Temario del curso
La Pila de Personalización en Cuatro Niveles
Nivel 1 | Sabe – Reglas y AGENTS.md
Temas cubiertos:
• Definición de convenciones del proyecto y estándares de codificación
• Documentación de arquitectura y restricciones técnicas
• Creación de guía del proyecto neutral para herramientas
• Mantenimiento de la coherencia entre equipos de desarrollo y herramientas de IA
Nivel 2 | Puede – Habilidades (Skills)
Temas cubiertos:
• Creación de unidades reutilizables de conocimiento especializado
• Carga de información contextual únicamente cuando se requiere
• Reducción del tamaño del contexto mientras mejora el rendimiento en las tareas
• Construcción de bibliotecas de flujos de trabajo y experiencia reutilizables
Nivel 3 | Alcanza – MCP
Temas cubiertos:
• Conexión de herramientas de IA a sistemas externos y servicios
• Acceso a repositorios, bases de datos y fuentes de documentación
• Extensión de las capacidades de los asistentes de codificación con IA
• Implementación de integraciones seguras y controles de gobernanza
Nivel 4 | Actúa – Agentes
Temas cubiertos:
• Comprensión de agentes de IA autónomos y sus capacidades
• Lectura, escritura, pruebas y revisión de código de forma autónoma
• Gestión de flujos de trabajo basados en objetivos y tareas delegadas
• Establecimiento de supervisión y mecanismos de revisión humana para sistemas agénticos
Día 1 | Delegación y Extensión de las Herramientas
Módulo 1 | De Asistente a Agente
Temas cubiertos:
• Diferencia entre asistentes de IA y agentes autónomos
• Finalización inline de código frente a la delegación agéntica
• Cómo los flujos de trabajo agénticos cambian la estructura de las tareas de desarrollo
• Identificación de tareas adecuadas para la delegación a agentes
• Mejores prácticas para colaborar con sistemas autónomos de IA
Módulo 2 | Delegaciones que Funcionan Sin Microgestión
Temas cubiertos:
• Redacción de instrucciones efectivas para agentes de IA
• Propósito suficiente del contexto y requisitos de negocio
• Definición de restricciones y límites para la ejecución
• Establecimiento de criterios claros de aceptación y medidas de éxito
• Minimización de la intervención humana mientras se mantiene la calidad
Módulo 3 | Pila de Personalización y Aplicabilidad
Temas cubiertos:
• Comprensión de la pila de personalización en cuatro niveles
• Uso de Reglas y AGENTS.md para definir convenciones del proyecto
• Determinación de los mecanismos de personalización aplicables según cada escenario
• Gestión eficiente del contexto a través de herramientas y proyectos
• Creación de entornos de desarrollo asistido por IA coherentes
Módulo 4 | Habilidades y Subagentes
Temas cubiertos:
• Creación de Habilidades reutilizables para flujos de trabajo y tareas comunes
• Empaquetado del conocimiento especializado para uso repetido
• Comprensión del rol de los subagentes y contextos aislados
• Delegación de tareas acotadas a agentes especializados
• Mejora de la eficiencia mediante flujos de trabajo modulares de IA
Día 2 | Conexión de Herramientas, Paralelismo y Gobernanza
Módulo 5 | MCP: Conexión y Construcción
Temas cubiertos:
• Comprensión de los principios del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
• Conexión de herramientas de IA a sistemas externos y servicios
• Integración de navegadores, bases de datos, repositorios y fuentes de documentación
• Construcción de un servidor MCP personalizado
• Gestión del control de acceso y consideraciones de seguridad
Módulo 6 | El Flujo de Trabajo Agéntico Disciplinado
Temas cubiertos:
• Establecimiento de un proceso de desarrollo asistido por IA repetible
• Lluvia de ideas y planificación con agentes de IA
• Construcción e implementación colaborativa de soluciones
• Pruebas y validación de los resultados generados
• Revisión y finalización de entregables con verificación adecuada
Módulo 7 | Desarrollo Paralelo
Temas cubiertos:
• Ejecución simultánea de múltiples agentes de IA
• Trabajo con ramas aisladas y árboles de trabajo Git
• Coordinación de actividades de desarrollo a través de flujos de trabajo paralelos
• Fusión y validación de resultados de múltiples agentes
• Mejora de la productividad mediante estrategias de ejecución paralela
Módulo 8 | Riesgos, Revisión y Gobernanza
Temas cubiertos:
• Evaluación y validación de Habilidades externas y servidores MCP
• Comprensión de los riesgos de seguridad y gobernanza
• Gestión de permisos y derechos de acceso
• Protección de datos confidenciales y propiedad intelectual
• Establecimiento de procesos de revisión y prácticas de aseguramiento de calidad
Módulo 9 | Adopción de IA en el Desarrollo de Software: Casos de Uso y Próximos Pasos
Temas cubiertos:
• Cómo las organizaciones integran la IA en el Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC)
• Casos de uso reales e ejemplos de implementación de diferentes industrias
• Enfoques comunes de adopción de IA: adopción individual, basada en equipos y habilitación organizacional
• Casos de uso típicos a lo largo del SDLC:
• Recopilación de requisitos y documentación
• Generación de código y prototipado
• Pruebas y aseguramiento de la calidad
• Revisión de código y refactorización
• Documentación y gestión del conocimiento
• DevOps y gestión de incidentes
• Modelos de gobernanza, políticas y consideraciones de seguridad
• Medición de la productividad y el ROI de la programación asistida por IA
• Creación de una hoja de ruta interna para la adopción de IA
• Definición de los próximos pasos prácticos para los participantes y sus equipos
Taller de Discusión Interactiva
• Desafíos actuales dentro de los equipos de desarrollo de los participantes
• Identificación de casos de uso de alto valor para adopción inmediata
• Riesgos, obstáculos y consideraciones organizacionales
• Creación de un plan de acción inicial para la integración de IA.
Requerimientos
Experiencia profesional en desarrollo, comodidad con la terminal y conocimientos funcionales de Git. Uso habitual de una herramienta de programación con IA o haber completado el curso Fundamentos.
Público objetivo
Desarrolladores que ya utilizan herramientas de IA, líderes técnicos responsables de la adopción en equipo e ingenieros de plataformas o DevOps que construyen Habilidades y servidores MCP.
Reseñas (2)
Usando Claude Code de manera más eficiente
Virgil Trif - Frequentis
Curso - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Traducción Automática
"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
Traducción Automática
