La inteligencia artificial (IA) es, sin duda, la tecnología de próxima generación más prometedora y un referente en innovación. Las tecnologías de IA ofrecen soluciones y oportunidades que antes se consideraban imposibles.
Un ejemplo destacado de esta innovación es ChatGPT, una solución de IA generativa desarrollada por OpenAI que revoluciona por completo las búsquedas de información en línea y puede integrarse con software a medida. Puede utilizarse como chatbot para interacciones con usuarios, asistencia en la codificación, provisión rápida de la información necesaria, etc. No es de extrañar que, desde su lanzamiento, ChatGPT haya superado el millón de usuarios en tan solo 5 días. Hoy analizaremos sus ventajas.
En este artículo, puede encontrar algunos consejos y ejemplos rápidos para mejorar la codificación con Angular.
Ventajas comerciales del uso de ChatGPT para el desarrollo angular
Una encuesta revela que el 92 % de los desarrolladores estadounidenses ya utilizan IA para mejorar la programación, mientras que el 70 % afirma que estas herramientas de IA mejoran significativamente su eficiencia. Aclaremos el significado de estas cifras desde una perspectiva empresarial.
Desarrollo rápido de software
Herramientas de IA como ChatGPT pueden generar rápidamente código repetitivo y componentes reutilizables. Este enfoque ahorra tiempo y esfuerzo a los desarrolladores, acelerando el lanzamiento de la solución al mercado. Esto es especialmente útil para proyectos donde la velocidad es la prioridad, como el desarrollo de prototipos, MVP u otras aplicaciones que deben abordar un nicho de mercado específico lo antes posible.
Calidad y consistencia del código mejoradas
Herramientas de IA como ChatGPT utilizan las mejores prácticas de programación para generar código Angular bien estructurado y optimizado. También pueden utilizarse para revisiones de código automatizadas. Por ejemplo, ChatGPT puede ayudar a identificar y corregir errores mediante el análisis de mensajes de error. También proporciona a los desarrolladores consejos útiles para resolver los problemas. Este enfoque reduce el tiempo de depuración y ayuda a los desarrolladores a mantener el código limpio y fácil de mantener. El resultado es una aplicación estable que ofrece una experiencia de usuario consistente y satisfactoria, esencial para las empresas.
Costos de desarrollo reducidos
Como se mencionó anteriormente, las herramientas de IA pueden automatizar tareas de codificación repetitivas, lo que reduce la necesidad de un trabajo manual extenso. Con un enfoque asistido por IA, los desarrolladores dedican menos tiempo a tareas rutinarias y se concentran en desarrollar algoritmos más complejos. Una mayor eficiencia en la participación de los recursos humanos puede reducir drásticamente el costo del desarrollo de una aplicación.
Mantenibilidad mejorada del software
Las herramientas de IA ofrecen a los desarrolladores numerosos consejos útiles que influyen en la calidad general del producto final. En particular, ChatGPT puede sugerir estrategias de refactorización y orientación que ayudan a los equipos a producir código bien organizado y fácil de mantener. Además, ChatGPT permite generar documentación de proyecto coherente e informativa, lo que facilita el mantenimiento del software y resulta útil para las actualizaciones continuas de las aplicaciones.
Uso de ChatGPT: desafíos comunes y consejos para resolverlos
Algunos desarrolladores se muestran bastante escépticos sobre el valor de usar ChatGPT para una mejor codificación. Entre las quejas más comunes se incluyen la mala calidad de los resultados, problemas de seguridad y la incapacidad de la IA para comprender las solicitudes correctamente, lo que también se traduce en resultados engañosos. Analicemos estos desafíos y algunos consejos sencillos pero efectivos que los desarrolladores deberían implementar para beneficiarse de ChatGPT.
Mala calidad de los resultados
ChatGPT no siempre proporciona el resultado correcto. En ocasiones, genera código ineficiente o incluso no logra gestionar ciertas tareas de codificación. Una causa común de este problema es el uso de una versión gratuita de ChatGPT.
