Temario del curso
Comprensión de las herramientas y una primera construcción
Cómo funcionan realmente las herramientas de código asistidas por IA
Temas abordados:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• Inexistencia de estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• Flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Capacidades y limitaciones de las herramientas de código con IA
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
El panorama del código asistido por IA
Temas abordados:
• Visión general del ecosistema actual de código con IA
• 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 diversos asistentes de código
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas en equipos de desarrollo
Anatomía del prompt
Temas abordados:
• Componentes clave de un prompt eficaz
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificación de formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes para el prompting
• Técnicas para mejorar la calidad y la consistencia de los prompts
Primeros pasos en el código: Construcción desde cero
Temas abordados:
• Construcción de un proyecto desde una carpeta vacía
• Creación de la estructura de aplicación inicial y andamiaje (scaffolding)
• Gestión de dependencias y configuración del proyecto
• Mejora iterativa del código generado
• Pruebas y ajuste de la solución final
Bases de código existentes, personalización y revisión
Trabajo en una base de código
Temas abordados:
• Navegación y comprensión de una base de código no familiar
• 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 incorporación (onboarding) a proyectos existentes
Tareas cotidianas: Corrección, funcionalidad y pruebas
Temas abordados:
• 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 generado y de los cambios
• Aumento de la productividad en las tareas de desarrollo diario
Personalización: En qué consiste
Temas abordados:
• Comprensión de las reglas de proyecto y archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y los conceptos de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para la configuración de asistentes de IA
• Visión general de los enfoques de implementación avanzados
Paragüites, riesgos y criterio
Temas abordados:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de los modos de fallo comunes y limitaciones
• Reconocimiento de la 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 el uso de herramientas de IA.
Es útil contar con un conocimiento básico de código o Git.
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidos no programadores, programadores ocasionales y perfiles técnicos adyacentes en control de calidad (QA), datos, producto u operaciones. No se asume un trasfondo en desarrollo de software.
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
