Temario del curso
Día 1 | Comprensión de las herramientas y primer desarrollo
Módulo 1 | Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas tratados:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• Stateless (ausencia de estado) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Ámbitos en los que las herramientas de codificación con IA funcionan bien y aquellos donde tienen dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
Módulo 2 | Panorama de la codificación asistida por IA
Temas tratados:
• Descripción 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 distintas tareas
• Fortalezas y limitaciones de los distintos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de estas herramientas en equipos de desarrollo
Módulo 3 | Anatomía de una indicación (prompt)
Temas tratados:
• Componentes clave de una indicación efectiva
• Proporcionar contexto y definir claramente la tarea
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos de trabajo y plantillas comunes para indicaciones
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de las indicaciones
Módulo 4 | Primeros pasos con la codificación: creación desde cero
Temas tratados:
• Construcción de un proyecto a partir de una carpeta vacía
• Creación de la estructura inicial y el esqueleto (scaffolding) de la aplicación
• Gestión de dependencias y configuración del proyecto
• Mejora iterativa del código generado
• Pruebas y refinamiento de la solución final
Día 2 | Bases de código existentes, personalización y revisión
Módulo 5 | Trabajo sobre una base de código existente
Temas tratados:
• Navegación y comprensión de bases de código desconocidas
• Consulta y análisis de proyectos existentes mediante herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y sus dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración de la incorporación (onboarding) a proyectos en curso
Módulo 6 | Tareas cotidianas: corrección, nuevas características y pruebas
Temas tratados:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas funcionalidades y mejoras
• Redacción y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código y los cambios generados
• Aumento de la productividad en las tareas diarias de desarrollo
Módulo 7 | Personalización: qué es y por qué importa
Temas tratados:
• Comprensión de las reglas del proyecto y archivos de configuración
• Introducción a los conceptos de AGENTS.md y la memoria del proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Descripción general de enfoques avanzados de implementación
Módulo 8 | Límites, riesgos y juicio profesional
Temas tratados:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de los modos de fallo comunes y las limitaciones
• Detección de riesgos relacionados con la inyección de indicaciones y la seguridad
• Criterios para decidir qué tareas pueden delegarse a la IA
• Aplicación del juicio humano y mantenimiento de la responsabilidad en el desarrollo de software
Requerimientos
No se requiere experiencia previa programando ni utilizando herramientas de IA.
Es útil contar con conocimientos básicos de programación o de Git.
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot).
Público objetivo:
Personas que se inician en el desarrollo asistido por IA, incluidos quienes no programan de forma habitual y quienes lo hacen de manera ocasional, así como roles técnicos afines en calidad (QA), datos, producto u operaciones. No se parte de ninguna presupuestación previa sobre conocimientos de desarrollo.
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