Nuevo programa de formacion

Vibe Coding & Programacion Agentica

De cero a 100: del uso casual de IA a la construccion de agentes y productos 3x-5x mas rapido

Este programa fue disenado para equipos tecnicos que quieren dejar de usar IA de forma improvisada y empezar a incorporarla como una capacidad real de trabajo. En 4 semanas, el equipo aprende desde los fundamentos practicos de los LLMs hasta la construccion y orquestacion de agentes, pasando por discovery, contexto, tools, planning, memory, multi-agente y adopcion interna.

Powered by Stock42 - 2 anos construyendo agentes y mas de 50 proyectos creados con vibe coding / programacion agentica.

No es un curso de prompt engineering aislado.

No es un workshop superficial.

Es una formacion aplicada para que el equipo pueda usar IA como sistema de produccion.

Quiero llevar este programa a mi equipo Ver programa completo

Objetivo

Objetivo del programa

Que el equipo pase de preguntar cosas a un chat, a:

definir bien un problema

estructurar contexto

usar herramientas especializadas

construir agentes utiles

orquestar subagentes

llevar esa capacidad al flujo real de desarrollo

Problema real

Tu equipo ya usa IA. El problema es como la usa.

Muchos equipos tecnicos ya usan ChatGPT, Claude, Cursor o v0. Pero lo hacen de forma aislada, improvisada y sin una metodologia compartida.

resultados inconsistentes

dependencia de personas que le agarraron la mano

mucha experimentacion, poco cambio real en la forma de producir

Este programa resuelve eso.

Lo que aprende el equipo

De preguntar mejor, a construir mejor

Este no es un curso de prompts. Es una formacion aplicada para que tu equipo aprenda a:

entender como funcionan realmente los LLMs

hacer discovery y documentacion con IA

usar herramientas de coding con criterio profesional

disenar contexto y skills

construir agentes con tools

incorporar memory, planning y ReAct

dar sus primeros pasos en sistemas multi-agente

llevar todo eso al flujo real de desarrollo

Resultados

Lo que tu equipo se lleva en 4 semanas

un mapa mental claro de como funciona la IA generativa aplicada al desarrollo

criterio para elegir herramientas segun el tipo de tarea

una metodologia profesional de vibe coding

un starter kit de proyecto con archivos base de contexto

un agente funcional construido durante el curso

una version evolucionada del agente con memory, planning y tools

una introduccion practica a sistemas multi-agente

lineamientos para adoptar esta forma de trabajo dentro de la empresa

Programa detallado

Programa

Semana 1

Fundamentos + Discovery

Sesion 1

IA generativa y LLMs para desarrolladores

Construir una base comun para que todo el equipo entienda que esta usando y como usarlo mejor.

Que es un LLM y que no es

Tokens, contexto y limites reales

Pretraining, instruction tuning y reasoning sin humo

Por que un LLM no piensa como un humano

Errores tipicos: alucinacion, perdida de contexto y sobreconfianza

Diferencias entre modelos y cuando importa elegir bien

Sesion 2

Interfaces de chat, discovery y documentacion profesional

Transformar chats en instrumentos de discovery y diseno, no solo en asistentes improvisados.

ChatGPT, Grok, Claude y diferencias practicas de uso

Projects, artifacts, canvas, uploads, memoria y organizacion

Como usar un chat para discovery de features y productos

Generar mejores especificaciones

Definir alcance, restricciones y stack desde el inicio

Convertir conversaciones en documentos utiles para construir

Semana 2

Vibe Coding profesional + gestion del contexto

Sesion 3

Vibe Coding profesional y herramientas especializadas

Aprender a escribir vibes que produzcan trabajo util y no solo texto bonito.

Que es vibe coding y por que no es simplemente promptear

Diferencia entre pedir, guiar, iterar y dirigir

v0, Claude Code, Codex, Cursor y cuando usar cada uno

Tareas donde la IA acelera de verdad

Tareas donde todavia conviene control humano fuerte

Patrones para generar UI, logica, scripts y prototipos con menos friccion

Sesion 4

Context engineering, skills y setup de proyecto

Ensenar al equipo a crear el contexto correcto para que los agentes trabajen bien.

Skills de agentes

Archivos base: AGENTS.md, PROJECT.md, TODO.md

Diseno de instrucciones persistentes

Manejo de contexto largo

Memory operativa vs contexto de trabajo

Como iniciar un proyecto agentico de manera profesional

Semana 3

Construccion de agentes

Sesion 5

Construccion de un agente simple con tools

Pasar de la teoria a un agente funcional real.

