1.5 días. 6 desarrolladores. Construye con IA, mantén el control.
El modelo mental central del desarrollo agéntico. La IA maneja los entregables—código, tests, documentación. Los humanos manejan las decisiones—alcance, calidad, riesgo.
3 áreas de enfoque: Fundamentos — cómo funciona la codificación agéntica. Práctica — flujos reales con código real. Prueba — desplegar un componente funcional.
3 arcos: Fundamentos (Día 1 AM) → Práctica (Día 1 PM) → Prueba (Día 2).
El cuello de botella ya no es escribir código—es definir el trabajo correcto, verificar resultados y gestionar el riesgo.
Los desarrolladores se convierten en arquitectos de resultados, no mecanógrafos de código.
El cambio: 70% de tu tiempo se mueve a planificación y definición. La IA escribe el código. Tú orquestas el resultado.
Un sistema de IA que toma acciones de forma autónoma para lograr un objetivo, usando herramientas, tomando decisiones e iterando basado en retroalimentación.
Decide qué hacer a continuación sin instrucción explícita.
Invoca herramientas externas y APIs para cumplir tareas.
Trabaja hacia un objetivo definido, no solo responde.
Evalúa resultados y vuelve a intentar si es necesario.
Lee el entorno y adapta su comportamiento.
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Sugerencias en línea
MODO AGENTE
Tareas multi-paso
AUTÓNOMO
Trabajo en segundo plano
↑ La mayoría de los devs empiezan aquí
↑ Objetivo del taller
Menos agéntico → Más agéntico. El salto de Copiloto a Modo Agente es donde ocurren las verdaderas ganancias de productividad.
1. OBSERVAR
Leer el estado actual
2. PENSAR
Razonar sobre las necesidades
3. PLANIFICAR
Decidir el enfoque
4. ACTUAR
Ejecutar usando herramientas
5. EVALUAR
Verificar resultados
El agente repite este ciclo hasta alcanzar el objetivo. Cada iteración usa retroalimentación de la anterior.
EL CICLO
Observar → Pensar → Planificar → Actuar → Evaluar → repetir
La mayoría de los proyectos caben en una sola ventana de contexto. Usa /compact para sesiones largas.
Qué: Un protocolo estándar para conectar modelos de IA con herramientas externas.
Por qué: Conexiones estandarizadas = flujos de trabajo portables entre herramientas.
Beneficio: La misma integración funciona en Claude Code, Cursor y más.
Dos frameworks complementarios: cómo trabajamos con IA y qué construimos con IA.
Cada unidad de trabajo debe hacer que el trabajo subsiguiente sea más fácil, no más difícil.
Siempre dale a la IA una forma de verificar su trabajo—tests, tipos, linting.
Testing harness + CI/CD = dividendos exponenciales con el tiempo.
Planificar → Trabajar → Revisar → Componer → Repetir. Cada ciclo se construye sobre el anterior.
Sin IA. Todo el código escrito a mano.
Copiar y pegar fragmentos del chat.
Sugerencias en línea, tú aceptas/rechazas.
Edición multi-archivo, ciclos iterativos.
Ingeniería compuesta. Objetivo del taller.
La mayoría de los equipos están en nivel 2–3. Este taller te lleva al nivel 5: IA como agente completo con principios de ingeniería compuesta.
Los resultados de IA de vanguardia provienen de sistemas con múltiples componentes especializados, no de modelos monolíticos.
Q&A de documentación, búsqueda con contexto.
Claude Code: lee, edita, ejecuta, itera.
Agentes paralelos de investigación, escritura y revisión.
Múltiples componentes especializados > modelos monolíticos. MCP facilita la construcción de estos sistemas.
1. Define el Objetivo, No los Pasos
2. Provee Contexto, No Instrucciones
3. Verifica, No Confíes
4. Itera en Ciclos
5. Invierte en Infraestructura
6. Usa el Patrón Best of N
7. Primero Branch, Experimenta Libremente
HAZ:
"Corrige el bug donde los usuarios no pueden iniciar sesión con caracteres especiales."
