Temario del curso
Comprensión de las herramientas y la primera construcción
Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• Ausencia de estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Qué pueden hacer bien las herramientas de codificación con IA y dónde tienen dificultades
• Buenas prácticas para colaborar de manera efectiva con asistentes de IA
El panorama de la codificación con IA
Temas cubiertos:
• Visión general del ecosistema actual de codificación con IA
• Comprensión de las diferencias entre herramientas como Cursor, GitHub Copilot y Claude Code
• Selección del modelo y la herramienta adecuados para diferentes tareas
• Fortalezas y limitaciones de los distintos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas dentro de los equipos de desarrollo
Anatomía del Prompt
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un prompt efectivo
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes para prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts
Primera codificación: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Construcción de un proyecto desde una carpeta vacía
• Creación de la estructura inicial de la aplicación y andamiaje (scaffolding)
• Gestión de dependencias y configuración del proyecto
• Mejora iterativa del código generado
• Pruebas y refinamiento de la solución final
Bases de código existentes, personalización y revisión
Trabajo en una base de código
Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• Consulta y análisis de proyectos existentes utilizando herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y sus dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración de la integración en proyectos existentes
Tareas diarias: Corrección, funcionalidades y pruebas
Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores (bugs)
• Implementación de nuevas funcionalidades y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código y cambios generados
• Aumento de la productividad en tareas de desarrollo cotidianas
Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y conceptos de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Buenas prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques de implementación avanzados
Barreras de seguridad, riesgos y criterio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos de fallo comunes y limitaciones
• Identificación de inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decisión sobre qué trabajo puede delegarse a la IA
• Aplicación del criterio humano y mantenimiento de la responsabilidad en el desarrollo de software
Requerimientos
No se requiere experiencia previa en programación ni en herramientas de IA.
Es útil tener una familiaridad básica con el código o Git
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Audiencia:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluyendo no programadores, programadores ocasionales y perfiles técnicos adyacentes como QA, datos, producto u operaciones. No se asume experiencia previa en desarrollo.
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.
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