Para empezar, es importante entender que existen
Una cuestión de seguridad
La confidencialidad es una preocupación común al usar IA abierta. Incluso ChatGPT recomienda a sus usuarios evitar introducir datos privados o sensibles. Además, al exponer datos sensibles a una plataforma de código abierto como esta, los desarrolladores podrían infringir las normas de seguridad.
Por lo tanto, la mejor manera de mantenerse seguro y cumplir con las normativas es tener cuidado con lo que se envía a ChatGPT. Los desarrolladores no deben introducir datos específicos de la empresa ni información confidencial, ya que todo se registrará y probablemente se utilizará para la capacitación de la próxima versión.
No comprender adecuadamente la solicitud del usuario
Como ya se mencionó, ChatGPT puede no comprender las solicitudes de los usuarios, lo que resulta en resultados deficientes o engañosos. Si bien su versión 4 es mucho más potente que la versión 3.5, los desarrolladores aún pueden encontrar este problema al usarla. En muchos casos, el origen del problema reside en un mensaje de solicitud mal escrito.
Para mitigar este desafío y garantizar resultados de alta calidad, los usuarios deben escribir oraciones gramaticalmente correctas y completas que describan todo lo importante para obtener una respuesta de alta calidad. Una indicación clara es vital para obtener una respuesta clara. También es útil proporcionar a ChatGPT ejemplos que ayuden a la IA a comprender exactamente las necesidades del usuario. Como resultado, ChatGPT podrá ampliar los ejemplos existentes con resultados adecuados. Además, los desarrolladores deben recordar que ChatGPT puede no ser tan bueno a la primera. A veces, una opción válida es solicitar una generación adicional de respuestas. En muchos casos, ChatGPT proporcionará un resultado más satisfactorio o eliminará un posible error en el código.
De hecho, estos no son los únicos desafíos asociados con el uso de ChatGPT para la codificación mejorada. Si bien los obstáculos mencionados son muy comunes y a menudo pueden resolverse con el enfoque adecuado, es importante recordar que ChatGPT no puede resolver todas las tareas de codificación, y el trabajo humano sigue siendo vital. Es útil aplicarlo para asistir a los desarrolladores, pero nunca considerarlo una solución universal y autónoma para la codificación.
Solicitud de generación de código
Escribamos un mensaje claro con instrucciones estrictas para que ChatGPT comprenda la situación completa y nos dé exactamente lo que necesitamos.
Indicación: Imagina que estás desarrollando el sitio web de una tienda. Necesitas ofrecer a los usuarios la posibilidad de crear una cuenta donde encontrarán información de pedidos y métodos de pago.
Genere un componente de página de registro de Angular 16. Use el formulario reactivo y agregue validadores simples a cada campo. Omita todo el proceso de configuración de la aplicación Angular y utilice Hive únicamente el archivo TypeScript. Explique el proceso y proporcione notas útiles.
import { Component, OnInit } from '@angular/core'; import { FormBuilder, FormGroup, Validators } from '@angular/forms'; @Component({ selector: 'app-sign-up', templateUrl: './sign-up.component.html', // Ensure you link the correct template URL styleUrls: ['./sign-up.component.css'] // Optional if you have specific styles }) export class SignUpComponent implements OnInit { signUpForm: FormGroup; // This will hold our form constructor(private fb: FormBuilder) { } // FormBuilder is injected here ngOnInit(): void { this.initForm(); } private initForm(): void { this.signUpForm = this.fb.group({ username: ['', [Validators.required, Validators.minLength(5)]], email: ['', [Validators.required, Validators.email]], password: ['', [Validators.required, Validators.minLength(8)]], confirmPassword: ['', Validators.required] }, { validator: this.mustMatch('password', 'confirmPassword') // Custom validator for password matching }); } // Custom validator to check if two fields match private mustMatch(controlName: string, matchingControlName: string) { return (formGroup: FormGroup) => { const control = formGroup.controls[controlName]; const matchingControl = formGroup.controls[matchingControlName]; if (matchingControl.errors && !matchingControl.errors.mustMatch) { // return if another validator has already found an error on the matchingControl return; } // Set error on matchingControl if validation fails if (control.value !== matchingControl.value) { matchingControl.setErrors({ mustMatch: true }); } else { matchingControl.setErrors(null); } }; } onSubmit() { // Here you can handle form submission if (this.signUpForm.valid) { console.log('Form Data:', this.signUpForm.value); // Process data or send it over to a server } } }
Aquí tenemos el ejemplo de un
Solicitud de generación de pruebas basada en un ejemplo
Ahora, queremos agregar algunas pruebas unitarias a nuestro componente de página de registro de Angular generado. Una prueba unitaria es una forma específica de verificar la funcionalidad de componentes individuales o unidades de código.
