DevTalles

En este curso aprenderás a trabajar con agentes de inteligencia artificial desde la terminal utilizando OpenAI Codex CLI, construyendo door-list, una aplicación completa para la gestión de eventos, registro de asistentes y check-in mediante códigos QR, con Next.js, React, Tailwind y Supabase.

La particularidad de este curso es que construiremos el mismo proyecto dos veces, utilizando enfoques diferentes para comprender sus ventajas, limitaciones y diferencias en situaciones reales de desarrollo.

¿Qué hace diferente este curso? No solo aprenderás a utilizar agentes de IA para escribir código. Construirás una aplicación real con Codex CLI y después la reconstruirás aplicando Spec-Driven Development, para comparar ambos enfoques y desarrollar tu propio criterio sobre cuándo utilizar cada uno.

¿Cómo está estructurado el curso?

El curso se divide en dos partes prácticas. En la primera construirás la aplicación trabajando directamente con Codex CLI. En la segunda, reconstruirás el proyecto desde cero mediante un proceso guiado por especificaciones con GitHub Spec Kit.

• OpenAI Codex CLI: Instalación, configuración, autenticación, modelos disponibles y niveles de razonamiento.
• Construcción de door-list: Desarrollo de una aplicación completa con Next.js, React, Tailwind v4 y Supabase.
• Trabajo con agentes: Creación de prompts efectivos, revisión de propuestas, corrección de errores y control de la autonomía.
• Herramientas y extensibilidad: Creación de Skills, integración de servidores MCP y delegación de tareas a múltiples agentes.
• Spec-Driven Development: Reconstrucción del proyecto con GitHub Spec Kit, siguiendo un flujo de trabajo basado en especificaciones.
• Comparación práctica: Análisis de ambos repositorios para comprender las ventajas, limitaciones y casos de uso de cada enfoque.

¿Qué aprenderás durante el desarrollo?

• Prompts efectivos: Definir objetivos, contexto, restricciones, alcance y nivel de autonomía.
• Desarrollo web: Construir una aplicación con Next.js, App Router, React y Tailwind v4.
• Supabase: Implementar autenticación, bases de datos, políticas RLS y almacenamiento.
• Códigos QR: Generar y validar códigos para el check-in de asistentes a eventos.
• Correos transaccionales: Integrar Resend para el envío de correos electrónicos.
• Archivo AGENTS: Proporcionar contexto persistente al agente para trabajar en proyectos grandes.
• Skills: Crear habilidades propias para encapsular y reutilizar tareas repetitivas.
• Servidores MCP: Integrar herramientas como Context7 y GitHub para acceder a documentación y repositorios.
• Sandbox y políticas de aprobación: Comprender las restricciones del agente, configurar permisos y controlar su nivel de autonomía.
• Comandos del CLI: Utilizar comandos como /permissions, /status, /compact, /agents y codex resume.
• Agentes múltiples: Delegar tareas y explorar la ejecución de trabajo en paralelo y en la nube.

Desarrollo guiado por especificaciones

En la segunda parte aprenderás a utilizar GitHub Spec Kit para reconstruir la aplicación mediante Spec-Driven Development. Trabajarás con su flujo de seis comandos:

• Specify: Definir qué se va a construir.
• Clarify: Aclarar requisitos y resolver ambigüedades.
• Plan: Establecer cómo se desarrollará la solución.
• Tasks: Dividir el trabajo en tareas concretas.
• Analyze: Analizar la coherencia de las especificaciones y el plan.
• Implement: Ejecutar la implementación siguiendo lo definido.

Al finalizar, compararás ambos repositorios para evaluar qué ganaste, qué perdiste, cuánto tiempo requirió cada enfoque y en qué situaciones resulta más conveniente utilizar cada uno, sin asumir que una metodología es siempre mejor que la otra.

¿Para quién es este curso?

• Desarrolladores que ya utilizan asistentes de IA, pero quieren aprovechar mejor sus capacidades.
• Programadores que buscan pasar del autocompletado a trabajar directamente con agentes de IA.
• Quienes quieren aprender a utilizar MCP, Skills y Spec-Driven Development en proyectos reales.
• Desarrolladores con conocimientos de Next.js y React que desean modernizar su flujo de trabajo sin perder el control del código.
• Personas que prefieren aprender construyendo una aplicación completa de principio a fin.
• Quienes buscan desarrollar su propio criterio para decidir cuánta autonomía otorgar a un agente y cuándo intervenir.

¿Cómo aprenderás?

Aprenderás haciendo, construyendo una aplicación completa y comprendiendo las decisiones detrás de cada paso. También trabajarás con errores reales para aprender a diagnosticar los problemas que aparecen cuando utilizas agentes de IA, porque saber identificar y corregir lo que el agente hace mal es tan importante como saber darle instrucciones.

🚀 Al finalizar el curso tendrás dos aplicaciones completas, experiencia con dos enfoques de desarrollo y el criterio necesario para incorporar agentes de IA a tu flujo de trabajo diario sin perder el control ni la comprensión de tu propio código.