Temario del curso
Día 1 | Comprender las herramientas y realizar una primera construcción
Módulo 1 | Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas cubiertos:
• Comprensión de la ventana de contexto y sus limitaciones
• Ausencia de estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• Flujo de trabajo Planificar → Ejecutar → Revisar
• Áreas donde las herramientas de codificación con IA funcionan bien y aquellas en las que presentan dificultades
• Mejores prácticas para colaborar efectivamente con asistentes de IA
Módulo 2 | El panorama de la codificación con IA
Temas cubiertos:
• Visión general del ecosistema actual de codificación con IA
• Diferencias entre herramientas como Cursor, GitHub Copilot y Claude Code
• Selección del modelo y la herramienta adecuados para cada tarea
• Fortalezas y limitaciones de diversos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para adoptar estas herramientas dentro de equipos de desarrollo
Módulo 3 | Anatomía de un prompt (instrucción)
Temas cubiertos:
• Componentes clave de un prompt efectivo
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos (frameworks) y plantillas comunes para formular prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts
Módulo 4 | Primera codificación: construir desde cero
Temas cubiertos:
• Crear un proyecto partiendo de una carpeta vacía
• Definir la estructura inicial y el esqueleto (scaffolding) de la aplicación
• Gestionar dependencias y configurar el proyecto
• Mejorar iterativamente el código generado
• Pruebas y refinamiento de la solución final
Día 2 | Bases de código existentes, personalización y revisión
Módulo 5 | Trabajar dentro de una base de código
Temas cubiertos:
• Navegar y comprender una base de código desconocida
• Consultar y analizar proyectos existentes con herramientas de IA
• Mapear la estructura de la aplicación y sus dependencias
• Generar documentación y resúmenes técnicos
• Acelerar el proceso de incorporación a proyectos en curso
Módulo 6 | Tareas cotidianas: corregir, implementar funciones y probar
Temas cubiertos:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores (bugs)
• Implementar nuevas funcionalidades y mejoras
• Escribir y mejorar pruebas automatizadas
• Validar el código generado y los cambios realizados
• Aumentar la productividad en tareas diarias de desarrollo
Módulo 7 | Personalización: qué es y para qué sirve
Temas cubiertos:
• Comprender las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y al concepto de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo aplicar los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques avanzados de implementación
Módulo 8 | Límites de seguridad, riesgos y juicio profesional
Temas cubiertos:
• Revisar y validar el código generado por IA
• Comprender modos de fallo comunes y limitaciones
• Identificar riesgos de inyección de prompts y vulnerabilidades de seguridad
• Determinar qué tareas pueden delegarse a la IA
• Aplicar juicio humano y mantener responsabilidad en el desarrollo de software
Requerimientos
No se requiere experiencia previa programando ni uso de herramientas de IA.
Es útil tener nociones básicas de programación o Git.
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Público objetivo:
Personas que empiezan a usar desarrollo asistido por IA, incluidos quienes no programan, quienes lo hacen de forma ocasional y roles técnicos complementarios en QA, datos, producto u operaciones. No se presupone ningún conocimiento previo de desarrollo.
Reseñas (2)
Usando Claude Code de manera más eficiente
Virgil Trif - Frequentis
Curso - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
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"Aprendí el potencial de la herramienta y adquirí las habilidades necesarias para empezar a usarla en mi trabajo de inmediato"
Angelo Moro
Curso - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
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