Temario del curso
Comprensión de las herramientas y la primera construcción
Cómo funcionan realmente las herramientas de codificación con IA
Temas abordados:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• Ausencia de estado (statelessness) y cómo los modelos de IA retienen información durante una sesión
• El flujo de trabajo 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
El panorama de la codificación con IA
Temas abordados:
• 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 diferentes asistentes de codificación
• Recomendaciones prácticas para la adopción de herramientas en equipos de desarrollo
Anatomía del Prompt
Temas abordados:
• Los componentes clave de un prompt efectivo
• Proporcionar contexto y definir la tarea claramente
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos y plantillas de prompting comunes
• Técnicas para mejorar la calidad y la consistencia de los prompts
Primera codificación: Construir desde cero
Temas abordados:
• Construir un proyecto desde una carpeta vacía
• Crear la estructura inicial de la aplicación y el andamiaje (scaffolding)
• Gestión de dependencias y configuración del proyecto
• Mejora iterativa del código generado
• Pruebas y perfeccionamiento de la solución final
Bases de código existentes, personalización y revisión
Trabajando en una base de código
Temas abordados:
• Navegación y comprensión de una base de código no familiar
• Consultas 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 de la incorporación (onboarding) a proyectos existentes
Tareas cotidianas: Corregir, funcionalidad y pruebas
Temas abordados:
• Uso de herramientas de IA para investigar y corregir errores
• Implementación de nuevas funcionalidades y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código generado y de los cambios
• Aumento de la productividad en las tareas de desarrollo diarias
Personalización: Qué es
Temas abordados:
• Comprensión de reglas de proyecto y archivos de configuración
• Introducción a AGENTS.md y conceptos de memoria de proyecto
• Dónde y cuándo aplican los mecanismos de personalización
• Mejores prácticas para configurar asistentes de IA
• Visión general de enfoques avanzados de implementación
Barandillas de seguridad, riesgos y juicio
Temas abordados:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de los modos de fallo comunes y limitaciones
• Reconocimiento de la inyección de prompts y riesgos de seguridad
• Decisión sobre qué trabajo puede delegarse a la IA
• Aplicación del juicio humano y mantenimiento de la responsabilidad en el desarrollo de software
Requerimientos
No se requiere experiencia previa en codificación o herramientas de IA.
Es útil tener familiaridad básica con el código o Git
Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)
Público objetivo:
Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidos no programadores y programadores ocasionales, así como roles técnicos cercanos como QA, datos, producto o 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
