Código con inteligencia artificial: Crear un controlador de vehículos utilizando GPT-4
Descubre cómo el Laboratorio Inteligencia Artificial de Castor utiliza ChatGPT para desarrollar un controlador de vehículos con el patrón de arquitectura Triple D y métodos asíncronos, mejorando la productividad y calidad del software.
Alex Castrillón
Alex Castrillón
Apasionado por mi trabajo, genero valor a las empresas por medio del desarrollo de software utilizando marcos agiles, DevOps y Microservicios en Castor. Soy Ing. de Sistemas, Arquitecto de Software, Líder Técnico y Especialista en Gerencia de proyectos con 20 años de experiencia.

El Laboratorio IA de Castor es un centro de investigación y aplicación de inteligencia artificial en las organizaciones, enfocado utilizar este conocimiento para mejorar compañías y contribuir a un mundo más sostenible. En este artículo, presentamos un experimento en el que colaboramos con ChatGPT, un modelo de lenguaje avanzado desarrollado por OpenAI, para crear un controlador de vehículos utilizando el patrón de arquitectura Domain-Driven Design (DDD) y métodos asíncronos.

Contexto del proyecto

El club de vehículos tiene como objetivo organizar eventos y compartir información relacionada con vehículos y sus propietarios. La solución de software que desarrollamos busca gestionar de manera eficiente la información de los vehículos y sus miembros.

Colaboración con ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI basado en la arquitectura GPT-4. Gracias a su capacidad para entender y generar texto en lenguaje natural, ChatGPT ha sido utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, desde asistentes virtuales hasta traducción automática y generación de contenido.

En este experimento, trabajamos junto con ChatGPT para desarrollar el software del club de vehículos utilizando el patrón de arquitectura DDD y métodos asíncronos. A continuación, se muestra un ejemplo del proceso de desarrollo en colaboración con GPT-4.

Proceso de desarrollo

Creación de la capa de dominio:

  • Crear la entidad Vehículo con los campos: placa, descripción, modelo.
  • Crear la interfaz del repositorio de vehículos con métodos asíncronos.
  • Implementar el repositorio de vehículos.
  • Crear el servicio de dominio de vehículos e implementar la interfaz.

Creación de la capa de aplicación:

  • Crear el servicio de aplicación de vehículos.
  • Crear el DTO (Data Transfer Object) para vehículos.
  • Implementar el mapeo de la entidad a DTO utilizando un mapper.

Creación del controlador de vehículos:

  • Crear un controlador API para vehículos.
  • Inyectar el servicio de aplicación de vehículos en el controlador.
  • Implementar acciones para las operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete).

Durante el proceso, GPT-4 generó código específico en cada etapa, y el programador revisó y verificó el código generado. Si se encontró algún error o faltó algo en el código, el programador pidió a GPT-4 que corrigiera o completara la implementación.

Resultados y aprendizajes

Al colaborar con GPT-4, los programadores pudieron centrarse en la lógica empresarial y las funcionalidades clave de la aplicación, mientras que GPT-4 se encargó de generar el código base necesario. La calidad del código generado fue alta y permitió reducir el tiempo de desarrollo en comparación con el proceso tradicional.

Este experimento mostró cómo la inteligencia artificial y las herramientas como ChatGPT pueden cambiar la forma en que desarrollamos software en el futuro, aumentando la productividad y la calidad del trabajo.

Video de demostración


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