Curso Intensivo «AI-First Builders Lab»

Arrancamos hands-on desde el minuto cero: setup del stack completo (GitHub Copilot, Claude Code, VS Code) y construcción del primer proyecto AI-First end-to-end. El paradigma cambió — salís de la clase pensando, decidiendo y trabajando como un AI Builder desde la primera línea de código.

La técnica que está redefiniendo el desarrollo: programar guiando a la IA, no pidiéndole código suelto. Workflows, prompts estructurados, manejo de contexto largo y el método que separa al builder del prompter. Practicamos con un proyecto real, iterando hasta llegar a código listo para producción.

La habilidad madre del builder moderno. Aprendé a escribir specs ejecutables que la IA puede implementar con precisión: estructura, niveles de detalle y cómo separar el «qué» del «cómo». Plantillas, anti-patterns y casos reales donde una buena spec ahorra horas de trabajo y evita los errores típicos del prompt-improvisado.

Diseño y orquestación de agentes especializados con Claude Code. Cómo dividir el trabajo, manejar contexto y construir sistemas multi-agente que entregan resultados reales y reutilizables. Tooling, subagentes y patrones para que tus agentes hagan tareas complejas de forma confiable.

Lleva GitHub Copilot al terreno agéntico: agent mode en VS Code, custom instructions, MCP y orquestación de tareas de punta a punta. Cómo darle contexto efectivo, encadenar acciones y que el copiloto deje de autocompletar para empezar a ejecutar trabajo real en tu stack.

Desarrollo agéntico con OpenCode: el agente de terminal open-source y agnóstico de modelo. Configuración, providers, sesiones y workflows para construir con IA sin atarte a un único proveedor. Armamos un pipeline agéntico portable y reproducible que podés llevar a cualquier entorno.

La nueva era del desarrollo en equipo. Cómo cambian los workflows de Git, los pull requests y el code review cuando la IA escribe la mitad del código. Prácticas modernas para shippear rápido sin romper la calidad ni la colaboración: revisión automatizada, PRs bien estructurados y commits significativos.

Testing en la era de la IA: cómo validar código generado, automatizar QA con agentes y mantener calidad cuando el output es 10x más rápido que antes. Estrategias de testing automatizado, generación de tests por IA y verificación continua para no acumular deuda mientras acelerás.

Adopción: ¿cómo podemos facilitar la adopción en nuestra organización? Estrategias y medición.

Cada participante presenta su proyecto AI-First. Feedback en vivo, networking entre builders y cierre con visión sobre el futuro del desarrollo asistido por IA. Salís con un proyecto terminado, deployado y reutilizable como base para tus próximos builds — el primer paso de tu nueva carrera AI-First.