Temario del curso
Comprendiendo las herramientas y la primera construcción
Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• La falta de estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen la información durante una sesión
• El flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Lo que las herramientas de codificación con IA pueden hacer bien y dónde presentan dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
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 los diversos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas en equipos de desarrollo
Anatomía de los prompts
Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un prompt eficaz
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificación de formatos de salida y restricciones
• Marcos de referencia y plantillas comunes para prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y la consistencia de los prompts
Primera codificación: Construir desde cero
Temas cubiertos:
• Creación de un proyecto desde 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 ajuste de la solución final
Bases de código existentes, personalización y revisión
Trabajar en una base de código
Temas cubiertos:
• 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 del proceso de incorporación (onboarding) en proyectos existentes
Tareas diarias: Corrección, funcionalidades 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 los cambios
• Aumento de la productividad en las tareas de desarrollo cotidianas
Personalización: Qué es
Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción al concepto de AGENTS.md y memoria de proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para la configuración de los asistentes de IA
• Visión general de los enfoques de implementación avanzados
Límites de seguridad, riesgos y criterio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de los modos de fallo comunes y las limitaciones
• Identificación de la inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decidir 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 ni en herramientas de IA.
Es útil contar con un conocimiento básico de código o Git
Cuenta con licencia (Claude Code \/ Cursor \/ Copilot)
Público objetivo:
Personas que se inician 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 trasfondo de 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
