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Desarrollo de Software Potenciado por IA: de Cero a Hero · TuFormaciónOnline
Principiante
Curso propio, no oficial
Desarrollo de Software Potenciado por IA: de Cero a Hero
Curso integral para alumno cero absoluto: aprende a programar, disenar y desplegar software profesional con Claude Code como copiloto. De mentalidad y fundamentos a RAG, agentes con LangGraph, seguridad OWASP, CI/CD y un capstone full-stack en produccion.
40 h de formación·20 secciones·143 lecciones·20 evaluaciones
Contenidos elaborados con inteligencia artificial y supervisión pedagógica humana.Cómo lo hacemos
MUESTRA GRATUITA
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TEMARIO
Qué vas a aprender
20 h 5 min de contenido
01
Despertar IA: por que este curso es diferente
29 min
Como aprender desarrollo en la era de la IA sin atrofiar tu cabeza. Tu primer chat con Claude Code y un mental model minimo de que es un LLM.
Mentalidad de crecimiento vs fija4 min
Piloto, copiloto y piloto automatico5 min
Que es un LLM y por que alucina6 min
Tu primera conversacion con Claude Code8 min
Mapa del curso y como estudiar
Solicita tu plaza
Déjanos tus datos y te enviamos las instrucciones de pago por transferencia y la ficha del curso. Confirmamos tu matrícula en cuanto recibimos el pago.
✓Matrícula manual: sin pasarela de pago online
✓Acceso individual y a tu ritmo, sin fechas límite
6 min
02
Pensamiento computacional + prompting basico
39 min
Los 4 pilares antes de tocar codigo: descomposicion, patrones, abstraccion, algoritmo. Y como darle instrucciones a Claude bien (RCTF).
Descomposicion: divide y venceras6 min
Reconocimiento de patrones5 min
Abstraccion: quitar ruido6 min
Disenar algoritmos en pseudocodigo7 min
Metodo cientifico para debugging8 min
RCTF: tu primer prompt tecnico7 min
03
Tu primer programa con Claude
40 min
Setup minimo del IDE, primer Hello World en TypeScript y Python. Que es una skill y como invocarla.
Instalar y configurar tu maquina10 min
Que es un IDE y cuando usar cada uno6 min
Tu primer Hello World en TypeScript8 min
Tu primer Hello World en Python6 min
Que es una skill y como invocarla5 min
Usar skill: ide-setup-pro5 min
04
Fundamentos de programacion I
43 min
Variables, tipos, condicionales, bucles, funciones. En TS y Python a la vez, con Claude como tutor.
Variables y tipos10 min
Condicionales: if/else y switch7 min
Bucles: for y while8 min
Funciones y scope10 min
Errores y excepciones8 min
05
Fundamentos de programacion II
53 min
Estructuras de datos, funciones puras, OO vs funcional, async/await. La base sobre la que la IA opera.
Terminal, Git, GitHub, worktrees, MCP. Y tu primer CLAUDE.md: el contrato minimo con Claude Code.
Terminal: bash esenciales8 min
Git y GitHub: fundamentos12 min
Git flows con IA8 min
Que es MCP y tu primer MCP server10 min
CLAUDE.md: tu primer contrato8 min
Usar skill: claude-md-bootstrap5 min
Tu primer PR con Claude Code10 min
07
Filosofia y prompting de produccion
56 min
Cuando escribir vs cuando generar, anatomia de prompt de produccion, structured output con Zod, iteracion. Bonus: MVPs no-code (v0/Lovable).
Cuando escribir vs cuando generar6 min
Anatomia de un prompt de produccion10 min
Tecnicas: CoT, few-shot, self-consistency10 min
Structured output y validacion con Zod8 min
Iteracion y versionado de prompts7 min
Herramienta por fase del SDLC6 min
MVPs rapidos con v0 y Lovable5 min
Usar skill: prompt-engineering-pro4 min
08
Spec-Driven Development (SDD)
39 min
Spec primero, tests despues, codigo al final. Como capturar requisitos y traducirlos a feature implementable.
Por que fracasan los proyectos de software5 min
Historias de usuario y criterios de aceptacion8 min
Priorizacion MoSCoW y NFRs6 min
Escribir tu primera spec12 min
Usar skill: spec-first-feature8 min
09
TDD con IA y guardrails
58 min
Tests son red de seguridad, no coste. Piramide 100/80/0, red-green-refactor, Vitest, Playwright, Husky, primera CI.