NO HAGAS:
"Abre el archivo X, busca la función Y, cambia la línea Z."
Comparte el stack del proyecto, convenciones y restricciones—no instrucciones paso a paso.
CLAUDE.md captura este contexto para que cada sesión inicie informada.
Siempre valida la salida del agente: tests, verificación de tipos, linting, revisión humana.
Este es el principio de ingeniería compuesta: confía pero verifica.
El agente intenta → tú revisas → das retroalimentación → el agente intenta de nuevo. Más rápido que especificar todo por adelantado.
Buen CLAUDE.md = mejor rendimiento. Buenos tests = autonomía más segura. Buen CI/CD = retroalimentación más rápida.
Genera múltiples versiones, elige la mejor. La IA crea soluciones diversas. Tú aportas el criterio para seleccionar.
Siempre crea un branch de git antes de cambios grandes con IA. Intenta, falla, reintenta sin riesgo. Haz merge solo de lo que funciona.
Carga todo el contexto primero (stack, restricciones, patrones), luego indica la tarea y los requisitos.
Haz que Claude revise su propio trabajo en seguridad, casos borde, rendimiento y accesibilidad.
Obtén múltiples perspectivas: ingeniero de seguridad, especialista en rendimiento, desarrollador UX.
Funcionalidades complejas por etapas: modelo de datos → API → UI → integración → tests.
Limita el alcance para obtener salida enfocada. "Implementa SOLO X. No agregues Y ni Z. Yo me encargo de eso por separado."
El entorno de codificación agéntica que usaremos en cada laboratorio. Leer, editar, ejecutar, iterar—todo mediante lenguaje natural.
Qué: Un archivo markdown en la raíz de tu proyecto que le da a Claude contexto persistente.
Dónde: /project-root/CLAUDE.md
Por qué: Claude lo lee automáticamente al iniciar sesión. Reduce contexto repetido, asegura estilo consistente, documenta conocimiento tribal.
Incluye: Resumen, stack tecnológico, arquitectura, convenciones, comandos comunes.
Qué: Un archivo donde Claude almacena aprendizajes que persisten entre sesiones.
Dónde: .claude/memory.md
Contiene:
Accede con el comando /memory.
Lanza instancias separadas de Claude para trabajo en paralelo. Tests mientras refactorizas, investigación mientras codificas. Da instrucciones claras y acotadas.
Comandos de shell que se disparan en eventos específicos: PreToolUse, PostToolUse, Notification, Stop. Ejecuta tests automáticamente después de ediciones.
/help, /clear, /compact, /config, /cost, /doctor, /init, /mcp, /memory, /review, /revert. Además de tus propios comandos personalizados.
Plan: Claude propone, tú apruebas. Más seguro para aprender.
Auto: Claude ejecuta libremente. Más rápido para tareas rutinarias.
Construiremos un acuerdo de equipo en el Día 2.
Abre labs/lab1-setup.md para comenzar.
Los fundamentos están listos. Ahora construimos. Flujos principales, funcionalidades avanzadas y código real.
Cada tarea agéntica sigue el mismo ciclo de tres pasos.
Establece el objetivo, provee contexto, especifica criterios de aceptación. Cuanto mejor la definición, mejor el resultado.
Ejecuta el código, revisa los tests, revisa el diff. Verifica la salida de la IA antes de confiar en ella.
Itera basado en lo que ves. Agrega mejoras, corrige casos borde, pule. Repite hasta terminar.
Esto es más rápido que intentar especificar todo por adelantado. Define ampliamente, valida rápido, refina iterativamente.
Pide N enfoques diferentes con sus ventajas y desventajas explicadas.
Revisa todas las versiones. Compara contra los patrones del equipo y el costo de mantenimiento.
