Temario del curso
Sesión 1: Metodología reproducible y mapa de herramientas (2h)
-
Módulo 1: Del flujo personal a una metodología reproducible
-
Contratos explícitos de equipo: Mantener el flujo SDD a escala colectiva y coordinada.
-
Ciclo de vida de las especificaciones: Refinamiento, validación y trazabilidad bajo alta presión.
-
Garantía de reproducibilidad con IA: Consistencia estructural (mismo input → mismo output) en entornos multi-agente.
-
-
Módulo 2: Mapa operativo multi-herramienta
-
Control del contexto local: Configuración de entornos y archivos guía (
CLAUDE.mdvs.copilot-instructions.mdvs.OpenCode). -
Estructura de guiado instruccional: Equivalencias y discrepancias entre Rules, AI Contexts, instrucciones del sistema y memoria.
-
Sincronización multi-agente: Mantener una única fuente de verdad funcional con herramientas heterogéneas.
-
Sesión 2: Precisión en artefactos y calibración (2h)
-
Módulo 3: Precisión en artefactos: Las diferencias que importan
-
Fronteras de especificación: Diferencias técnicas y comportamiento de agentes ante Functional Specs vs. Technical Specs.
-
Granularidad y dimensionamiento de tareas: Impacto de tareas masivas (rotura de código) frente a tareas mínimas (pérdida de contexto).
-
Análisis de respuesta comparativa: Ajustes de rumbo en Copilot, Claude y OpenCode ante una misma especificación.
-
Antipatrones en producción: Demostración en vivo de fallos recurrentes y su impacto en el código generado.
-
-
Práctica Guiada: Trabajo sobre especificaciones reales (30 min)
-
Análisis activo y diagnóstico en tiempo real de las especificaciones aportadas por el equipo para detectar ambigüedades.
-
Sesión 3: Ciclo de vida completo y gestión de cambios (2h)
-
Módulo 4: Refinamiento, validación y cambios mid-flight
-
Técnicas de refinamiento iterativo: Transición de necesidades difusas a especificaciones validadas sin escribir código base.
-
Checklist de viabilidad operativa antes de delegar tareas a un agente.
-
Modificaciones sobre la marcha: Gestión de variaciones de alcance técnico a mitad del ciclo sin corromper tareas previas.
-
Control de desviaciones estructurales: Procedimientos para recuperar el control cuando el agente diverge del objetivo.
-
-
Módulo 5: Patrones multi-agente y MCPs en entorno corporativo
-
Límites del paradigma agentizado: Criterios formales para evitar el exceso de complejidad estructural sin retorno de valor.
-
Patrones avanzados de desarrollo: Orquestación jerárquica, agentes en paralelo y compuertas de control humano.
-
Ecosistema MCP (Model Context Protocol): Implementación corporativa con Filesystem, Git y Jira (Demostración directa).
-
Sesión 4: Calidad, seguridad y resolución de casos reales (2h)
-
Módulo 6: TDD agentizado y pipeline de calidad
-
La especificación como contrato de test: Transformación de criterios de aceptación en pruebas automatizadas por la IA.
-
Automatización en PR y CI/CD: Qué automatizar y qué decisiones retener bajo estricta revisión humana.
-
Diferencias de integración continua: Metodologías de acoplamiento para GitHub Copilot, Claude y OpenCode.
-
-
Módulo 7: Seguridad, propiedad intelectual y límites reales
-
Políticas de seguridad de datos: Resguardo de información sensible y ventajas de planes corporativos (Enterprise/Team).
-
Propiedad intelectual: Escenario regulatorio, autoría y responsabilidades en el desarrollo asistido por IA.
-
Guardrails organizativos: Marcos éticos e internos para potenciar la entrega sin desproteger los activos tecnológicos.
-
-
Resolución Práctica: Casos de uso reales del equipo (30 min)
-
Solución en el código del equipo: Trabajo directo sobre el repositorio y problemas provistos por los alumnos.
-
Requerimientos
-
Práctica diaria y consolidada en el Desarrollo Dirigido por Software (SDD - Software-Driven Development).
-
Uso activo y experiencia previa en el flujo de trabajo con al menos una de las siguientes herramientas: GitHub Copilot, Claude o OpenCode.
-
Sólidos conocimientos en arquitectura de software, gestión de especificaciones (tanto funcionales como técnicas) y flujos de integración continua (CI/CD).
-
Requisito indispensable: Compromiso de proporcionar casos de uso y ejemplos de código reales del equipo antes del inicio de la formación.
Público Objetivo:
- Un equipo consolidado de 20 profesionales con práctica diaria en SDD (Desarrolladores Senior, Tech Leads y Arquitectos de Software que ya utilizan IA en su día a día y buscan optimizar, estandarizar y escalar su flujo de trabajo).
-
Requisito indispensable: Voluntad de compartir con el formador casos de uso y ejemplos de código reales del equipo antes de iniciar la formación, para facilitar una reunión previa de alineación de expectativas.
Reseñas (4)
Lo que parece más útil es que haya compartido tanto teoría como demostraciones prácticas, que ayudan a aterrizar los conocimientos y a ver su utilidad real.
Noelia Iglesias Martinez - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
los Mcp
Gustavo Lopez Garcia - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
el flujo de automatización de los agentes
Antonio Perez Caballero - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
conceptos AGENTS.MD
