Pregunta → respuesta
Sirve para explicar y proponer. Por sí sola no modifica el mundo exterior.
Curso gratuito · en español · desde cero
El curso gratuito de IA agéntica para flujos observables y verificables
Construye flujos agénticos verificables con LLM, herramientas, Claude Code, MCP y automatizaciones controladas. Aprendes haciendo, sin confundir una respuesta segura con una prueba.
Gratis. Sin tarjeta. Creas aquí tu email y contraseña.01Objetivo
Resultado observable
02Contexto
Hechos y límites
03Acción
Herramientas autorizadas
04Prueba
Diff, tests, salida
Un curso sobre agentes, construido con agentes.
Este curso gratuito y multilingüe se produjo mediante un flujo de trabajo de Agentic AI aplicado a la investigación, el diseño didáctico, la redacción, la revisión, la verificación y la traducción, bajo la dirección y la supervisión de Nello Castellano.
48lecciones
11laboratorios
10h45recorrido guiado
33preguntas con feedback
GRATISacceso completo
Más allá de los prompts
Una respuesta habla. Un agente observa, actúa y demuestra.
Objetivo → ciclo → prueba
Usa herramientas con permisos explícitos y compara el resultado con criterios observables.
Resultados concretos
Del vocabulario esencial a un flujo operativo
Cada resultado se conecta con un ejercicio, una simulación y una verificación inmediata.
- 01Entender de verdad los LLM, agentes, herramientas y límites
- 02Redactar encargos con objetivos, fronteras y pruebas
- 03Trabajar con terminal, Git y Claude Code
- 04Diseñar contexto, memoria, comandos y Skills
- 05Conectar MCP, Hooks y subagentes controlados
- 06Construir pipelines y rutinas asíncronas recuperables
Pruébalo ahora
Pon en marcha el ciclo agéntico
Selecciona los pasos en el orden correcto. El feedback explica por qué importa la secuencia.
Objetivo: sustituir un título en una pequeña app local.
Programa completo
Fundamentos absolutos más diez módulos operativos
El programa es público. Las actividades y el progreso personal se abren después del registro gratuito.
00Antes de Claude Code: IA, LLM, agentes y herramientas85 min · 8 lecciones
Explicar con tus propias palabras qué son un LLM y un agente, reconocer herramientas y permisos, y diseñar una primera micro-misión local simulada con límites y pruebas.
- El mapa: IA, aprendizaje automático, LLM y Claude Code
- Cómo nace una respuesta: tokens, probabilidad y límites
- Prompt, contexto, ventana y memoria no son lo mismo
- Alucinaciones, incertidumbre y evidencias
- De chatbot a agente: quién decide y quién actúa
- Herramientas, permisos y límites de seguridad
- Archivos, carpetas, terminal y Git: el lugar de trabajo
- La primera misión guiada, de la observación a la prueba
01Pensar en modo agéntico45 min · 4 lecciones
Transformar una solicitud vaga en un encargo verificable, con límites y pruebas explícitas.
- De respuesta a ciclo de trabajo
- El encargo operativo
- Autonomía proporcionada al riesgo
- Las evidencias pesan más que la seguridad del tono
02Entorno, acceso y primer programa50 min · 4 lecciones
Orientarse entre terminal, editor, web y API, diagnosticar el entorno y ejecutar el primer script.
- Cuatro superficies, responsabilidades distintas
- Leer el terminal sin miedo
- Credenciales y variables de entorno
- El primer ciclo ejecución-error-corrección
03Explorar, corregir, refactorizar y usar Git60 min · 4 lecciones
Seguir un bug desde la reproducción hasta el commit, manteniendo el cambio pequeño y verificable.
- Construir un mapa antes de modificar
- Del síntoma a la hipótesis
- Corregir bugs y refactorizar no son sinónimos
- Git como red de seguridad legible
04Ingeniería de contexto, memoria y planificación55 min · 4 lecciones
Construir un contexto pequeño y fiable, separando reglas estables, memoria, referencias y plan.