Piramide de tests y estrategia 100/80/08 min
Unit tests con Vitest10 min
Integration tests y test doubles8 min
E2E con Playwright10 min
Husky: pre-commit quality gate7 min
Tu primera CI con GitHub Actions10 min
Usar skill: tdd-with-ai5 min
10
Sistemas, APIs y datos
1 h 14 min
Como viaja un request: HTTP, REST, GraphQL, BBDD relacionales/NoSQL/vectoriales. Tu primer endpoint en Express y FastAPI.
Como viaja un request: TCP/IP y HTTP8 min
Disenar APIs REST bien10 min
Tu primer endpoint Express + TypeScript10 min
Tu primer endpoint FastAPI + Python10 min
Errores en APIs y validacion8 min
Bases de datos relacionales: Postgres10 min
Bases de datos NoSQL y vectoriales10 min
Caching, cola y concurrencia8 min
11
Arquitectura y codigo limpio
1 h 32 min
SOLID, Clean Architecture en TS, patrones GoF, deuda tecnica, etica profesional. Y un primer vistazo a EDA.
Paradigmas y cuando usar cada uno7 min
SOLID en 5 principios12 min
DRY, KISS, YAGNI5 min
Patrones GoF utiles10 min
Antipatrones y code smells7 min
Deuda tecnica: tipos y como pagarla7 min
Que es arquitectura y decisiones clave10 min
Clean Architecture en TypeScript15 min
Monolito vs microservicios vs eventos8 min
ADRs: decisiones arquitectonicas versionadas6 min
Usar skills: solid-refactor-coach y architecture-decision-coach5 min
12
Claude Code avanzado: skills, subagentes, multi-agent
53 min
Crea tus propias skills, fragmenta con subagentes, orquesta multi-agent, escribe AGENTS.md y anade un secret-scan.
AGENTS.md: estandar multi-herramienta6 min
Escribir tu primera skill propia12 min
Subagentes: cuando y como delegar10 min
Multi-agent: orquestador vs coreografia8 min
Pre-commit secret scan con gitleaks6 min
Code review asistido6 min
Usar skill: subagent-orchestrator5 min
13
Como funciona la IA en profundidad
40 min
Tokenizacion, embeddings, atencion. Plataformas y modelos actuales. Como elegir. Multimodalidad.
Historia IA: de AlexNet a razonadores7 min
Tokenizacion, embeddings y atencion12 min
Plataformas y modelos actuales8 min
Como elegir modelo por caso de uso6 min
Multimodalidad: imagen, audio, video7 min
14
RAG: tu IA con tu propia data + AI SDK
1 h 16 min
Indexer, retriever, evaluacion. End-to-end con LangChain Python. Streaming UI con Vercel AI SDK.
RAG vs fine-tuning: cuando cada uno7 min
Embeddings y vector databases10 min
Chunking y retrievers10 min
Tu primer RAG con LangChain Python15 min
Frontend rapido con Gradio7 min
Evaluar RAG con RAGAS10 min
Streaming y tools con Vercel AI SDK12 min
Usar skill: rag-builder5 min
15
Agentes, tools, razonadores y LangGraph
1 h 7 min
Anatomia de un agente, ReAct/Plan-Execute/Reflection, tools, memoria, razonadores. Construyendo agentes con LangGraph.
Que es un agente y su anatomia8 min
Razonadores: cuando pensar mas tiempo6 min
Patrones: ReAct, Plan-Execute, Reflection10 min
Tools y memoria: buenas practicas10 min
Tu primer agente con LangGraph15 min
Multi-agente en Claude Code8 min
Riesgos: loops, injection, costes10 min
16
LLMOps: observabilidad y evals
51 min
Mejorar tu IA sin adivinar. Tracing con LangSmith, evals, prompt versioning, costes, evals en CI.
Por que LLMOps no es DevOps tradicional6 min
Tracing con LangSmith10 min
Evals: tipos y cuando usar cada uno12 min
Prompt management: versionado y A/B8 min
Costes: caching, streaming, rate limit8 min
Evals en CI/CD: bloquear merge si regresa7 min
17
Seguridad y IA responsable
1 h 25 min
Defense in depth, OWASP Top 10 web + LLM, threat modeling con STRIDE, GDPR, EU AI Act.
Principios: defense in depth y least privilege8 min
Secrets management y vaults7 min
Auth: passkeys, OAuth, JWT, cookies12 min
Validacion de entradas y encoding8 min
OWASP Top 10 web aplicado15 min
OWASP Top 10 LLM aplicado12 min
Threat modeling con STRIDE10 min
IA responsable: GDPR y EU AI Act8 min
DevSecOps: shift left5 min
18
Observabilidad, deploy y entrega
1 h 16 min
Sentry, Web Vitals, alertas con playbook. CI/CD GitHub Actions completo, Docker multi-stage, deploy Vercel/Railway.
