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Temario del curso

Introducción a Claude Code e ingeniería de software asistida por IA

  • Qué es Claude Code y cómo se diferencia de las herramientas de IA tradicionales
  • El papel de los agentes de IA generativa en la ingeniería de software
  • Uso de indicaciones extensas para construir aplicaciones completas
  • Comprensión de las ganancias de productividad derivadas del desarrollo asistido por IA

Trabajo con IA y productividad en ingeniería de software

  • Considerar Claude Code como un equipo de desarrollo de IA
  • Abordar los miedos comunes y malentendidos sobre la IA en la ingeniería
  • Comprender la economía laboral de la IA
  • Aprovechar el patrón "Best-of-N" (Mejor de N) para generar múltiples soluciones
  • Seleccionar y refinar implementaciones óptimas

Claude Code, diseño y calidad del código

  • Evaluación de si la IA puede juzgar la calidad del código
  • Aplicación de principios de diseño de software con asistencia de IA
  • Uso de la IA para explorar requisitos y espacios de solución
  • Prototipado rápido con flujos de trabajo de diseño conversacional
  • Aplicación de restricciones e indicaciones estructuradas para mejorar la calidad de los resultados

Proceso, contexto y el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)

  • La importancia del proceso y el contexto frente a la generación de código sin más
  • Contexto persistente global utilizando CLAUDE.md
  • Estructuración de reglas del proyecto, arquitectura y restricciones en archivos de contexto
  • Contexto dirigido y reutilizable a través de comandos de Claude Code
  • Aprendizaje in-context enseñando a Claude Code con ejemplos

Automatización y documentación con Claude Code

  • Uso de Claude Code para generar y mantener la documentación
  • Automatización de tareas de ingeniería repetitivas
  • Creación de flujos de trabajo reutilibles impulsados por el contexto y comandos

Control de versiones y desarrollo paralelo con Claude Code

  • Integración de Claude Code con flujos de trabajo basados en Git
  • Uso de ramas y árboles de trabajo de Git con agentes de IA
  • Ejecución de tareas de Claude Code en paralelo
  • Coordinación de múltiples subagentes de IA en características separadas
  • Gestión segura del desarrollo de características en paralelo

Escalado de Claude Code e inferencia por IA

  • Actuar como manos, ojos y oídos de Claude Code
  • Asegurar que Claude Code revise y verifique su propio trabajo
  • Gestión de límites de tokens y complejidad arquitectónica
  • Diseño de la estructura del proyecto y nombres de archivos para escalabilidad con IA
  • Mantenimiento a largo plazo de la salud de la base de código con asistencia de IA

Indicaciones multimodales y desarrollo impulsado por procesos

  • Corregir el proceso y el contexto antes de corregir el código
  • Traducción de entradas informales (notas, bocetos, especificaciones) a código de producción
  • Uso de entradas multimodales para guiar la implementación
  • Creación de procesos de desarrollo asistido por IA repetibles

Proyecto final: Definición de su proceso con Claude Code

  • Diseño de un flujo de trabajo de Claude Code personal o a nivel de equipo
  • Combinación de archivos de contexto, comandos, subagentes e indicaciones
  • Creación de un proceso de ingeniería asistido por IA reutilible y escalable

Requerimientos

  • Comprensión de los principios del desarrollo de software y de los flujos de trabajo de ingeniería comunes.
  • Experiencia con un lenguaje de programación como JavaScript, Python, etc.
  • Experiencia en el uso de la línea de comandos / terminal y familiaridad con los flujos de trabajo de Git.

Público objetivo

  • Desarrolladores de software que buscan integrar IA en su proceso de desarrollo.
  • Líderes técnicos de equipos que apuntan a mejorar la productividad de ingeniería con herramientas de IA.
  • Ingenieros DevOps y gerentes de ingeniería interesados en la automatización de codificación asistida por IA.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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