Temario del curso
Comprensión de 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
• Estado sin memoria (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Lo que las herramientas de código con IA hacen bien y dónde encuentran dificultades
• Mejores prácticas para colaborar efectivamente con asistentes de IA
El panorama del código con IA
Temas cubiertos:
• Visión general del ecosistema actual de código 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 los diversos asistentes de programación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas dentro de equipos de desarrollo
Anatomía de los prompts
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un prompt efectivo
• Proveer contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes para prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts
Primeros pasos en código: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Construcción de un proyecto a partir de una carpeta vacía
• Creación de la estructura inicial de la aplicación y 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
Trabajando en una base de código
Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código poco familiar
• Consultas y análisis de proyectos existentes utilizando herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y dependencias
• Generación de documentación y resúmenes técnicos
• Aceleración de la integración (onboarding) en proyectos existentes
Tareas diarias: Corregir, funcionalidad y pruebas
Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas funcionalidades y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código generado y cambios
• Aumento de la productividad en las tareas de desarrollo cotidianas
Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y archivos de configuración
• Introducción al concepto AGENTS.md y memoria del proyecto
• Dónde y cuándo aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques avanzados de implementación
Límites, riesgos y criterio
Temas cubiertos:
• 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
• Decidir 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 conocimientos básicos 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 afines en QA, datos, producto u operaciones. No se asume experiencia 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
