Curso Code Agents: fundamentos para programar con agentes de IA

• Cómo han evolucionado las herramientas de IA para programar y qué ha cambiado en el trabajo de un ingeniero de software.
• Qué es un agente de codificación: planificación, ejecución de comandos, edición de archivos y toma de decisiones.
• OpenCode, herramienta open source con una arquitectura orientada a la privacidad: instalación, primer proyecto real y modos Plan y Build.
• El ingeniero aumentado: qué delegar, qué supervisar y qué mantener bajo control humano.

Práctica: configurar OpenCode, conectar un proveedor de modelos y completar las primeras tareas de generación y análisis de código.

• Prompting para código: instrucciones precisas, ejemplos, restricciones y formato de salida.
• Context engineering: qué información ve el modelo en cada momento para obtener resultados consistentes.
• El modo Plan: el agente propone una implementación antes de tocar ningún fichero y tú la revisas.
• Spec driven development: escribir la especificación funcional y técnica antes de codificar y usarla como ancla del contexto.

Práctica: construir una funcionalidad completa a partir de una especificación en lenguaje natural, sin tocar el código a mano hasta la revisión final.

• Qué es el Model Context Protocol y por qué se ha convertido en el estándar para extender agentes de código.
• Herramientas personalizadas y servidores MCP en OpenCode.
• Casos prácticos: conectar bases de datos, APIs externas, sistemas de búsqueda y herramientas de testing.
• Describir la estructura del proyecto y generar ficheros de configuración para que el agente entienda el contexto.

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

• Control de cambios con el agente: deshacer y rehacer ediciones para mantener un historial limpio.
• Permisos y seguridad: qué herramientas requieren tu aprobación explícita antes de ejecutarse.
• Revisión del código generado: una lista de comprobación para detectar alucinaciones, errores lógicos y decisiones de arquitectura dudosas.
• Integración con el flujo real: ramas de Git, pull requests y CI/CD.

Práctica: ciclo completo de desarrollo de una funcionalidad con revisión crítica del código generado y refactorización guiada.

• Custom commands en OpenCode con argumentos para las tareas repetitivas de tu proyecto.
• Flujos personalizados, de la generación de tests a la documentación técnica.
• Qué modelo usar para cada tarea: económicos para planificar y conversar, más potentes para generar y ejecutar.
• Una biblioteca de prompts reutilizables para onboarding en proyectos, refactorización, code review y depuración.

Proyecto final: presentas tu configuración de OpenCode con comandos propios, servidores MCP y un flujo de trabajo documentado para tu área.