Temario del curso
Día 1 | Comprensión de las herramientas y primer despliegue
Módulo 1 | Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión del contexto y sus límites
• Sin estado y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Lo que las herramientas de codificación con IA pueden hacer bien y dónde tienen dificultades
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA
Módulo 2 | Panorama de la codificación con IA
Temas cubiertos:
• Descripción 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 adecuada 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
• Proveer contexto y definir la tarea claramente
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas comunes de prompting
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia del prompt
Módulo 4 | Primera codificación: Construcción desde cero
Temas cubiertos:
• Creación de un proyecto desde una carpeta vacía
• Creación de la estructura inicial de la aplicación y su esqueleto
• 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 | Trabajando en una base de código
Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• 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 incorporación a proyectos existentes
Módulo 6 | Tareas Cotidianas: Corrección, Características y Pruebas
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 generado y los cambios realizados
• Aumento de la productividad en tareas de desarrollo cotidianas
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 memoria del proyecto
• Dónde y cuándo se aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Descripción general de enfoques avanzados de implementación
Módulo 8 | Límites, Riesgos y Juicio
Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos comunes de falla y limitaciones
• Reconocimiento de inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decisión sobre qué trabajo se puede delegar a la IA
• Aplicación de juicio humano y mantenimiento de la responsabilidad en el desarrollo de software
Requerimientos
No se requiere experiencia previa programando o utilizando herramientas de IA.
Resulta útil tener conocimientos básicos sobre código o Git
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluyendo quienes no programan y quienes lo hacen ocasionalmente, así como roles técnicos afines en QA, datos, producto u operaciones. No se presume ningún antecedentes de desarrollo.
Reseñas (2)
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
cómo interactuar con el entorno de Office y configurar tareas repetitivas
Matthew Wallace - Group CBS
Curso - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Traducción Automática
