementar Buenas Practicas:** * Correcta Estructura * Buenas Practicas **Revision y Margen de errores:** * Precisio en codigo * Contextualizacion
Claves del exito: 1\. Escribir buenos Prompts (pensar que necesito, como lo necesito, cual es resultado esperado) Hay que dar ideas y contexto, un Prompt debe ser completo y detallado 2\. Pedir implementación de buenas prácticas de programación 3\. Pedir buscar errores en el código, pedir código optimizado (dándole mucho contexto) ![](https://static.platzi.com/media/user_upload/estructura%20prompt-1fb3d511-057e-4803-9d9f-c4599ed6b5ac.jpg)
En el curso se enseñan varias herramientas de IA para el desarrollo de software, entre ellas: 1. **ChatGPT**: Para generar y revisar código. 2. **GitHub Copilot**: Asistente de codificación que sugiere líneas de código. 3. **Claude**: Ayuda en tareas de programación. 4. **TabNine**: Autocompletar código usando IA. 5. **Replit Agent**: Para programar en línea con asistencia. 6. **Cursor AI**: Mejora la eficiencia y calidad del código. 7. **Notion AI y Mintlify**: Para mejorar la documentación de proyectos. Estas herramientas facilitan la escritura de código eficiente y la resolución de problemas complejos.
Buen promt = mejor rpta Mal promt = rpta impresisa o errada **CONSEJOS PARA BUEN PROMT:** 1\) Ser específico en lo que pedimos 2\) Implementar buenas prácticas, ya que nosotros tenemos mucho más contexto del proyecto que ChatGPT 3\) Revisa bien tu código y considera que puede haber errores.
Prompt engineer
prompt: Quiero desarrollar un modulo xxxx, que haga los siguientes procesos: \- Proceso A, este proceso hace a, b y c. \- Proceso B, Este proceso hace a, b, c y d. Quiero que el codigo sea Clean Code, buenas practicas y cumpla con SOLID. El codigo debe ser nivel senior. Este codigo luego va a tener unittest.
Un buen prompt debe ser específico y dar contexto claro para obtener resultados precisos. Aquí tienes un par de ejemplos: 1. **Ejemplo 1:** "Genera una función en Python que recibe una lista de números enteros y devuelve la suma de los números pares." 2. **Ejemplo 2:** "Escribe un script en JavaScript que valide un formulario de contacto, asegurando que el campo de correo electrónico contenga un formato válido." Estos prompts son claros en cuanto al lenguaje, la entrada, y el resultado esperado.
Claude 3.5 se comporta bastante bien.
ChatGPT es una herramienta de lenguaje avanzada que ayuda en la generación de código para desarrolladores. Para usarla eficazmente es crucial escribir buenos prompts. Un buen prompt debe ser detallado y específico, indicando claramente el lenguaje, la entrada y la salida deseada. Además, es importante seguir buenas prácticas de programación y solicitar revisiones de código para identificar errores y optimizar la lógica. Esto asegura que el resultado sea preciso y se integre correctamente en proyectos mayores.
Un buen prompt para resolver un algoritmo debe ser claro y específico. Debe incluir: 1. **Lenguaje de programación**: Indicar en qué lenguaje deseas el código. 2. **Entrada**: Especificar qué tipo de datos recibirás. 3. **Salida**: Definir qué resultado esperas obtener. 4. **Descripción del proceso**: Explicar brevemente la lógica o el algoritmo a implementar. Ejemplo: "Genera una función en Python que reciba una lista de números y los devuelva ordenados de forma descendente." Este formato ayuda a obtener resultados más precisos desde el primer intento.
cuando empecé a usar estos modelos de lenguaje cometía un error que me hacía dar muchas vueltas antes de tener un buen resultado y era que no le daba un contexto, mejor dicho (yo pensaba que el modelo ya sabia lo que yo quería y como lo queria) pero eso solo esta en mi cabeza, por lo que darle un contexto muy bien detallado hace que el output sea optimo.
El debe ser es escribir buenos prompt