Contacta con nosotros

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 de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• El carácter efímero (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Lo que las herramientas de codificación con IA hacen bien y donde tienen dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA

Módulo 2 | El ecosistema 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 distintas tareas
• Fortalezas y limitaciones de distintos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas dentro de los equipos de desarrollo

Módulo 3 | Anatomía de una indicación (prompt)

Temas cubiertos:
• Los componentes clave de una indicación efectiva
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos (frameworks) y plantillas comunes de indicaciones
• Técnicas para mejorar la calidad y la consistencia de las indicaciones

Módulo 4 | Primera codificación: Construir desde cero

Temas cubiertos:
• Construir un proyecto a partir de una carpeta vacía
• Crear la estructura inicial y el andamiaje de la aplicación
• Gestionar dependencias y configuración del proyecto
• Mejorar de forma iterativa el código generado
• Probar y refinar la solución final

Día 2 | Bases de código existentes, personalización y revisión

Módulo 5 | Trabajo en una base de código

Temas cubiertos:
• Navegar y comprender una base de código desconocida
• Consultar y analizar proyectos existentes utilizando herramientas de IA
• Mapear la estructura de la aplicación y las dependencias
• Generar documentación y resúmenes técnicos
• Acelerar el proceso de incorporación a proyectos existentes

Módulo 6 | Tareas diarias: Corregir, implementar funciones y probar

Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores (bugs)
• Implementar nuevas funcionalidades y mejoras
• Escribir y mejorar pruebas automatizadas
• Validar el código generado y los cambios realizados
• Aumentar 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 al concepto 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 crítico

Temas cubiertos:
• Revisar y validar el código generado por IA
• Comprender modos comunes de fallo y limitaciones
• Reconocer riesgos de inyección de indicaciones (prompt injection) y de seguridad
• Decidir qué trabajo puede delegarse a la IA
• Aplicar juicio humano y mantener la responsabilidad en el desarrollo de software

Requerimientos

No se requiere experiencia previa en programación o en el uso de herramientas de IA.

Es útil tener conocimientos básicos de código o de Git.

Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)

Público objetivo:

Personas que se inician en el desarrollo asistido por IA, incluidas personas no programadoras y quienes codifican de forma ocasional, así como roles técnicos afines en áreas de garantía de calidad (QA), datos, producto u operaciones. No se presupone ningún conocimiento previo de desarrollo.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas