La mayoría de los cursos de Cursor AI dirigidos a no programadores solo enseñan cómo escribir prompts. Este curso enseña la estrategia y el proceso detrás de la construcción de un producto completo, para que realmente entiendas lo que está sucediendo.

Este es un curso de 4 módulos y más de 60 videos, diseñado para diseñadores de producto y profesionales no técnicos, para ayudarles a construir aplicaciones reales desde cero usando Cursor AI. No enseña a escribir código, sino a entender lo justo y necesario sobre cómo funcionan los sistemas, para poder guiar a la IA a producir los resultados que deseas. Esto significa que aprenderás los fundamentos de autenticación, bases de datos, API, MCP, GitHub, depuración y publicación, sin escribir una sola línea de código.

Las habilidades cubiertas aquí son transferibles. Aunque el curso construye una aplicación móvil, el mismo proceso se aplica a aplicaciones web, landing pages, prototipos, herramientas internas, sistemas de diseño y plugins. El curso es a tu propio ritmo, con horarios flexibles, e incluye una comunidad en línea donde puedes compartir tu progreso, obtener retroalimentación y mantenerte al día con las últimas novedades en el campo de la IA.

El valor único del curso radica en convertir la caja negra en un sistema comprensible. No te limitarás a copiar prompts mecánicamente, sino que podrás determinar cuándo usar qué modelo, cómo la ventana de contexto afecta la salida, cómo estimar el costo de tokens, cómo gestionar de forma segura las claves API, cómo revertir versiones en GitHub, cómo MCP conecta recursos de diseño externos. Al terminar, no solo tendrás la experiencia de haber creado una o dos aplicaciones, sino un flujo de trabajo completo y reutilizable que abarca desde la planificación de requisitos, decisiones de arquitectura, colaboración con IA, depuración y corrección hasta la publicación y distribución, que podrás transferir rápidamente a nuevos proyectos como aplicaciones web, plugins o herramientas internas en el futuro.

• 1.Introducción y preguntas frecuentes
• 2.Fundamentos del desarrollo de aplicaciones móviles
• 3.Comparación de herramientas de programación con IA: opciones y flujos de trabajo
• 4.Entender frontend vs backend
• 5.Entender API, bases de datos y autenticación
• 6.Stack tecnológico: tomar decisiones correctas de arquitectura de aplicaciones
• 7.Mejorar la eficiencia: usar Whispr Flow y Open Usage

• 8.Introducción a los modelos de IA
• 9.El impacto de la ventana de contexto en la calidad de la salida
• 10.El costo de los modelos de IA: tokens y precios
• 11.La velocidad de los modelos de IA: latencia y rendimiento
• 12.Elegir el modelo de IA adecuado: emparejar el modelo con la tarea
• 13.Variantes de modelos de IA: esfuerzo de la tarea y velocidad
• 14.Combinar herramientas con ingenio: Cursor, Claude Code y Codex
• 15.Configurar ajustes en Cursor
• 16.Reglas de Cursor: instrucciones para la IA
• 17.Habilidades de Cursor: conjunto de herramientas para la IA

• 18.Requisitos previos para construir una aplicación React Native
• 19.Planificar tu primer prompt
• 20.Revisión de la estructura del proyecto: estrategia de archivos y marcado
• 21.Generar la primera compilación: ejecutar Expo y depurar errores
• 22.Corregir el carrusel: espaciado de desplazamiento, ajuste y animación
• 23.Corregir la carga de imágenes: depurar y verificar en el dispositivo
• 24.Mejorar la legibilidad de la fecha en las tarjetas
• 25.Corregir la función de reemplazo de imágenes
• 26.Enviar a TestFlight y configurar pruebas
• 27.Generar el archivo APK de Android
• 28.Corregir la persistencia de datos: mejorar el respaldo y el comportamiento de almacenamiento
• 29.Acelerar las compilaciones de Expo: trucos y consejos
• 30.Subir el icono de la aplicación

• 31.Requisitos previos para crear una aplicación Swift UI
• 32.Configurar un proyecto de Xcode
• 33.Planificar el MVP de la aplicación: definir funciones, alcance y enfoque
• 34.Estimar costos: comparar precios de API y modelos
• 35.Mejorar el PRD: optimizar la lógica del flujo y las especificaciones de UI
• 36.Exportar tokens de diseño: revisar y limpiar la taxonomía

• 37.Explicación de los conceptos clave de MCP
• 38.Configurar Figma MCP en Cursor
• 39.Revisar la primera compilación en Xcode y corregir problemas
• 40.Probar el estado vacío: eliminar los datos simulados y validar la experiencia del primer usuario
• 41.Explicación de los conceptos clave de las claves API
• 42.Obtención de claves API: claves de DeepL y Gemini AI
• 43.Corregir errores de traducción de Gemini

• 44.Explicación de los conceptos clave de GitHub
• 45.Configuración de GitHub: crear un repositorio y hacer push desde Cursor
• 46.Almacenamiento de datos: opciones locales, iCloud y base de datos
• 47.Configuración de autenticación y base de datos de Google Firebase
• 48.Corregir el inicio de sesión con Google

• 49.Depurar la interfaz de usuario de la página de inicio: planificar y aplicar correcciones de diseño
• 50.Mejorar las tarjetas de palabras: corregir el ancho, el desplazamiento y los detalles finales
• 51.Corregir el flujo para agregar palabras: resolver la sincronización, los límites de velocidad y la actualización del conteo
• 52.Corregir la página de detalles de la pila: refactorizar filas, búsqueda y problemas de diseño
• 53.Mejorar los botones de icono
• 54.Mejorar el flujo para agregar palabras: planificar, implementar y probar correcciones de navegación
• 55.Mejorar la interfaz de usuario para agregar palabras: embellecimiento, animaciones y estilo de botones
• 56.Crear un nuevo icono de aplicación con Icon Composer

• 57.Notificaciones push: configuración, ajustes, pruebas y corrección de errores
• 58.Enviar desde Xcode a TestFlight y configurar pruebas
• 59.Proteger las claves de API: elegir opciones de almacenamiento seguras
• 60.Corregir problemas de seguridad: revisar riesgos y aplicar mitigaciones
• 61.Google Analytics: configurar el seguimiento de eventos y verificar la configuración
• 62.Firebase Remote Config: configurar el almacenamiento de claves y probar

💡 Consejo de estudio: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 al momento de estudiar.