Indicación: genere pruebas unitarias para el próximo componente de la página de registro de Angular.
Componente: (pegue el código aquí)
Esta vez, introduciremos el código del componente para obtener los resultados necesarios y comprobaremos las posibilidades del chatbot para trabajar con ejemplos de código. La respuesta está dividida en categorías para que podamos elegir qué añadir:
1. Configuración y configuración básica de pruebas
import { ComponentFixture, TestBed } from '@angular/core/testing'; import { ReactiveFormsModule, FormBuilder } from '@angular/forms'; import { SignUpComponent } from './sign-up.component'; describe('SignUpComponent', () => { let component: SignUpComponent; let fixture: ComponentFixture<SignUpComponent>; beforeEach(async () => { await TestBed.configureTestingModule({ declarations: [ SignUpComponent ], imports: [ ReactiveFormsModule ], providers: [ FormBuilder ] }) .compileComponents(); }); beforeEach(() => { fixture = TestBed.createComponent(SignUpComponent); component = fixture.componentInstance; fixture.detectChanges(); }); it('should create', () => { expect(component).toBeTruthy(); }); });
2. Prueba de inicialización del formulario
it('form should be initialized with all fields', () => { expect(component.signUpForm.contains('username')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('email')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('password')).toBeTrue(); expect(component.signUpForm.contains('confirmPassword')).toBeTrue(); }); it('should require all fields', () => { let username = component.signUpForm.get('username'); let email = component.signUpForm.get('email'); let password = component.signUpForm.get('password'); let confirmPassword = component.signUpForm.get('confirmPassword'); username.setValue(''); email.setValue(''); password.setValue(''); confirmPassword.setValue(''); expect(username.valid).toBeFalsy(); expect(email.valid).toBeFalsy(); expect(password.valid).toBeFalsy(); expect(confirmPassword.valid).toBeFalsy(); });3. Prueba de validadores
it('username should have minlength validator', () => { let username = component.signUpForm.get('username'); username.setValue('abc'); expect(username.errors['minlength']).toBeTruthy(); }); it('email field should have email format validator', () => { let email = component.signUpForm.get('email'); email.setValue('test'); expect(email.errors['email']).toBeTruthy(); }); it('password should have minlength validator', () => { let password = component.signUpForm.get('password'); password.setValue('1234'); expect(password.errors['minlength']).toBeTruthy(); });4. Prueba de validadores personalizados
it('should invalidate form if passwords do not match', () => { component.signUpForm.get('password').setValue('12345678'); component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345679'); expect(component.signUpForm.errors['mustMatch']).toBeTruthy(); expect(component.signUpForm.valid).toBeFalsy(); }); it('should validate form if passwords match', () => { component.signUpForm.get('password').setValue('12345678'); component.signUpForm.get('confirmPassword').setValue('12345678'); expect(component.signUpForm.valid).toBeTruthy(); });5. Envío del formulario de prueba
it('should not submit form if it is invalid', () => { component.signUpForm.get('username').setValue(''); // leave invalid spyOn(console, 'log'); component.onSubmit(); expect(console.log).not.toHaveBeenCalled(); }); it('should submit form if it is valid', () => { component.signUpForm.setValue({ username: 'testuser', email: '[email protected]', password: '12345678', confirmPassword: '12345678' }); spyOn(console, 'log'); component.onSubmit(); expect(console.log).toHaveBeenCalledWith('Form Data:', component.signUpForm.value); });
Y aquí está. Contamos con pruebas unitarias que cubren varios aspectos de nuestra página de registro, garantizando que el formulario se inicialice, se valide correctamente y se comporte como se espera durante el envío. No estamos seguros de que todo funcione sin correcciones en el código, pero ya ahorramos mucho tiempo al omitir la parte de pensar en varios escenarios y preparar configuraciones básicas de prueba.
