Temario del curso
El Stack de Personalización de Cuatro Niveles
Nivel 1 | Sabe – Reglas y AGENTS.md
Temas cubiertos:
• Definición de convenciones del proyecto y estándares de codificación
• Documentación de la arquitectura y restricciones técnicas
• Creación de guías de proyecto neutrales respecto a la herramienta
• Mantenimiento de la consistencia entre equipos de desarrollo y herramientas de IA
Nivel 2 | Puede – Habilidades (Skills)
Temas cubiertos:
• Creación de unidades reutilizables de conocimiento especializado
• Carga de información contextual únicamente cuando es necesario
• Reducción del tamaño del contexto mientras se mejora el rendimiento de la tarea
• Construcción de bibliotecas de flujos de trabajo y experiencia reutilizables
Nivel 3 | Alcanza – MCP
Temas cubiertos:
• Conexión de herramientas de IA con sistemas y servicios externos
• Acceso a repositorios, bases de datos y fuentes de documentación
• Extensión de las capacidades de los asistentes de codificación con IA
• Implementación de integraciones seguras y controles de gobernanza
Nivel 4 | Actúa – Agentes
Temas cubiertos:
• Comprensión de los agentes de IA autónomos y sus capacidades
• Lectura, escritura, prueba y revisión de código de forma autónoma
• Gestión de flujos de trabajo dirigidos a objetivos y tareas delegadas
• Establecimiento de mecanismos de supervisión y revisión humana para sistemas agénticos
Día 1 | Delegación y Extensión de las Herramientas
Módulo 1 | De Asistente a Agente
Temas cubiertos:
• Comprensión de la diferencia entre asistentes de IA y agentes autónomos
• Completado inline de código frente a delegación agéntica
• Cómo los flujos de trabajo agénticos cambian la estructura de las tareas de desarrollo
• Identificación de tareas adecuadas para la delegación a agentes
• Mejores prácticas para colaborar con sistemas de IA autónomos
Módulo 2 | Delegaciones que Funcionan sin Supervisión Constante & Bucles (Loops)
Temas cubiertos:
• Redacción de instrucciones efectivas para agentes de IA
• Proporcionar el contexto y los requisitos empresariales suficientes
• Definición de restricciones y límites para la ejecución
• Establecimiento de criterios de aceptación claros y medidas de éxito
• Minimización de la intervención humana manteniendo la calidad
• Cómo construir Bucles (Loops)
Módulo 3 | Stack de Personalización y su Aplicación en Cada Contexto
Temas cubiertos:
• Comprensión del stack de personalización de cuatro niveles
• Uso de Reglas y AGENTS.md para definir convenciones del proyecto
• Determinación de los mecanismos de personalización aplicables en diferentes escenarios
• Gestión eficiente del contexto entre herramientas y proyectos
• Creación de entornos de desarrollo asistidos por IA consistentes
Módulo 4 | Habilidades (Skills) y Subagentes
Temas cubiertos:
• Creación de Habilidades reutilizables para flujos de trabajo y tareas comunes
• Empaquetado del conocimiento especializado para su uso repetido
• Comprensión del papel de los subagentes y contextos aislados
• Delegación de tareas acotadas a agentes especializados
• Mejora de la eficiencia mediante flujos de trabajo modulares con IA
Día 2 | Conexión de Herramientas, Paralelismo y Gobernanza
Módulo 5 | MCP: Conectar y Construir
Temas cubiertos:
• Comprensión de los principios del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)
• Conexión de herramientas de IA con sistemas y servicios externos
• Integración de navegadores, bases de datos, repositorios y fuentes de documentación
• Construcción de un servidor MCP personalizado
• Gestión del control de acceso y consideraciones de seguridad
Módulo 6 | El Flujo de Trabajo Agéntico Disciplinado
Temas cubiertos:
• Establecimiento de un proceso repetible de desarrollo asistido por IA
• Lluvia de ideas y planificación con agentes de IA
• Construcción e implementación colaborativa de soluciones
• Prueba y validación de los outputs generados
• Revisión y finalización de entregables con los pasos de verificación adecuados
• Cómo configurar objetivos (Goals)
Módulo 7 | Desarrollo en Paralelo
Temas cubiertos:
• Ejecución simultánea de múltiples agentes de IA
• Trabajo con ramas aisladas y worktrees de Git
† Coordinación de las actividades de desarrollo entre flujos de trabajo paralelos
• Fusión y validación de outputs de múltiples agentes
• Mejora de la productividad mediante estrategias de ejecución en paralelo
Módulo 8 | Riesgos, Revisión y Gobernanza
Temas cubiertos:
• Evaluación y verificación de Habilidades externas y servidores MCP
• Comprensión de los riesgos de seguridad y gobernanza
• Gestión de permisos y derechos de acceso
• Protección de datos sensibles y propiedad intelectual
• Establecimiento de procesos de revisión y prácticas de aseguramiento de calidad
Módulo 9 | Adopción de IA en el Desarrollo de Software: Casos de Uso y Próximos Pasos
Temas cubiertos:
• Cómo las organizaciones están integrando la IA en el Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
• Casos de uso reales y ejemplos de implementación de diferentes industrias
• Enfoques comunes de adopción de IA: adopción individual, adopción basada en equipos y habilitación a nivel organizacional
• Casos de uso típicos a lo largo del SDLC:
• Recopilación de requisitos y documentación
• Generación de código y prototipado
• Pruebas y aseguramiento de la calidad
• Revisión de código y refactorización
• Documentación y gestión del conocimiento
• DevOps y gestión de incidentes
• Modelos de gobernanza, políticas y consideraciones de seguridad
• Medición de la productividad y el retorno de la inversión (ROI) del desarrollo asistido por IA
• Construcción de una hoja de ruta interna para la adopción de IA
• Definición de los próximos pasos prácticos para los participantes y sus equipos
Taller de Discusión Interactiva
• Desafíos actuales dentro de los equipos de desarrollo de los participantes
• Identificación de casos de uso de alto valor para la adopción inmediata
• Riesgos, obstáculos y consideraciones organizacionales
• Creación de un plan de acción inicial para la integración de IA.<
Requerimientos
Experiencia profesional en desarrollo, comodidad con la terminal y conocimientos prácticos de Git. Uso regular de una herramienta de codificación con IA o haber completado el curso de Fundamentos.
Público objetivo
Desarrolladores que ya utilizan herramientas de IA, responsables técnicos encargados de la adopción en el equipo e ingenieros de plataforma o DevOps que construyen Habilidades y servidores MCP.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales
Reseñas (2)
Aprender a formular consultas para Claude y utilizarlo para procesar todos los datos que tengo disponibles.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Curso - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Traducción Automática
cómo interactuar con el entorno de Office y configurar tareas repetitivas
Matthew Wallace - Group CBS
Curso - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Traducción Automática
