Director

• D. Miguel Angel Silicia Urbán

Objetivos

• Comprender los conceptos básicos de los code agents y su papel en el desarrollo asistido por inteligencia artificial.
• Aprender a utilizar herramientas de IA para generar, analizar y mejorar código de forma eficiente.
• Desarrollar habilidades de prompting y spec driven development orientadas a tareas de programación y resolución de problemas.
• Evaluar la calidad, seguridad y fiabilidad del código generado por IA.
• Integrar agentes de código en flujos de trabajo reales de desarrollo software.
• Identificar buenas prácticas y limitaciones en el uso productivo de la inteligencia artificial en programación.

Destinatarios

Estudiantes de titulaciones de la rama de Informática y otras ramas de Ingeniería o ciencias y de estudios medios relacionados con la tecnología. Profesionales con o sin titulación que trabajen desarrollando software.

Se requieren conocimientos básicos de programación y sus metodologías, de uso de la herramientas Git y de la línea de comandos del sistema operativo.

Programa

Programa en PDF

• Semana 1 — Introducción y conceptos fundamentales de la codificación con IA
  
  ¿Cómo ha cambiado realmente el trabajo de un ingeniero de software?
  
  - Del autocompletado al agente: evolución de las herramientas de IA en el desarrollo.
  
  - Qué es un agente de codificación y en qué se diferencia de un asistente: planificación, ejecución de comandos, edición de archivos y toma de decisiones
  
  - OpenCode como herramienta open source con arquitectura orientada a la privacidad.
  
  - Primeros pasos con OpenCode: instalación, lanzamiento en un proyecto real y exploración de los modos Plan y Build
  
  - El nuevo perfil del ingeniero aumentado: qué tareas delegar, cuáles supervisar y cuáles conservar bajo control humano
  
  - Práctica guiada: configurar OpenCode, conectar un proveedor de modelos y completar las primeras tareas de generación y análisis de código

• Semana 2 — Prompting, context engineering y uso de OpenCode con spec driven development
  
  La calidad del output depende de la calidad del input: aprende a hablar con el agente.
  
  - Fundamentos de prompting para código: instrucciones precisas, ejemplos, restricciones y formato de salida esperado
  
  - Context engineering: cómo gestionar qué información ve el modelo en cada momento para obtener resultados consistentes y reproducibles
  
  - Uso del modo Plan en OpenCode para que el agente proponga una implementación antes de tocar ningún fichero: revisión y validación humana del plan
  
  - Spec driven development: escribir una especificación funcional y técnica antes de codificar, y usarla como ancla del contexto del agente
  
  - Práctica: construir una feature completa partiendo de una spec escrita en lenguaje natural, sin tocar código manualmente hasta la revisión final.

• Semana 3 — Configuración avanzada de OpenCode: MCP y autodocumentación de la codebase

  Convierte OpenCode en tu propio agente especializado, conectado a tus herramientas y a tu proyecto.

  - Qué es el Model Context Protocol (MCP) y por qué se ha convertido en el estándar para extender agentes de codificación

  - Configuración de herramientas personalizadas y servidores MCP en OpenCode: cómo ampliar las capacidades del agente más allá de las herramientas integradas

  - Casos de uso prácticos de MCP: conectar bases de datos, APIs externas, sistemas de búsqueda y herramientas de testing

  - Autodocumentación de la codebase y generación del ficheros de configuración: cómo describir la estructura del proyecto para que el agente entienda el contexto.

  - Práctica: configurar un servidor MCP útil para el proyecto del curso y documentar automáticamente una codebase existente

   

• Semana 4 — Buenas prácticas de desarrollo con agentes de codificación
  
  Velocidad sin control es deuda técnica acumulada. Aprende a trabajar con el agente de forma sostenible.
  
  - Control de cambios con el agente: uso de `/undo` y `/redo` para revertir ediciones insatisfactorias y mantener un historial limpio
  
  - Gestión de permisos y seguridad: configurar qué herramientas requieren aprobación explícita del desarrollador antes de ejecutarse
  
  - Revisión de código generado: checklist para detectar alucinaciones, errores lógicos y decisiones de arquitectura cuestionables
  
  - Integración con flujos de trabajo reales: ramas de Git, pull requests, CI/CD.
  
  - Práctica: ciclo completo de desarrollo de una funcionalidad con revisión crítica del código generado y refactorización guiada

• Semana 5 — Desarrollo de un framework para uso personal y especializado
  
  El ingeniero que sabe personalizar sus herramientas multiplica su productividad de forma diferencial.
  
  - Qué son los custom commands en OpenCode y cómo diseñar comandos propios con argumentos nombrados para tareas repetitivas del proyecto
  
  - Creación de flujos de trabajo personalizados: desde generación de tests hasta generación de documentación técnica.
  
  - Selección estratégica de modelos según la tarea: modelos más económicos para planificación y conversación, modelos más potentes para generación y ejecución.
  
  - Desarrollo de tu propio stack de prompts reutilizables: plantillas para onboarding en proyectos, refactoring, code review y debugging.
  
  - Proyecto final: cada estudiante presenta su configuración personalizada de OpenCode, incluyendo comandos propios, servidores MCP configurados y un flujo de trabajo documentado para su área de especialización.