De programar con IA a dirigir agentes que programan

Cualquiera puede generar toneladas de código a golpe de impulso (vibe coding). Lo difícil es alargar el bucle: pasar de aprobar cada línea a delegar features completas sin perder el control ni la calidad.

Este curso recorre ese camino de principio a fin, siguiendo un único hilo conductor —el bucle se alarga y tu intervención se distancia en el tiempo— a través de tres etapas: Human-In-The-Loop, Human-On-The-Loop y Away-From-Keyboard. Por el camino dominarás las nuevas primitivas del oficio: prompts, context, specs, tests, hooks, agents, MCPs y loops.

El secreto está en adelantar el control: cargar tu conocimiento en specs, tests y arneses antes de irte, para que el agente entregue con la calidad que tú habrías exigido. Eso es AI-Driven Development.

AI tooling y development stacks

Este curso está pensado para ser impartido y usado con cualquier herramienta de desarrollo con IA integrada. En concreto se ha probado con los IDEs Antigravity, Cursor y VSCode y con los arneses ClaudeCode, Codex y Copilot.

Las demos y prácticas pueden adaptarse y desarrollarse para cualquier stack sobre los siguientes lenguajes : C#, Java, JavaScript, TypeScript.

Objetivos del curso

Al finalizar la formación, el alumno será capaz de:

Pasar del vibe coding a un flujo de trabajo con agentes ordenado y reproducible.
Escribir especificaciones que funcionen como fuente de verdad del sistema.
Blindar la calidad con testing automatizado y quality gates que verifican sin ti.
Refactorizar y mantener código legacy con la red de seguridad de los tests.
Construir su propio harness: hooks, custom-tools y usar MCPs a medida del proyecto.
Orquestar varios agentes con contextos independientes para escalar tareas complejas.
Diseñar loops autónomos con criterio de parada y rastro auditable.
Mantener la calidad mientras delega cada vez más, alejándose del teclado.

A quién va dirigido

Este curso está orientado a desarrolladores profesionales que:

Ya usan IA de forma informal y quieren convertir ese caos en método.
Necesitan aumentar la productividad sin sacrificar calidad ni control.
Quieren entender cómo y cuándo delegar en agentes, no solo qué teclas tocar.
Aspiran a diseñar sistemas autónomos fiables para desarrollar código real en producción.

Se asume experiencia previa en desarrollo de software. Los ejemplos y materiales se escribirán en inglés.

Hazlo tuyo.

Puedo adaptar el contenido de este curso a tu stack tecnológico y al proceso de maduración de tue equipo. Es decir, podemos usar cualquier herramienta de IA y lenguaje de programación. Y podemos empezar desde dónde necesites y parar en el punto que consideres oportuno.

Contacta con Alberto Basalo en LinkedIn

Temario

I - Human In The Loop

1 - Vibe Coding to AI-DD

La relación humano-IA es la clave del éxito.

1.1 Vibe Coding — iterar en bucles cortos hasta obtener un resultado.
1.2 Prompt Engineering — reducir la interacción con mejores peticiones.
1.3 AI Driven Development Primitives — rules, skills y specs: los bloques básicos.

2 - Context Engineering

Poco contexto genera alucinaciones, demasiado genera fatiga mental.

2.1 The Context Window — cuánto cabe, qué se aprovecha y cómo optimizarlo.
2.2 Context Selection — priorizar lo relevante para cada momento.
2.3 Dynamic Documentation — obtener y mantener información para reducir la aleatoriedad.

II - Human On The Loop

3 - Spec-Driven Development

Verificación funcional de la especificación.

3.1 Specs as Source of Truth — problema, solución y verificación en un contrato único.
3.2 From Spec to Planned Task — planificar la implementación para satisfacer el contrato.
3.3 Writing Code is the Easy Part — procesos y reglas para generar código y pruebas.

4 - Trust but Verify

Calidad automatizada comprobando la funcionalidad y la implementación.

4.1 E2E Behavior Validation — verificación funcional de la implementación.
4.2 The Fixing Loop — del fallo a la corrección y vuelta al test.
4.3 The Review Loop — revisión temprana para un código robusto y mantenible.

5 - Legacy Refactoring

Comprensión, mantenimiento y evolución de sistemas legacy.

5.1 Exploring the Legacy — recorrer el árbol para extraer conocimiento.
5.2 Change Triage — controlar y facilitar el cambio funcional.
5.3 Structural Refactoring — planificar y documentar cambios profundos.

III - Away From Keyboard

6 - Harness Engineering

Conectar los agentes al entorno industrial del proyecto con puntos de control deterministas.

6.1 Hooks & Control Points — acciones deterministas en el ciclo agente-modelo (TCR: Test && Commit || Revert).
6.2 MCP Integration — conectar el agente al entorno CI/CD del proyecto.
6.3 Subagents — roles, herramientas y configuración de agentes secundarios.

7 - Agent Orchestration

Orquestación de agentes con contextos independientes para escalar tareas complejas.

7.1 The Session Window Problem — por qué repartir antes de agotar el contexto de la sesión.
7.2 Sequential vs Parallel — modelos de coordinación y reparto de trabajos complejos.
7.3 Context sharing — enjambres de agentes con un objetivo común.

8 - Loop Engineering

Diseñar loops autónomos con criterio de parada y rastro auditable.

8.1 From Pipelines to Loops — volver atrás para corregir o para seguir avanzando.
8.2 Stop Conditions — el necesario triage para saber cuándo parar.
8.3 Away From Keyboard — confiar más en la IA, requiere comprobar más (evitando la comprehension debt).

Summary

Curso avanzado de desarrollo con IA para programadores profesionales que quieren evolucionar hacia un modelo AI-native de construcción de software.

El programa sigue un único hilo conductor —alargar el bucle de desarrollo y distanciar la intervención humana en el tiempo— estructurado en tres etapas: Human-In-The-Loop, Human-On-The-Loop y Away-From-Keyboard.

A lo largo del camino dominarás prompt & context engineering, spec-driven development, testing automatizado y quality gates, refactoring de código legacy, harness engineering (hooks, custom-tools y MCP), orquestación multi-agente, observability y loops autónomos.

El objetivo es transformar cómo diseñas y construyes software: pasar de usar la IA como asistente a integrarla como núcleo del proceso de ingeniería.