This section teaches learners how to set up Claude Code professionally, work safely with terminals and Git, analyze repositories, create strong project instructions, use expert coding-agent prompt patterns, and prepare a reusable AI coding workspace.
Código Avanzado de Claude y Agentes de IA: Construye Aplicaciones, Automatizaciones y Flujos de Trabajo de Desarrollador
Domína el Código de Claude para el desarrollo a nivel de repositorio, flujos de trabajo seguros en terminal, agentes de IA, automatización, pruebas, Git, instrucciones de proyecto y flujos de trabajo profesionales de desarrollador.
所有級別 • 5 講座 • 終身訪問認證碩士導師
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你將學到什麼
課程內容
5 部分 • 5 講座 • 04:16:35 總長度Planning an App Before Coding
This section teaches learners how to plan apps, structure projects, build frontend and backend features, work with databases, debug and refactor code, generate tests and documentation, and complete a professional mini app with Claude Code.
Developer Automation Mindset
This section teaches learners how to build safe developer automations, terminal workflows, reusable commands, Git and GitHub systems, release documentation, log analysis, and external tool integrations with Claude Code.
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關於本課程
CODIGO AVANZADO DE CLAUDE Y AGENTES DE IA: CONSTRUYE APLICACIONES, AUTOMATIZACIONES Y FLUJOS DE TRABAJO DE DESARROLLADOR
Construye Aplicaciones, Automatizaciones, Agentes de IA, Flujos de Trabajo de Desarrollador y Servicios Freelance con el Código de Claude
INTRODUCCIÓN
El curso de Código Avanzado de Claude y Agentes de IA está diseñado para desarrolladores, programadores, aprendices técnicos, constructores de automatizaciones, freelancers, propietarios de agencias y creadores que desean ir más allá del uso casual de la IA y construir flujos de trabajo de desarrollo impulsados por IA de manera profesional.
Este curso presenta a Claude Code como una herramienta de codificación agente para entornos de desarrollo reales. En lugar de usar la IA solo para generar fragmentos de código aislados, los estudiantes exploran cómo el Código de Claude puede respaldar el desarrollo a nivel de repositorio, el análisis de la base de código, la planificación de características, la depuración, la refactorización, las pruebas, la documentación, la automatización y la entrega estructurada.
El curso comienza con la configuración experta, la mentalidad y la preparación del espacio de trabajo. Los estudiantes trabajan con un terminal, un editor de código, Git, GitHub, un repositorio de práctica seguro e instrucciones a nivel de proyecto. Aprenden por qué la codificación profesional con IA requiere control, planificación, revisión y verificación en lugar de aceptar ciegamente los cambios generados por la IA.
Un enfoque principal es la codificación agente. Los estudiantes aprenden un flujo de trabajo práctico:
Definir la tarea → Inspeccionar el proyecto → Planificar el cambio → Realizar ediciones controladas → Probar el resultado → Revisar la salida final
Este enfoque de humano-en-el-bucle mantiene al estudiante responsable de la dirección, la calidad, la seguridad y la corrección.
El curso también introduce archivos de instrucciones de proyecto como CLAUDE.md, donde se puede definir el contexto del proyecto, los estándares de codificación, los requisitos de prueba, las reglas de seguridad, las expectativas de documentación y los límites de “no cambiar”. Los estudiantes descubren cómo las instrucciones reutilizables mejoran la consistencia y reducen los errores innecesarios.
El uso seguro del terminal es otra parte importante del curso. Los estudiantes aprenden a revisar los comandos antes de ejecutarlos, entender qué archivos o sistemas pueden verse afectados, usar Git como red de seguridad, crear ramas, realizar commits antes de cambios importantes, revisar diferencias y evitar el trabajo desprotegido en proyectos de producción.
El análisis a nivel de repositorio se enseña como un primer paso profesional antes de editar. Los estudiantes practican pidiéndole a Claude Code que explique el propósito del proyecto, la estructura de carpetas, los archivos clave, la arquitectura, el flujo de datos, las API, los componentes, la configuración, los riesgos y los pasos recomendados sin cambiar inmediatamente los archivos.
Los estudiantes también aprenden cómo convertir ideas generales en tareas claras para desarrolladores utilizando objetivos, historias de usuario, criterios de aceptación
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