Desarrollo Backend con IA, Open Code y Visual Studio Code

Contenido

• Módulo 1: Arquitectura Backend y Entorno "Open Code" con IA
• Objetivo: Configurar un entorno de desarrollo 100% privado/híbrido asistido por IA y establecer las bases de arquitectura.
• Contenido:
• Principios de Arquitectura Backend: Clean Architecture, Hexagonal (Ports & Adapters) y Microservicios.
• Ecosistema Open Code: Modelos abiertos (Llama, DeepSeek-Coder, Qwen) vs. APIs comerciales.
• Práctica Asistida:
• Configuración de Visual Studio Code con cliente local (Ollama / LM Studio) y plugin Continue.dev.
• Creación de un system prompt personalizado para generación de código con patrones de diseño estrictos.
• Módulo 2: TypeScript Backend & Asistencia de IA
• Objetivo: Construir APIs estrictamente tipadas combinando TypeScript con sugerencias contextuales de IA.
• Contenido:
• Tipado avanzado en TypeScript para prevenir fallos en tiempo de ejecución.
• Patrón DTO (Data Transfer Object) y validación de esquemas con Zod.
• Práctica Asistida:
• Generación de controladores y repositorios en Node.js/Express utilizando prompts arquitectónicos.
• Autogestión de pruebas unitarias con Jest/Vitest a partir de interfaces TypeScript.
• Refactorización de código legado a TypeScript estructurado mediante IA.
• Módulo 3: Python Backend (FastAPI) e Integración con IA
• Objetivo: Implementar servicios REST asíncronos en Python que consuman y expongan capacidades de IA.
• Contenido:
• Fundamentos de FastAPI, Pydantic v2 y procesamiento asíncrono (async/await).
• Patrones para integración con IA: Embeddings, Vector Databases y RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Práctica Asistida:
• Creación de endpoints asíncronos para ingesta y consulta de datos.
• Implementación de una arquitectura RAG básica usando un vectorstore ligero (ChromaDB / Qdrant).
• Uso de herramientas de IA en VS Code para generación automática de documentación OpenAPI/Swagger.
• Módulo 4: Enterprise Java con Spring Boot & Spring AI
• Objetivo: Desarrollar microservicios robustos en Java aprovechando la infraestructura de Spring.
• Contenido:
• Inyección de dependencias y patrones de diseño empresariales en Spring Boot.
• Spring AI: Abstracción para interactuar con modelos de IA desde Java.
• Práctica Asistida:
• Configuración de un proyecto Spring Boot desde VS Code (Java Extension Pack).
• Creación de servicios que utilicen ChatClient y PromptTemplate en Spring AI.
• Generación de suites de pruebas con JUnit 5 y Mockito asistidas por IA.
• Módulo 5: Enterprise C# con ASP.NET Core & Semantic Kernel
• Objetivo: Construir Web APIs escalables en .NET con soporte para orquestación de IA.
• Contenido :
• Arquitectura en capas en .NET 8/9 (Domain, Application, Infrastructure, API).
• Orquestación de IA empresarial con Microsoft Semantic Kernel.
• Práctica Asistida:
• Implementación de endpoints con Minimal APIs y Controllers en C#.
• Creación de Plugins/Skills dentro de Semantic Kernel para ejecutar funciones locales del backend.
• Análisis de rendimiento, profiling y optimización de consultas Entity Framework Core usando IA.