Temario del curso
Día 1 | Comprensión de las herramientas y primera construcción
Módulo 1 | Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión del contexto y sus limitaciones
• Ausencia de estado y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• En qué son buenas las herramientas de codificación con IA y dónde presentan dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
Módulo 2 | 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 diversos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas dentro de equipos de desarrollo
Módulo 3 | Anatomía del prompt
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un prompt efectivo
• Proporcionar contexto y definir claramente la tarea
• Especificar formatos y restricciones de salida
• Marcos de trabajo y plantillas comunes para prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts
Módulo 4 | Primera codificación: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Construcción de un proyecto desde una carpeta vacía
• Creación de la estructura inicial y el andamiaje de la aplicación
• Gestión de dependencias y configuración del proyecto
• Mejora iterativa del código generado
• Prueba y refinamiento de la solución final
Día 2 | Bases de código existentes, personalización y revisión
Módulo 5 | Trabajo 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 las dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración de la incorporación a proyectos existentes
Módulo 6 | Tareas cotidianas: Corrección, características y pruebas
Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas características y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código generado y los cambios
• Aumento de la productividad en las tareas diarias de desarrollo
Módulo 7 | Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y conceptos de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques avanzados de implementación
Módulo 8 | Límites, riesgos y juicio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos de fallo y limitaciones comunes
• Reconocimiento de inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decisión sobre 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 en programación o uso de herramientas de IA.
Es útil tener conocimientos básicos de código o Git
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidas personas que no programan y desarrolladores ocasionales, así como roles técnicos relacionados con QA, datos, producto u operaciones. No se presupone experiencia previa en desarrollo.
Reseñas (2)
Usando Claude Code de manera más eficiente
Virgil Trif - Frequentis
Curso - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Traducción Automática
"Aprendí el potencial de la herramienta y adquirí las habilidades necesarias para empezar a usarla en mi trabajo de inmediato"
Angelo Moro
Curso - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
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