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Temario del curso

Día 1 | Comprensión de las herramientas y un primer desarrollo

Módulo 1 | Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA

Temas abordados:
• Comprensión del contexto disponible y sus limitaciones
‥ Ausencia de memoria entre sesiones y cómo los modelos de IA conservan información durante una sesión
• El flujo de Planificar → Ejecutar → Revisar
• Áreas donde las herramientas de codificación con IA brillan y aquellas en las que suelen presentar dificultades
• Buenas prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA

Módulo 2 | Panorama de las herramientas de codificación con IA

Temas abordados:
• 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 adecuados según cada tarea
• Fortalezas y limitaciones de los distintos asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para adoptar herramientas en equipos de desarrollo

Módulo 3 | Anatomía de una instrucción (prompt)

Temas abordados:
• Componentes clave de una instrucción efectiva
• Cómo proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificación de formatos de salida y restricciones
• Marcos de trabajo y plantillas habituales para redactar instrucciones
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de las instrucciones

Módulo 4 | Primeros pasos en la codificación: crear desde cero

Temas abordados:
• Creación de un proyecto a partir de una carpeta vacía
• Diseño de la estructura inicial y del esqueleto de la aplicación
• 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 | Trabajo dentro de una base de código

Temas abordados:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• Consulta y análisis de proyectos existentes mediante 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 en curso

Módulo 6 | Tareas cotidianas: corregir, añadir funcionalidades y probar

Temas abordados:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas funcionalidades y mejoras
• Redacción y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código generado y de los cambios aplicados
• Incremento de la productividad en las tareas diarias de desarrollo

Módulo 7 | Personalización: de qué se trata

Temas abordados:
• Comprensión de las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y al concepto de memoria del proyecto
• Dónde y cuándo aplican los mecanismos de personalización
• Buenas prácticas para configurar asistentes de IA
• Descripción general de enfoques avanzados de implementación

Módulo 8 | Límites de seguridad, riesgos y criterio humano

Temas abordados:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos de fallo comunes y limitaciones conocidas
• Reconocimiento de riesgos de inyección de instrucciones y seguridad
• Decisión sobre 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 programando ni con herramientas de IA.

Es recomendable tener familiaridad básica con código o con Git.

Cuenta con licencia para (Claude Code / Cursor / Copilot)

Público objetivo:

Personas que se inician en el desarrollo asistido por IA, incluidas quienes no programan habitualmente y quienes lo hacen de forma ocasional, así como perfiles técnicos afines a QA, datos, producto u operaciones. No se presupone un conocimiento previo de desarrollo.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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