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 Duración 14 horas

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.
Inversión

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