Temario del curso
Comprender 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 naturaleza sin estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo: Planificar → Ejecutar → Revisar
• Qué pueden hacer bien las herramientas de código con IA y dónde suelen tener dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
El panorama del código con IA
Temas cubiertos:
• Visión general del ecosistema actual de IA para programación
• 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 varios asistentes de código
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas en equipos de desarrollo
Anatomía de una indicación (Prompt)
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de una indicación eficaz
• Proporción de contexto y definición clara de la tarea
• Especificación de formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes para indicaciones
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de las indicaciones
Primeros pasos en código: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Construcción de un proyecto desde una carpeta vacía
• Creación de 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
Trabajo en una base de código
Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código no familiar
• Consulta y análisis de proyectos existentes usando herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y sus dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración del proceso de integración (onboarding) en proyectos existentes
Tareas diarias: Corrección, funciones y pruebas
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 generado y de los cambios
• Aumento de la productividad en tareas de desarrollo cotidianas
Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de reglas de proyecto y 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 de implementación avanzados
Paragüesos, riesgos y criterio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación de código generado por IA
• Comprensión de modos de fallo comunes y limitaciones
• Detección de inyección de indicaciones (prompt injection) y riesgos de seguridad
• Decisión sobre qué tareas pueden 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 o en herramientas de IA.
Es útil tener familiaridad básica con el código o con Git.
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot).
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidos no programadores y programadores ocasionales, así como perfiles técnicos adyacentes en QA, datos, producto u operaciones. No se asume un conocimiento previo en 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