3 pilares de observabilidad: logs, metrics, traces8 min
Sentry: errores, release health, performance10 min
Core Web Vitals: LCP, INP, CLS8 min
Alertas con playbook: no pages sin runbook6 min
CI/CD completo: test, build, deploy12 min
Docker multi-stage e imagenes pequenas10 min
Deploy a Vercel y Railway10 min
Intro a Kubernetes: cuando y cuando no7 min
Metricas DORA: medir bien5 min
19
Diseno con IA, docs profesionales y orquestar todo
1 h 12 min
UI con Figma + IA, docs vivas (README, ADRs, OpenAPI), A11y WCAG AA. Y el playbook para arrancar el capstone.
Disenar con Figma y plugins IA10 min
Screenshot a codigo y mockup a spec10 min
Docs as Code: README y CONTRIBUTING8 min
Documentar decisiones con ADRs vivos6 min
OpenAPI y documentacion de APIs10 min
Accesibilidad WCAG AA en codigo10 min
Microcopy y formularios accesibles8 min
Playbook: orquestar todo para el capstone10 min
20
Capstone: tu asistente full-stack en produccion
1 h 41 min
Construye, despliega y observa un asistente IA full-stack en 6 sprints. Aplicas TODO lo aprendido.
Setup del scaffold y plan de 6 sprints10 min
Sprint 1: spec + arquitectura + ADRs12 min
Sprint 2: mockup Figma y frontend Next.js15 min
Sprint 3: backend Python FastAPI + RAG + LangGraph15 min
Sprint 4: seguridad OWASP + threat model10 min
Sprint 5: observabilidad Sentry + LangSmith + evals10 min
Sprint 6: CI/CD completo y deploy a produccion12 min
Documentacion final: README + ADRs + OpenAPI8 min
Presentar tu proyecto y portfolio5 min
Siguientes pasos y comunidad4 min
Hay tres mitos que paralizan a quien empieza:
"Hay que ser un crack de las matematicas" — falso. Hace falta logica, no calculo abstracto.
"Es demasiado tarde para empezar" — falso. Lo que importa es la consistencia diaria.
"La IA hara innecesarios a los desarrolladores" — falso. Hara innecesarios a quien la usa sin entender.
Todos tienen una cosa en comun: son mentalidad fija. La mentalidad fija dice "no soy de letras, no me da la cabeza para esto, ya esta inventado". La mentalidad de crecimiento dice "todavia no se hacerlo".
La regla de los 20 minutos
Cuando te encalles con un bug, un concepto o un mensaje de error, lucha 20 minutos antes de pedirle la respuesta a la IA. Esos 20 minutos son donde de verdad se cablea el aprendizaje. No son perdidos: son la inversion.
Si saltas directo a "Claude, dame la solucion", el cerebro no graba nada. Es como ir al gimnasio y mirar como el entrenador hace las pesas por ti: no creces.
Esto se llama lucha productiva. La regla:
Minutos 0-5: lee el error, vuelve a leer el codigo, piensa que esperabas vs que pasa.
Minutos 5-15: prueba hipotesis pequenas (cambia una cosa, observa).
Minutos 15-20: busca la documentacion oficial.
A los 20 minutos: pregunta a Claude explicando que ya has probado. Aprenderas el doble.
Tutorial hell vs practica deliberada
El tutorial hell es la trampa de seguir cursos sin parar y sentir que aprendes — sin construir nada propio. El indicador es: terminas un tutorial, abres el editor, y no sabes por donde empezar.
La salida es la regla de la modificacion. Cuando termines un tutorial:
No copies y pegues el codigo final. Escribelo a mano.
Modifica algo del proyecto: cambia el dominio, anade una feature, rompe algo a proposito y arreglalo.
Construye un proyecto propio con lo aprendido — aunque sea pequeno y feo.
Lo que vamos a entrenar en este curso
A lo largo de las proximas semanas vas a desarrollar tres musculos:
Pensamiento computacional: descomponer problemas, ver patrones, abstraer.
Verificacion critica: leer codigo (escrito por ti o por IA) y validar que hace lo que crees.
Conversacion tecnica con IA: preguntar bien, dar contexto, validar respuestas.
Este es el orden correcto. La IA sin pensamiento computacional produce castillos de naipes. El pensamiento computacional sin IA es lento. Los dos juntos son lo que llamamos un desarrollador centauro: humano al mando, IA acelerando.