Llama AI para developers

Para un desarrollador, un modelo de chat es sumamente útil como un segundo par de ojos rápido: lee código desconocido, sugiere pruebas que olvidaste, redacta las partes aburridas y explica un mensaje de error en palabras sencillas. Esta página muestra siete formas prácticas de usar los modelos Llama en nuestro chat para ese trabajo, cada una con un prompt que puedes abrir y ajustar. Si prefieres crear tu propia app con Llama, también te explicamos las opciones de la Llama API y cómo ejecutar Llama en tu propia máquina.

Entiende y corrige código

El modelo solo trabaja con lo que incluyes en el mensaje, así que añade las líneas relevantes, el texto exacto del error y las versiones que utilizas.

Pide que te expliquen un error

Un stack trace suele apuntar al síntoma, no a la causa. Dale al modelo el mensaje completo, las líneas que lo rodean y lo que esperabas, y pídele las causas probables ordenadas de mayor a menor probabilidad.

Tengo este error en mi proyecto de [lenguaje y framework, con versiones]: [pega el error y el stack trace]. Aquí está el código donde ocurre: [pega el código]. Ordena las causas probables de mayor a menor probabilidad, explica cómo puedo confirmar cada una y muestra la corrección más pequeña para la causa más probable.

Depúralo en el chat. Para un solo fragmento, la página del Code Assistant es más rápida.

Lee código que tú no escribiste

Los módulos heredados y los scripts antiguos se entienden más rápido con un recorrido guiado. Pide primero el propósito, luego el flujo y al final las partes riesgosas.

Explica qué hace este código en [lenguaje]. Comienza con un resumen de dos frases, luego recorre los pasos principales en orden y termina con cualquier cosa que parezca frágil, sorprendente o propensa a fallar con entradas inusuales: [pega el código]

Obtén el recorrido.

Describe un bug de UI a partir de una captura de pantalla

Llama 4 Maverick y Llama 4 Scout pueden leer imágenes, así que puedes adjuntar una captura de un diseño roto junto con el CSS o marcado relevante. El modelo solo ve la imagen, no tu página en ejecución, así que añade lo que esperabas ver.

He adjuntado una captura de pantalla de un problema de diseño en [página o componente]. Esperado: [cómo debería verse]. Aquí está el marcado y CSS relevante: [pega el código]. Dime qué es lo más probable que esté causando la diferencia y sugiere una solución.

Abre este prompt, adjunta tu captura y mantén seleccionado Llama 4 Maverick.

Escribe, prueba y documenta

Usa el modelo para borradores que tú mismo revises, nunca para código que vayas a integrar sin leer.

Genera pruebas con casos extremos

Los modelos son buenos para listar casos que a un humano cansado se le pasan: entradas vacías, datos enormes, caracteres extraños, zonas horarias. Pide primero la lista para que veas qué se cubre.

Escribe pruebas unitarias para esta función en [lenguaje] usando [framework de pruebas]. Primero lista los casos que vas a cubrir, incluyendo casos extremos y entradas no válidas, y luego escribe las pruebas. No cambies la función en sí: [pega la función]

Escribe las pruebas.

Revisa un cambio antes de hacer push

Una revisión rápida detecta errores por uno (off-by-one), falta de manejo de errores y uso inseguro de entradas. Pide los hallazgos ordenados por gravedad, indicando la línea a la que corresponde cada uno.

Revisa este diff como un desarrollador senior meticuloso. Reporta primero bugs, problemas de seguridad y falta de manejo de errores, y luego cuestiones de legibilidad; indica en cada caso la línea a la que se refiere y una solución sugerida. Di con claridad si no encuentras nada grave: [pega el diff]

Ejecuta la revisión.

Crea una regex o consulta SQL confiable

Pide el patrón junto con una explicación y ejemplos que deban y no deban coincidir, y luego pruébalo tú mismo.

Escribe [una expresión regular o una consulta] en [variante de regex o dialecto SQL] que [lo que debe hacer]. Explica cada parte y luego dame una pequeña tabla de entradas de ejemplo con el resultado que debería esperar para cada una, incluyendo casos difíciles.

Prueba este prompt.

Redacta un README o un mensaje de commit

La documentación es más fácil de corregir que de empezar desde cero. Pega tus notas o el diff e indica a quién va dirigida.

Escribe un README para mi [tipo de proyecto] a partir de las siguientes notas. Secciones: qué hace, requisitos, instalación, uso con un ejemplo, configuración y limitaciones conocidas. Mantenlo breve y usa bloques de código para los comandos: [pega las notas]

Redacta el README.

Qué evitar

• Filtrar credenciales. Elimina primero llaves, contraseñas, cadenas de conexión y cualquier registro de clientes del fragmento. Tus mensajes pasan por nuestro servidor y un proveedor de inferencia, así que sigue las normas de tu empresa sobre compartir código con servicios externos.
• Confiar a ciegas en detalles de librerías. Los modelos tienen una fecha límite de conocimiento y no pueden consultar documentación actual, por lo que algunas APIs u opciones más recientes podrían faltar o ser inventadas. Consulta la documentación oficial.
• Integrar código sin probar. El código generado puede compilar y aun así ser incorrecto. Ejecútalo, léelo y pruébalo como cualquier otra contribución.
• Archivos demasiado extensos. El chat recorta mensajes muy largos, así que envía la función relevante, no el repositorio entero.

Páginas relacionadas

• La colección de prompts para programar y la guía para programar con IA.
• Qué modelo elegir: cómo elegir el modelo Llama adecuado; Llama 3.1 8B responde más rápido.
• Si vas a crear proyectos con Llama por tu cuenta: la licencia de Llama explicada de forma sencilla.