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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 los contextos y sus limitaciones
• El estado sin conexión y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• En qué son fuertes las herramientas de codificación con IA y dónde tienen 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 varios 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 de salida y restricciones
• Marcos comunes de prompts y plantillas
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts

Módulo 4 | Primera codificación: Construir desde cero

Temas cubiertos:
• Construcción de un proyecto a partir de 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
• Pruebas y refinamiento de la solución final

Día 2 | Bases de código existentes, personalización y revisión

Módulo 5 | Trabajar en una base de código

Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• Consultar y analizar proyectos existentes utilizando herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y las dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración del proceso de incorporación en proyectos existentes

Módulo 6 | Tareas cotidianas: Reparar, implementar características y probar

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 y los cambios generados
• Aumento de la productividad en las tareas diarias de desarrollo

Módulo 7 | Personalización: ¿Qué es?

Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y archivos de configuración
• Introducción a los conceptos de AGENTS.md y la 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:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos comunes de fallo y limitaciones
• Reconocimiento de inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decidir qué trabajo se puede delegar 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 en el uso de herramientas de IA.

Es útil tener un conocimiento básico de código o Git

Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)

Público objetivo:

Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluyendo no programadores y programadores ocasionales, así como roles técnicos relacionados con QA, datos, producto u operaciones. No se asume ningún conocimiento previo de desarrollo.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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