Este curso gira en torno al flujo de trabajo de nivel producción con Claude Code y ayuda a los desarrolladores a pasar de depender de la IA para generar código a dominar las herramientas de programación con IA con método y ritmo. El curso comienza con el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje y la gestión de la ventana de contexto, y avanza gradualmente hacia el ciclo de planificación, ejecución y limpieza, la escritura del archivo AGENTS.md y habilidades personalizadas, los planes multifase y el método de bala trazadora, así como la creación de bucles de retroalimentación automatizados. Los estudiantes podrán dominar prácticas como pruebas, hooks previos al commit y refactorización rojo-verde, y comprender cómo el bucle Ralph permite que Claude Code se ejecute de forma autónoma sobre una lista de tareas pendientes de GitHub Issues. El curso ofrece publicación asíncrona y sesiones de preguntas y respuestas en directo en múltiples zonas horarias; al finalizar, se conservan todos los materiales de aprendizaje para consultarlos y aplicarlos repetidamente.

• 1.Introducción al flujo de trabajo de nivel producción con Claude Code
• 2.Fundamentos del funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje
• 3.Por qué es importante la ventana de contexto
• 4.Gestionar el contexto sin perder el control del repositorio de código
• 5.Establecer un flujo de trabajo correcto de programación con IA
• 6.Usar Claude Code como herramienta profesional y no como muleta
• 7.Evitar el código espagueti y desordenado
• 8.Aprendizaje asíncrono y aclaraciones en directo
• 9.Recomendaciones para conservar y usar los materiales de aprendizaje

• 10.Explicación detallada del ciclo de planificación/ejecución/limpieza
• 11.Mantener Claude Code en su mejor estado de rendimiento
• 12.Escribir el archivo AGENTS.md
• 13.Habilidades personalizadas para guiar la salida
• 14.Estrategias de prompts para no desperdiciar tokens
• 15.Práctica real del flujo de trabajo central
• 16.Errores comunes en el flujo de trabajo y sus correcciones
• 17.Entrenamiento para dominar el repositorio de código
• 18.Revisión y optimización por etapas

• 19.Método para elaborar planes multifase
• 20.Idea central del método de proyectiles trazadores
• 21.Manejo de escala más allá de una sola sesión de agente inteligente
• 22.Práctica de descomposición y planificación de funcionalidades grandes
• 23.Control de progreso durante la ejecución
• 24.Mantenimiento del contexto en el desarrollo de funcionalidades grandes
• 25.Entrega y validación por etapas
• 26.Toma de decisiones y ajustes en escenarios complejos
• 27.Caso integral de planificación de funcionalidades grandes

• 28.Construcción de bucles de retroalimentación automatizados
• 29.Desarrollo guiado por pruebas y colaboración con IA
• 31.Configuración y uso de hooks previos al commit
• 32.Método práctico de refactorización rojo-verde
• 33.Capturar errores antes de que se acumulen
• 34.Pruebas automatizadas e integración continua
• 35.Optimización de la eficiencia del bucle de retroalimentación
• 36.Práctica integral de retroalimentación automatizada

• 37.Principios del bucle Ralph y escenarios de aplicación
• 38.Ejecución sobre listas de tareas pendientes de GitHub Issues
• 39.Dejar que Claude Code gestione tareas de forma autónoma
• 40.Límites de seguridad y monitoreo en la ejecución autónoma
• 41.Configuración práctica del bucle Ralph
• 42.Verificación y fusión de resultados de la ejecución autónoma
• 43.Control de calidad de código a nivel de producción
• 44.Encadenamiento completo del flujo de trabajo y resumen
• 45.Aprendizaje continuo y recursos recomendados

💡 Consejo de aprendizaje:El contenido del tutorial se basa en las prácticas de la industria en el momento de su publicación; se recomienda combinarlo con las reglas más recientes de la plataforma actual al estudiarlo.