Temario del curso
Sesión 1: Metodologías reproducibles y mapeo de herramientas (2h)
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Módulo 1: De flujos individuales a metodologías reproducibles
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Contratos de equipo explícitos: Mantener la coherencia del flujo SDD a escala colectiva.
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Ciclo de vida de especificaciones: Refinamiento, validación y trazabilidad bajo entornos de alta exigencia.
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Garantía de reproducibilidad con IA: Consistencia estructural (mismo input → mismo output) en entornos multi-agente.
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Módulo 2: Mapeo operativo multi-herramienta
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Control del contexto local: Configuración de entornos y archivos guía (
CLAUDE.mdvs.copilot-instructions.mdvs.OpenCode). -
Estructura de instrucciones: Equivalencias y diferencias entre Rules, AI Contexts, system prompts y memoria.
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Sincronización multi-agente: Establecer una única fuente de verdad funcional con herramientas heterogéneas.
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Sesión 2: Precisión en artefactos y calibración (2h)
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Módulo 3: Precisión en artefactos: Diferencias críticas
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Límites de especificación: Comportamiento técnico de los agentes ante Functional Specs vs. Technical Specs.
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Granularidad de tareas: Impacto de tareas excesivamente grandes (riesgo de fallo) vs. tareas demasiado pequeñas (pérdida de contexto).
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Análisis comparativo de respuestas: Ajustes de curso en Copilot, Claude y OpenCode frente a una misma especificación.
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Antipatrones de producción: Demostración en vivo de errores comunes y su impacto en el código generado.
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Práctica Guiada: Trabajo con especificaciones reales (30 min)
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Diagnóstico activo en tiempo real de las especificaciones aportadas por el equipo para identificar ambigüedades.
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Sesión 3: Ciclo de vida completo y gestión de cambios (2h)
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Módulo 4: Refinamiento, validación y ajustes en curso
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Refinamiento iterativo: Pasar de necesidades difusas a especificaciones validadas sin depender de código base.
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Checklist de viabilidad operativa previo a la delegación de tareas a agentes.
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Modificaciones en vuelo: Gestión de cambios de alcance técnico a mitad del ciclo sin afectar tareas anteriores.
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Control de desviaciones: Procedimientos para recuperar el control cuando el agente se aleja del objetivo.
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Módulo 5: Patrones multi-agente y MCPs en el entorno corporativo
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Límites del paradigma de agentes: Criterios para evitar complejidad estructural innecesaria sin retorno de valor.
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Patrones avanzados de desarrollo: Orquestación jerárquica, agentes paralelos y puntos de control humano.
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Ecosistema MCP (Model Context Protocol): Implementación corporativa con Filesystem, Git y Jira (Demostración práctica).
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Sesión 4: Calidad, seguridad y resolución de casos reales (2h)
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Módulo 6: TDD con agentes y pipeline de calidad
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La especificación como contrato de prueba: Conversión de criterios de aceptación en pruebas automatizadas por IA.
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Automatización en PR y CI/CD: Qué procesos automatizar y qué decisiones mantener bajo revisión humana estricta.
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Diferencias en integración continua: Estrategias de acoplamiento para GitHub Copilot, Claude y OpenCode.
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Módulo 7: Seguridad, propiedad intelectual y límites operativos
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Políticas de seguridad de datos: Protección de información sensible y beneficios de los planes corporativos (Enterprise/Team).
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Propiedad intelectual: Marco regulatorio, autoría y responsabilidades en el desarrollo asistido por IA.
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Salvaguardas organizacionales: Marcos éticos e internos para potenciar la entrega protegiendo los activos tecnológicos.
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Resolución Práctica: Casos de uso reales del equipo (30 min)
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Intervención directa en el código del equipo: Trabajo sobre el repositorio y problemas presentados por los participantes.
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Requerimientos
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Experiencia práctica y consolidada en Desarrollo Dirigido por Software (SDD - Software-Driven Development).
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Uso activo en el flujo de trabajo de al menos una de las siguientes herramientas: GitHub Copilot, Claude o OpenCode.
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Solidez en arquitectura de software, gestión de especificaciones (funcionales y técnicas) y pipelines de integración continua (CI/CD).
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Requisito fundamental: Disponibilidad para compartir casos de uso y ejemplos de código reales del equipo antes del inicio de la capacitación.
Público Objetivo:
- Equipo consolidado de 20 profesionales con práctica diaria en SDD (Desarrolladores Senior, Tech Leads y Arquitectos de Software que ya integran IA en sus tareas cotidianas y buscan optimizar, estandarizar y escalar sus procesos).
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Requisito fundamental: Disponibilidad para proporcionar al instructor casos de uso y ejemplos de código reales del equipo antes del inicio de la formación para una sesión previa de calibración de expectativas.
Reseñas (4)
Lo que parece más útil es que haya compartido tanto teoría como demostraciones prácticas, que ayudan a aterrizar los conocimientos y a ver su utilidad real.
Noelia Iglesias Martinez - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
los Mcp
Gustavo Lopez Garcia - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
el flujo de automatización de los agentes
Antonio Perez Caballero - Aplicaciones y Tratamientos de Sistemas S.A (knowmad mood)
Curso - IA Generativa y SDD Avanzado
conceptos AGENTS.MD