Solicitud de refactorización de código
Imaginemos que tenemos un componente y queremos refactorizarlo o revisarlo para mejorar la eficiencia y la legibilidad del código, o por cualquier otro motivo. Dejemos que ChatGPT lo haga por nosotros.
Indicación: Revisar y refactorizar el siguiente componente de Angular. Dar sugerencias y recomendaciones. Componente: (pegar el código aquí)
Como resultado, obtenemos puntos de problemas, ejemplos de código y detalles.
@Component({ selector: 'app-users', templateUrl: './users.component.html', }) export class UsersComponent implements OnInit { public users: User[]; // Assuming User is a defined interface or class public activeUserId: number = 123; // Default ID initialized here, using a more descriptive name constructor() {} ngOnInit(): void { this.initializeActiveUser(); } initializeActiveUser(): void { this.activeUserId = this.getDefaultUserId(); // Use a method to get default or specific user ID } onUserClick(userId?: number): void { this.activeUserId = userId || this.getDefaultUserId(); } private getDefaultUserId(): number { return 123; // Centralized default user ID } } 
Esta práctica es muy útil, especialmente para desarrolladores con poca experiencia en programación. El sistema no es muy eficaz y no reemplaza la revisión de código manual, pero es una excelente oportunidad para ahorrar tiempo a los revisores.
Nuestra experiencia en el desarrollo de software de IA
Todos los conocimientos mencionados anteriormente son el resultado de nuestra extensa investigación y experimentación con grandes modelos lingüísticos y otras tecnologías basadas en IA. En particular, contamos con la exitosa experiencia en la creación de Leo, un
Impulsados por nuestra exitosa experiencia en
- Leonardo , el asistente de RRHH basado en IA de Leobit que brinda respuestas a las preguntas frecuentes de los empleados recuperando la información relevante de la base de conocimiento seleccionada de la empresa.
- Leora , nuestra asistente de ventas con inteligencia artificial vocalizada que utiliza la base de conocimiento de la empresa para brindar respuestas detalladas y personalizadas a los clientes potenciales.
Los equipos de Leobit utilizan activamente ChatGPT para acelerar el desarrollo de software, aplicando las mejores prácticas y pautas personalizadas en nuestro flujo de trabajo. Si bien reconocemos sus limitaciones, especialmente en tareas técnicamente complejas, también vemos su gran potencial para mejorar un desarrollo rápido y fiable.
Conclusiones
ChatGPT representa un avance notable en el ámbito de las herramientas de desarrollo basadas en IA. Acabamos de mostrar varios ejemplos de su implementación que pueden ayudar a una empresa a optimizar la velocidad de desarrollo de software, mejorar la calidad del código, reducir el coste de desarrollo y facilitar el mantenimiento del software. Además, ChatGPT puede gestionar una amplia gama de flujos de trabajo empresariales, como la creación de documentos, el suministro de información sobre diferentes temas, la traducción de textos, la provisión de consejos y sugerencias para desafíos técnicos, etc. En resumen, ChatGPT es una herramienta potente para desarrolladores de software y otros empleados que desean optimizar la eficiencia de sus flujos de trabajo. Esta gran diversidad de casos de uso la convierte en una opción inteligente para cualquiera que desee optimizar...