Elige la mejor, o combina elementos de varias. Refina el enfoque elegido.
"Genera 3 enfoques diferentes para este flujo de autenticación. Para cada uno, explica las ventajas y desventajas. Luego yo elijo uno."
La IA genera soluciones diversas. Tú aportas el criterio para seleccionar.
Construyendo un componente UserProfileCard. Abre labs/lab2-workflows.md.
Lanza instancias separadas de Claude para tareas independientes. El agente principal coordina, los subagentes ejecutan en paralelo.
"Trabaja en la página de login mientras un subagente escribe tests para la API."
Cuándo usar: tests + docs simultáneamente, investigación mientras codificas, refactorización mientras testeas.
Hook PostToolUse que coincide con Write|Edit → ejecuta npm test después de cada cambio de archivo. Los tests se ejecutan automáticamente.
Crea .claude/commands/ con archivos markdown que definen prompts reutilizables.
/review-security — verificar vulnerabilidades/analyze-failures — analizar patrones de logs de erroresUsa $ARGUMENTS para entrada dinámica.
El hook PostToolUse registra cada comando fallido en .claude/failures.log.
Luego /analyze-failures lee el log, agrupa por tipo, identifica patrones y sugiere actualizaciones de CLAUDE.md.
Esto es ingeniería compuesta: cada fallo facilita el trabajo futuro.
Abre labs/lab3-power.md para comenzar.
Mentalidad agéntica, conceptos clave, frameworks, 7 principios, configuración de Claude Code. Lab 1 completado.
Ciclo Definir → Validar → Refinar, Best of N, UserProfileCard construido. Lab 2 completado.
Subagentes, hooks, comandos personalizados, ciclo compuesto. Lab 3 completado.
Mañana: Integraciones MCP (Figma, Playwright), reto A Producción y Manual del Equipo.
El Día 2 comienza a las 9:00 AM. Trae tu token de Figma listo.
Conecta la IA a herramientas externas. Ve del diseño en Figma a código desplegado.
MCP permite que Claude Code se comunique con Figma, navegadores, bases de datos y más. Un protocolo estándar para acceso ilimitado a herramientas.
Instala el servidor Figma MCP. Configura con tu Personal Access Token. Verifica con /mcp.
Lee archivos de Figma. Lista componentes. Extrae tokens de diseño: colores, tipografía, espaciado, variantes.
Claude crea componentes React que coinciden exactamente con el diseño. TypeScript, Tailwind, accesibilidad incluidos.
El pipeline completo de diseño a código: spec de Figma → IA lee el diseño → IA escribe el componente → el humano valida.
Abre labs/lab4-compound.md para comenzar.
IA Compuesta: Figma MCP + Playwright MCP = testing de regresión visual.
Abre labs/lab5-playwright.md para comenzar.
Empieza con Figma. Termina con un componente desplegado. El reto final.
EXTRAER
Figma → Spec
IMPLEMENTAR
La IA escribe código
VALIDAR
Tests + revisión
REFINAR
Iterar + pulir
DESPLEGAR
Enviar a preview
Abre labs/lab6-figma.md para comenzar.
Comparte la URL de tu componente desplegado con el grupo.
URL: _________________
URL: _________________
URL: _________________
URL: _________________
URL: _________________
URL: _________________
Convierte lo aprendido en normas de equipo. Qué hace la IA, qué es responsabilidad de los humanos y cómo entregamos de forma segura.
Sincronización sobre qué avanzó y qué está bloqueado. Sesión de troubleshooting con el equipo. Resolver fricciones tempranas.
Sesión de trabajo sobre un tema que el equipo elija. Señalar qué está funcionando y qué necesita ajustes.
El equipo es dueño del manual. Revisión final, cerrar brechas, traspaso completo. Los flujos agénticos son rutina.
El taller le da al equipo las herramientas. Las sesiones de seguimiento hacen que perduren.
Lo entregaste. Ahora haz que perdure.