- Cuatro fuentes prácticas del contexto
- Instrucciones de proyecto que de verdad ayudan
- Compactar sin perder el contrato
- Plan antes de la ejecución
05Comandos reutilizables, Skills y Plugin55 min · 4 lecciones
Elegir el nivel correcto de reutilización y definir herramientas con entradas, permisos, salidas y pruebas claras.
- Comandos integrados, Skills y Plugin
- Entradas y salidas antes de las instrucciones
- Anatomía y pruebas de una skill
- Procedencia y permisos
06MCP: conectar herramientas y fuentes55 min · 4 lecciones
Diseñar una conexión MCP local o remota con capacidades verificables y privilegios mínimos.
- Cliente, servidor, herramientas, recursos y prompts
- Local o remoto es una decisión de confianza
- Scopes y tokens mínimos
- Handshake, prueba mínima y diagnóstico
07Hooks y automatización local controlada50 min · 4 lecciones
Diseñar hooks preventivos y posteriores que sean deterministas, observables y recuperables.
- El ciclo de vida de un evento
- Pre-hook: proteger el límite
- Post-hook: observar lo que ya ha ocurrido
- Idempotencia, recursión y fallo
08Agentes especializados y colaboración65 min · 4 lecciones
Descomponer un resultado, asignar la propiedad y usar el paralelismo solo cuando de verdad reduzca el tiempo.
- Descomponer por resultado, no por etiqueta
- Dependencias y paralelismo real
- Propiedad de los archivos y conflictos
- Síntesis basada en pruebas
09CLI no interactiva, JSON y pipelines60 min · 4 lecciones
Construir un flujo local reproducible con salida estructurada, gates y permisos limitados.
- Interactivo y no interactivo
- JSON como contrato, no como decoración
- Gates y propagación del fallo
- Auto mode y radio operativo
10Sesiones remotas, rutinas asíncronas y proyecto final65 min · 4 lecciones
Diseñar una rutina asíncrona con checkpoints, reintentos limitados, aprobación y recuperación observable.
- El estado de una sesión
- Programaciones idempotentes
- Control remoto y checkpoints humanos
- Capstone: sistema completo, no autonomía total
Método del taller
Entiende, visualiza, aplica, verifica
Explicaciones sustanciales
Conceptos progresivos, ejemplos y procedimientos sin dar por supuesto el vocabulario.
Visuales explicativos
Flujos, matrices y mapas hacen visibles las relaciones y los puntos de control.
Laboratorios interactivos
Cada módulo incluye una simulación que reacciona a tus decisiones sin ejecutar acciones externas.
Pruebas de dominio
Listas, artefactos y cuestionarios miden lo que sabes aplicar, no el tiempo invertido.
Quién creó el curso
Nello Castellano
Más de veinticinco años entre arquitectura de software, SaaS y API; hoy aplica LLM y agentes de código a productos que deben ser verificables, mantenibles y aptos para producción.
En el taller aporta una mentalidad de builder: el modelo propone, el sistema mide y una persona conserva la responsabilidad sobre el resultado.
Conocer al autor y su método →Preguntas frecuentes
Antes de empezar
¿Tengo que saber programar?
No. El Módulo 00 empieza con IA, LLM, agentes, archivos y terminal. Las actividades se vuelven gradualmente más técnicas y puedes saltar o retomar cualquier lección.
¿El curso es realmente gratuito?
Sí. Las 48 lecciones, los 11 laboratorios, los ejercicios y los cuestionarios están disponibles sin tarjeta tras registrarte.
¿Por qué tengo que registrarme?
La cuenta guarda el progreso y recupera tu recorrido entre sesiones. Tú eliges email y contraseña; la newsletter sigue siendo una opción separada y revocable.
¿Es un curso de prompt engineering?
Va más allá de los prompts: enseña ciclos operativos, uso controlado de herramientas, permisos, verificaciones, contexto, MCP, Hooks, subagentes y pipelines.
¿Debo seguir los módulos en orden?
No. El recorrido es libre: abre un módulo o una lección individual y vuelve después. La finalización mide el dominio; no te bloquea.
Empieza por los fundamentos. Llévate un sistema, no una colección de prompts.
Crear una cuenta gratisEl consentimiento para la newsletter es opcional y revocable.