Temario del curso
Comprensión de las herramientas y una primera construcción
Cómo funcionan realmente las herramientas de código con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• La falta de estado (*statelessness*) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planear → Ejecutar → Revisar
• Lo que las herramientas de código con IA pueden hacer bien y dónde presentan dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
El panorama del código con IA
Temas cubiertos:
• Visión general del ecosistema actual de código 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 diversos asistentes de programación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas en equipos de desarrollo
Anatomía del prompt
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un *prompt* eficaz
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes de *prompting*
• Técnicas para mejorar la calidad y la consistencia de los *prompts*
Primeros pasos en el código: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Construir un proyecto desde una carpeta vacía
• Crear la estructura inicial de la aplicación y el 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
Trabajar en una base de código
Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• Consultas 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 del proceso de incorporación (*onboarding*) a proyectos existentes
Tareas diarias: Corregir, agregar funciones y probar
Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas funciones y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código y cambios generados
• Aumento de la productividad en las tareas de desarrollo cotidianas
Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y los conceptos de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques avanzados de implementación
Límites, riesgos y juicio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de los modos de fallo comunes y las limitaciones
• Reconocimiento de la inyección de *prompts* y los riesgos de seguridad
• Decisión sobre qué trabajo puede delegarse a la IA
• Aplicación del juicio 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 licenciada (Claude Code \/ Cursor \/ Copilot)
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidos no programadores, programadores ocasionales y profesionales con roles técnicos adyacentes en QA, datos, producto u operaciones. No se asume un fondo de desarrollo.
Reseñas (2)
Consideraciones sobre privacidad y políticas
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Curso - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Traducción Automática
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
