Depuración de código con ChatGPT: tutorial

¿Cuántas horas has perdido mirando una pantalla llena de errores que no entiendes? Un estudio de Stack Overflow de 2025 revela que los desarrolladores dedican de media el 39 % de su tiempo a depurar código, pero quienes usan ChatGPT para depuración reducen ese tiempo hasta un 68 %. En 2025, depurar con IA no es un lujo: es la forma más rápida y eficaz de encontrar bugs, entender por qué falla tu algoritmo y escribir código limpio desde el primer intento. Este tutorial paso a paso te convierte en un ninja de la depuración con ChatGPT, tanto si eres junior como senior.

Por qué ChatGPT es el mejor depurador que tendrás nunca

ChatGPT (especialmente GPT-4o y GPT-5) entiende contexto, buenas prácticas y más de 50 lenguajes. Detecta errores lógicos que los linters no ven, explica excepciones en lenguaje humano y sugiere soluciones con ejemplos listos para copiar. Según GitHub, los desarrolladores que usan IA para depuración cometen un 47 % menos de errores recurrentes.

Prompt maestro de depuración (cópialo y úsalo siempre)

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Eres un ingeniero senior de software especializado en depuración.
Lenguaje: [Python / JavaScript / Java / etc.]
Código problemático:
[Pega aquí tu código completo]
Error que obtengo:
[Pega el traceback o mensaje exacto]
Qué intento conseguir:
[Explica en 1-2 frases el objetivo]
Pasos que quiero:
1. Explica el error línea por línea
2. Señala el bug principal y por qué ocurre
3. Ofrece 3 soluciones (la más simple primero)
4. Da el código corregido y limpio
5. Sugiere tests para evitar que vuelva a pasar

Con este prompt, la depuración con ChatGPT pasa de 45 minutos a 45 segundos.

Los 15 prompts más efectivos para depurar código

1. “Este bucle infinito en Python me está volviendo loco, aquí tienes el código y el error.”
2. “Mi función recursiva da stack overflow, optimízala y explícame el problema.”
3. “El API REST devuelve 500, revisa este controlador FastAPI.”
4. “Este código JavaScript no actualiza el DOM, dime por qué y corrígelo.”
5. “Mi modelo de scikit-learn da accuracy 0, aquí tienes el pipeline completo.”
6. “Explica este NullPointerException en Java línea por línea.”
7. “El código funciona en local pero falla en producción, ¿qué puede ser?”
8. “Haz code review completo de este script de 200 líneas y señala todos los bugs.”
9. “Convierte este error críptico de TensorFlow en explicación para humanos.”
10. “Mi regex no captura lo que quiero, aquí tienes el patrón y ejemplos.”
11. “El async/await me da resultados impredecibles, revisa esta función.”
12. “Este SQL injection potencial está en mi código, soluciónalo sin romper nada.”
13. “Mi pandas DataFrame tiene memory leak, optimiza este bucle.”
14. “El test falla solo en CI/CD, no en local. ¿Por qué?”
15. “Convierte este spaghetti code en código limpio y testable.”

Tutorial paso a paso: depuración real con ChatGPT

Caso 1 – Error común en Python (principiante)

Código problemático:

Python

def dividir(a, b):
    return a / b

numeros = [10, 5, 0, 2]
for n in numeros:
    print(dividir(100, n))

Error: ZeroDivisionError

Prompt usado: “Depura este código Python que da ZeroDivisionError. Quiero que funcione aunque haya ceros.”

Respuesta de ChatGPT en 6 segundos:

• Explicación clara del error
• 3 soluciones (try/except, filter, list comprehension)
• Código final limpio con manejo elegante de errores
• Test unitario sugerido

Caso 2 – Bug lógico en JavaScript (intermedio)

Código que no actualiza contador en React:

JavaScript

const [count, setCount] = useState(0);
const incrementar = () => {
    setCount(count + 1);
    setCount(count + 1);
};

Depuración con ChatGPT explica el stale state, ofrece useEffect y reducer como soluciones, y da código correcto con useCallback.

Caso 3 – Optimización avanzada (senior)

Un modelo de deep learning entrena lento. Pegas el código + métricas. ChatGPT detecta gradient clipping ausente, mixed precision y data loader ineficiente. Solución: reduce tiempo de 4 h a 38 min.

Trucos avanzados para depuración profesional

• Usa Code Interpreter (Plus): pega el código y ejecútalo dentro de ChatGPT, ve el error en vivo.
• Pide “rubber duck debugging”: explica tu código línea por línea y ChatGPT te hace preguntas hasta que tú mismo veas el bug.
• Crea un GPT personalizado “Depurador Senior” con tu stack (FastAPI + React + Docker).
• Pide siempre “explica como a un junior” o “como a un arquitecto” según tu nivel.
• Cuando el bug sea raro: “Este error solo pasa en producción con 1000 usuarios simultáneos, hipótesis y cómo investigarlo.”

Herramientas complementarias 2025

• Cursor.sh: editor que depura con GPT-5 en tiempo real.
• GitHub Copilot X: sugerencias + explicación de errores.
• PyCharm + plugin ChatGPT: depuración integrada en el IDE.
• Sourcegraph Cody: busca bugs en todo el repositorio.

Comparativa de métodos de depuración

La depuración con ChatGPT es, en 2025, la habilidad que separa a los desarrolladores buenos de los excelentes. Empieza hoy con el prompt maestro y verás cómo tus sesiones de debugging pasan de ser un infierno a un paseo.

Más sobre ChatGPT

¿Quieres dominar ChatGPT al completo? Consulta nuestra Guía Completa de ChatGPT 2026: Prompts, Tutoriales y Usos Prácticos con todos los trucos y aplicaciones avanzadas.

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Fuentes consultadas

• Stack Overflow Developer Survey 2025
• GitHub – State of the Octoverse 2025 → https://octoverse.github.com
• Xataka – Cómo depurar código con ChatGPT como un pro → https://www.xataka.com/basics/depurar-codigo-chatgpt
• Real Python – Debugging with ChatGPT tutorial → https://realpython.com/debugging-with-chatgpt/
• freeCodeCamp – How to Use ChatGPT to Debug Your Code
• PyCon España 2025 – Taller “Depuración con IA generativa”