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Depuración de código usando inteligencia artificial

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4. Depuración de código usando inteligencia artificial

Para depurar

-- encuentra y corrige el error en la consulta sql
  • El pair programing sin saberlo ya lo estába utilizando depurando mi código, solicitando sugerencias, solicitando mejoras, etc. En un futuro pienso utilizarlo también a nivel de equipo para que hayan menos microgestiones.
Gracias a la IA he podido encontrar soluciones a muchos requerimientos de código en diversos lenguajes de programación, lo cual facilita mucho el trabajo y ayuda a ahorrar tiempo

Aquí hay algunas pautas sobre la forma apropiada de hacer preguntas para obtener mejores resultados:

Especifica tu objetivo: Describe claramente cuál es tu objetivo o lo que deseas lograr con la consulta. Esto ayuda a enfocar la respuesta en la dirección correcta.

Proporciona contexto: Brinda información relevante sobre las tablas involucradas, las relaciones entre ellas y cualquier detalle importante. Cuanta más información des, más precisa puede ser la respuesta.

Muestra tu intento: Si has intentado escribir una consulta por tu cuenta, comparte lo que has hecho. Esto permite entender mejor el problema y saber en qué punto necesitas ayuda.

Pregunta específica: Formula una pregunta clara y específica sobre lo que deseas obtener o resolver. Evita preguntas vagas o demasiado generales.

Lenguaje SQL: Si tienes algún conocimiento de SQL, intenta expresar tu consulta o problema utilizando el lenguaje SQL. Esto facilita la comprensión y ayuda a proporcionar una respuesta más precisa.

Limite la cantidad de tablas: Si es posible, intenta enfocar tu pregunta en un número limitado de tablas. Consultas más complejas pueden ser difíciles de abordar de manera efectiva en una sola respuesta.

Se claro y conciso: Evita proporcionar demasiada información irrelevante, pero asegúrate de incluir todos los detalles necesarios para entender el problema.

Consulta ética: Asegúrate de que tu consulta esté relacionada con un propósito ético y legal. Evita preguntas que involucren accesos no autorizados a datos o acciones maliciosas.

La generación de código a partir de lenguaje natural si lo veo como aporte de inteligencia artificial, pero la corrección de sintaxis ya existía con el intellisense . En la programación de a pares, por lo menos como lo aplicamos en la empresa, el asistente humano va un poco mas allá de remarcar lo que el intellisense ya resaltaba.

Noto que tanto en copilot como en chat gpt el profesor no usa acentos cuando está generando los prompts. * En lo personal no he notado diferencias con respecto a usarlos o no. Sin embargo es posible que las haya pasado por alto. ¿Realmente hay diferencia en la calidad del output al colocar o no acentos? *(asumiendo claro, que todos nuestros prompts están en español)*
Se requiere tener conocimiento de base de datos y de sql para determinar si las consultas que sugiere la IA es la mas conveniente.
Se requiere tener conocimiento de base de datos y de sql para determinar vez asi las que genera y sugiere la IA es la mas conveniente, no se puede dejar todo a la IA.
genial a partir de ahora es fácil escribir pruebas unitarias

Con IA todo es más fácil, más rápido y más escalable

Lo uso todos los días para corregir querys en SQL. La verdad es que es maravilloso. Hay que tener cuidado con la ventana de contexto.

  1. Descubriendo fallos de sintaxis: La IA se convierte en un valioso asistente al detectar sin esfuerzo esos molestos errores de sintaxis, desde paréntesis descarriados hasta erratas tipográficas. A través de herramientas como linters y analizadores de código, utiliza su conocimiento para señalar de manera automática estas imperfecciones.

  2. Guiando hacia soluciones: La IA no solo señala los problemas, sino que también ofrece soluciones. Si te encuentras con una variable que parece no haber sido declarada, la IA entra en escena y propone la solución, sea declarar la variable o enmendar su nombre.

  3. Optimización sin igual: Algunas herramientas de depuración, con su toque de IA, logran identificar áreas del código que se pueden optimizar para un rendimiento superior. Esto abarca desde sugerencias para mejorar algoritmos hasta reducir la complejidad temporal o espacial, y eliminar redundancias.

  4. Guardiana de la seguridad: La IA también se pone el traje de detective de seguridad, detectando vulnerabilidades en el código, desde inyecciones SQL hasta ataques de secuencias de comandos entre sitios (XSS) y más. Estas herramientas de seguridad exploran el código en busca de patrones y comportamientos sospechosos.

  5. Generadora de pruebas unitarias: La IA puede crear pruebas unitarias de manera automática para verificar la funcionalidad del código. Esto asegura que las modificaciones de código no afecten la funcionalidad existente, una labor crucial.

  6. Explorando trazas de ejecución: La IA se adentra en el análisis de trazas de ejecución, identificando posibles errores o comportamientos inesperados. Esto resulta especialmente útil en la depuración de esos errores esquivos que se resisten a ser replicados.

  7. Resolver rompecabezas lógicos: Algunas herramientas con IA pueden ayudar a resolver errores lógicos complejos. Estudian el flujo de control y los datos en el código para identificar problemas y ofrecer soluciones.

  8. El futuro es el aprendizaje automático: Estamos en una era de experimentación, desarrollando técnicas de IA basadas en el aprendizaje automático para la depuración de código. Estos modelos aprenden a identificar y corregir errores a partir de ejemplos y retroalimentación.

Sin embargo, es esencial recordar que la IA es una aliada, no una sustituta. En la depuración de código, no reemplaza la comprensión y el ingenio humanos, sino que se convierte en un complemento valioso. Además, la eficacia de las herramientas de depuración con IA puede variar según el lenguaje de programación, el contexto y la complejidad del código.

La IA en la depuración de código nos presenta un horizonte emocionante, pero no olvidemos el poder y el discernimiento que aporta el equipo de desarrolladores.

Siento que este curso se compelementa con lo visto en el Curso de Herramientas de Inteligencia Artificial para Developers
Copilot, ChatGPT, así como todos los modelos de lenguaje natural capaces de escribir código, tienen la habilidad de comprender la intención de una consulta (query) e identificar errores de sintaxis. Ayudan en la optimización del código y en la detección y corrección de errores.
Si presionamos Control + Enter, nos proporciona ejemplos de posibles soluciones o sugerencias para depurar el código.
Asomboroso
En ocasiones, nos enfrentamos a errores o fallos de programación que nos hacen perder horas intentando resolverlos. La buena noticia es que podemos depurarlos utilizando inteligencia artificial.
Deberian juntar este curso con el de programación con IA

IA pair programming
Beneficios de su aplicacion:
Eficiencia mejorada: La IA puede sugerir bloques de código que se han utilizado en proyectos similares, lo que puede acelerar el proceso de desarrollo1.
Reducción de errores: La IA puede identificar y corregir errores en tiempo real, lo que resulta en un código más limpio y eficiente.
Optimización del código: La IA puede identificar cuellos de botella en el código y sugerir formas de optimizarlos para mejorar la velocidad y la eficiencia.
Aprendizaje y mentoría: Trabajar con una IA puede ser una excelente oportunidad para aprender nuevas habilidades y técnicas.

Ahora que veo esta clase me inspiro para aplicarlo a:

Web Scraping

el pair programming me ha ayudado mucho para generar y corregir codigo tanto en la universidad como en el trabajo, Chat GPT e muy buena herramienta no solo para programación, si no para otros temas, aunque si se debe saber explicar puntualmente lo que se quiere para que lo pueda interpretar y poner en contexto