Arquitectura de un agente simple

Que son tools y por que cambian todo

Loop basico de ejecucion

Conexion con modelo

Tools internas y externas

Testing basico del agente

Construccion guiada del primer agente

Sesion 6

Evolucion del agente: memory, planning y ReAct

Llevar el agente a una version mas util, mas robusta y mas autonoma.

Short-term vs long-term memory

Planificacion de tareas

ReAct en la practica

Self-reflection y self-correction

Como mejorar el vibe y el contexto para agentes largos

Debugging y evaluacion basica del comportamiento

Semana 4

Multi-agente + adopcion real

Sesion 7

Sistemas multi-agente y orquestacion

Introducir una arquitectura mas potente sin volver el curso excesivamente complejo.

Cuando conviene un agente unico y cuando varios

Supervisor + planner + coder + tester

Loops de feedback

Retorno automatico ante errores

Diseno basico de orquestacion

Limites, riesgos y buenas practicas

Sesion 8

Proyecto final, adopcion en equipo y ROI

Cerrar el curso convirtiendo lo aprendido en una capacidad de trabajo concreta.

Presentacion del proyecto final

Como incorporar IA y agentes al flujo real del equipo

Discovery, code review, feature factory, QA y automatizacion interna

Riesgos operativos, gobernanza minima y control humano

Como medir impacto real

Plan de adopcion para las proximas 4 a 8 semanas

Proyecto final

Durante el programa, los participantes desarrollan un proyecto guiado que integra:

buen contexto de proyecto

definicion de skills

uso de herramientas de coding con IA

un agente funcional con tools

una evolucion del agente con planning o memory

un esquema simple de orquestacion o colaboracion entre agentes

El objetivo no es solo ver conceptos, sino terminar con algo que pueda servir como base real.

Metodologia

La metodologia combina:

clase en vivo

demostracion

construccion guiada

ejercicios aplicados

homework corto

proyecto progresivo

La logica es simple: entender -> disenar -> construir -> evaluar -> adoptar

Beneficios para la empresa

acelera discovery y definicion de features

reduce friccion para prototipos y primeras implementaciones

mejora el uso real de IA dentro del equipo

crea lenguaje comun entre devs, leads y producto

disminuye experimentacion desordenada

instala una base reutilizable de trabajo agentico

Beneficios para el equipo

entienden de verdad que hacen los LLMs y que no

aprenden a escribir mejores vibes

ganan criterio sobre herramientas

construyen agentes reales

aprenden a trabajar con contexto, memory y tools

salen con una metodologia mucho mas profesional

Requisitos

Requisitos recomendados

experiencia previa en desarrollo de software

nociones de arquitectura de software y APIs

comodidad con repositorios, archivos y herramientas de desarrollo

ganas de experimentar y construir durante el curso

Por que Stock42

Stock42 no ensena esto desde la teoria ni desde el hype. Lo ensena desde practica real.

2 anos construyendo agentes y sistemas de programacion agentica

mas de 50 proyectos desarrollados con vibe coding

experiencia real en arquitectura, productos, automatizacion y adopcion tecnica

vision orientada a startups, pymes y equipos que necesitan resultados, no moda

Inversion

Hasta 5 participantes: US$ 2.490

Hasta 10 participantes: US$ 3.990

Hasta 20 participantes: US$ 5.990

Participante adicional: US$ 290

Ideal para startups, pymes y equipos tecnicos que quieren adoptar IA con velocidad, pero tambien con criterio.

Solicitar propuesta

FAQ

Necesitamos experiencia previa en agentes?

No. El programa esta disenado para llevar al equipo desde fundamentos solidos hasta construccion aplicada.

Es un curso tecnico o estrategico?

Es ambos, pero con predominio practico. Esta pensado para que el equipo entienda y construya.

Sirve para seniors que todavia no dominan LLMs?

Si. De hecho, ese es uno de los perfiles mas beneficiados: gente con mucha experiencia tecnica que aprende rapido cuando entiende bien el modelo mental.

El curso es generico o se adapta al equipo?

Se dicta con enfoque in-company, por lo que puede contextualizarse segun el tipo de producto, stack y madurez del equipo.

Que pasa despues del curso?

El equipo sale con base conceptual, practica aplicada, proyecto final y una forma mucho mas clara de seguir incorporando IA y agentes en su trabajo diario.

Tu equipo no necesita usar mas IA. Necesita usarla mejor.

Este programa esta pensado para equipos que no quieren quedarse mirando como cambia el desarrollo de software, sino participar activamente de esa transformacion. El objetivo no es reemplazar developers. El objetivo es multiplicar su capacidad.

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