Descripción
Entender la IA para poder usarla bien
El dev que entiende la herramienta obtiene resultados 10× mejores que el que solo la usa.
- Qué es realmente un LLM — sin matemáticas, con intuición útil para devs
- Cómo «piensa» el modelo: tokens, contexto y temperatura
- Vibe coding vs. AI-assisted development: dónde está la línea
- Prompt engineering para devs: contexto, ejemplos y restricciones
- Setup en 30 min: Cursor o GitHub Copilot desde cero en tu proyecto
IA en el flujo de trabajo real
El núcleo práctico: cómo integrar IA en lo que ya haces cada día.
- Ecosistema de herramientas: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code — cuándo usar cuál
- Generación de código: scaffolding, boilerplate, CRUD, tests unitarios
- Refactoring y code review asistido por IA
- Debugging con IA: cómo describir un bug para obtener una solución útil
- Documentación técnica automática: comentarios, README, ADRs
Uso avanzado y criterio profesional
La diferencia entre un dev que «usa IA» y uno que la integra con madurez.
- Agentes de IA: qué son, cuándo tienen sentido, primeros pasos
- RAG en términos prácticos: cuándo la IA necesita «saber» cosas de tu proyecto
- Límites y riesgos: alucinaciones, deuda técnica silenciosa, seguridad
- Cómo evaluar el output de la IA como en un code review
- El dev del futuro: qué potencia la IA y qué no reemplaza
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