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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción
- Repaso: bucle de codificación agéntica, contexto y herramientas
- Problemas típicos a nivel de equipo
Memoria y configuración del proyecto
- Jerarquía de CLAUDE.md y qué debe contener
- Archivos de configuración, modos de permiso y listas de permisos (allowlists)
- Ejercicio: configurar un repositorio de muestra
Subagentes
- Cuándo delegar en un subagente
- Definir roles, prompts y acceso a herramientas
- Ejercicio: construir un subagente revisor y uno redactor de pruebas
Hooks
- Eventos de hooks y casos de uso típicos
- Bloquear acciones inseguras y aplicar estándares
- Ejercicio: formatear automáticamente y ejecutar pruebas en cada cambio
Skills, comandos y plugins
- Escribir Skills y comandos con barra diagonal reutilizables
- Agrupar y compartir plugins en un equipo
- Ejercicio: empaquetar un flujo de trabajo del equipo
Integración MCP
- Qué es MCP y cuándo usarlo
- Conectar rastreadores de problemas, bases de datos y documentación
- Consideraciones de confianza y seguridad
Automatización y CI
- Modo headless y scripting
- Usar Claude Code en flujos de trabajo de pull requests
- Costos, límites y monitoreo
Prácticas de trabajo
- Revisar el código generado
- Modos de fallo comunes y cómo evitarlos
- Lista de verificación para la implementación en el equipo
Requerimientos
- Experiencia diaria en programación en al menos un lenguaje
- Experiencia en el flujo de trabajo de terminal y Git
- Experiencia práctica inicial con Claude Code o un asistente de codificación similar
Público objetivo
- Desarrolladores e ingenieros de software que usan Claude Code regularmente
- Líderes técnicos e ingenieros de plataforma que establecen estándares compartidos para un equipo
- Ingenieros DevOps y QA que desean automatizar tareas de ingeniería recurrentes
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática