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Temario del curso

Día 1 | Comprensión de las herramientas y una primera construcción

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

Temas cubiertos:
• Comprensión de las ventanas de contexto y sus limitaciones
• Ausencia de estado 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 hacen bien y en qué luchan
• Mejores prácticas para colaborar eficazmente con asistentes de IA

Módulo 2 | El 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 adecuados 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 (instrucción)

Temas cubiertos:
• Los componentes clave de un prompt efectivo
• Proporcionar contexto y definir la tarea con claridad
• Especificar formatos de salida y restricciones
• Marcos de trabajo y plantillas comunes para prompts
• Técnicas para mejorar la calidad y consistencia de los prompts

Módulo 4 | Primera codificación: Construcción desde cero

Temas cubiertos:
• Creación de un proyecto desde una carpeta vacía
• Generación de la estructura inicial de la aplicación y del andamiaje (scaffolding)
• 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 en una base de código

Temas cubiertos:
• Navegación y comprensión de una base de código desconocida
• Consulta y análisis de proyectos existentes utilizando herramientas de IA
• Mapeo de la estructura de la aplicación y las 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 (bugs)
• Implementación de nuevas funciones y mejoras
• Escritura y mejora de pruebas automatizadas
• Validación del código generado y los cambios realizados
• Incremento de la productividad en las tareas diarias de desarrollo

Módulo 7 | Personalización: ¿Qué es?

Temas cubiertos:
• Comprensión de las reglas del proyecto y los archivos de configuración
• Introducción al archivo AGENTS.md y a los conceptos de 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 crítico

Temas cubiertos:
• Revisión y validación del código generado por IA
• Comprensión de modos de fallo comunes y limitaciones
• Reconocimiento de 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 programación ni en el uso de herramientas de IA.

Es útil tener un conocimiento básico de código o Git.

Cuenta con licencia (Claude Code / Cursor / Copilot)

Público objetivo:

Personas nuevas en el desarrollo asistido por IA, incluidas personas no programadoras y codificadoras ocasionales, así como roles relacionados con QA (control de calidad), datos, producto u operaciones. No se presume ningún conocimiento previo sobre desarrollo.

 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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