Piensa Como un Tester: Qué Buscar en el Código Generado por IA

La Biblioteca de Pruebas de React es un gran marco para las pruebas de componentes de React porque responde muchas preguntas por ti, por lo que no necesitas preocuparte por esas preguntas. Pero eso no significa que las pruebas sean fáciles. Todavía hay muchas preguntas que tienes que resolver por ti mismo: ¿Cuántas pruebas de componentes debes escribir vs pruebas de extremo a extremo o pruebas de unidad de nivel inferior? ¿Cómo puedes probar una cierta línea de código que es difícil de probar? ¿Y qué se supone que debes hacer con esa persistente advertencia de act()?
En esta masterclass de tres horas, presentaremos la Biblioteca de Pruebas de React junto con un modelo mental de cómo pensar en el diseño de tus pruebas de componentes. Este modelo mental te ayudará a ver cómo probar cada bit de lógica, si debes o no simular dependencias, y ayudará a mejorar el diseño de tus componentes. Te irás con las herramientas, técnicas y principios que necesitas para implementar pruebas de componentes de bajo costo y alto valor.
Tabla de contenidos- Los diferentes tipos de pruebas de aplicaciones de React, y dónde encajan las pruebas de componentes- Un modelo mental para pensar en las entradas y salidas de los componentes que pruebas- Opciones para seleccionar elementos DOM para verificar e interactuar con ellos- El valor de los mocks y por qué no deben evitarse- Los desafíos con la asincronía en las pruebas de RTL y cómo manejarlos
Requisitos previos- Familiaridad con la construcción de aplicaciones con React- Experiencia básica escribiendo pruebas automatizadas con Jest u otro marco de pruebas unitarias- No necesitas ninguna experiencia con la Biblioteca de Pruebas de React- Configuración de la máquina: Node LTS, Yarn

En esta masterclass, discutimos los méritos de la arquitectura sin servidor y cómo se puede aplicar al espacio de la IA. Exploraremos opciones para construir aplicaciones RAG sin servidor para un enfoque más lambda-esque a la IA. A continuación, nos pondremos manos a la obra y construiremos una aplicación CRUD de muestra que te permite almacenar información y consultarla utilizando un LLM con Workers AI, Vectorize, D1 y Cloudflare Workers.

El conocimiento de las herramientas de AI es fundamental para preparar el futuro de las carreras de los desarrolladores de React, y la suite de herramientas de AI de Vercel es una vía de acceso accesible. En este curso, examinaremos más de cerca el Vercel AI SDK y cómo esto puede ayudar a los desarrolladores de React a construir interfaces de transmisión con JavaScript y Next.js. También incorporaremos APIs de terceros adicionales para construir y desplegar una aplicación de visualización de música.
Temas:- Creación de un Proyecto de React con Next.js- Elección de un LLM- Personalización de Interfaces de Transmisión- Construcción de Rutas- Creación y Generación de Componentes - Uso de Hooks (useChat, useCompletion, useActions, etc)

En esta masterclass cubriré un proceso repetible sobre cómo iniciar aplicaciones full stack en Cursor. Espere comprender técnicas como el uso de GPT para crear requisitos de producto, esquemas de base de datos, hojas de ruta y usarlos en notas para generar listas de verificación que guíen el desarrollo de aplicaciones. Profundizaremos más en cómo solucionar alucinaciones/errores que ocurren, indicaciones útiles para hacer que su aplicación se vea y se sienta moderna, enfoques para conectar cada capa y más. Al final, ¡espere poder ejecutar su propia aplicación full stack generada por IA en su máquina!
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La forma en que escribimos código está cambiando fundamentalmente. En lugar de quedar atrapado en bucles anidados y detalles de implementación, imagine enfocarse puramente en la arquitectura y la resolución creativa de problemas mientras su programador de pares de IA maneja la ejecución. En esta masterclass práctica, te mostraré cómo aprovechar Cline (un agente de codificación autónomo que recientemente alcanzó 1M de descargas en VS Code) para acelerar drásticamente tu flujo de trabajo de desarrollo a través de una práctica que llamamos "vibe coding" - donde los humanos se enfocan en el pensamiento de alto nivel y la IA maneja la implementación.Descubrirás:Los principios fundamentales del "vibe coding" y cómo se diferencia del desarrollo tradicionalCómo diseñar soluciones a un alto nivel y hacer que la IA las implemente con precisiónDemostración en vivo: Construcción de un sistema de almacenamiento en caché de grado de producción en Go que nos ahorró $500/semanaTécnicas para usar IA para entender bases de código complejas en minutos en lugar de horasMejores prácticas para solicitar a los agentes de IA que obtengan exactamente el código que deseasErrores comunes a evitar al trabajar con asistentes de codificación de IAEstrategias para usar IA para acelerar el aprendizaje y reducir la dependencia de ingenieros seniorCómo combinar efectivamente la creatividad humana con las capacidades de implementación de IAYa sea que seas un desarrollador junior que busca acelerar tu aprendizaje o un ingeniero senior que desea optimizar tu flujo de trabajo, saldrás de esta masterclass con experiencia práctica en desarrollo asistido por IA que puedes aplicar inmediatamente a tus proyectos. A través de demostraciones de codificación en vivo y ejercicios prácticos, aprenderás cómo aprovechar Cline para escribir mejor código más rápido mientras te enfocas en lo que importa: resolver problemas reales.

Una masterclass integral diseñada específicamente para desarrolladores de React listos para convertirse en ingenieros de AI. Aprende cómo tus habilidades existentes de React—pensamiento en componentes, gestión de estado, manejo de efectos y optimización del rendimiento—se traducen directamente en la construcción de aplicaciones de AI sofisticadas. Cubriremos todo el stack: integración de API de AI, respuestas en streaming, manejo de errores, persistencia de estado con Supabase y despliegue con Vercel.Traducción de habilidades:- Ciclo de vida de componentes → Ciclo de vida de conversación de AI- Gestión de estado → Gestión de contexto y memoria de AI- Manejo de efectos → Streaming de respuestas de AI y efectos secundarios- Optimización del rendimiento → Caché de AI y optimización de solicitudes- Patrones de prueba → Estrategias de prueba de interacción de AILo que construirás: Una herramienta completa de gestión de proyectos impulsada por AI que muestra patrones de integración de AI a nivel empresarial.