Categoría: IA

Iteración y refinamiento: el diálogo con la IA
Aprende a refinar respuestas de IA sin perder el objetivo: cuándo iterar, cuándo empezar de cero y cómo mantener conversaciones largas bajo control.

Prompts para generar código con IA
Aprende a especificar antes de pedir: scaffold, TDD con IA y cómo revisar el código generado antes de confiar en él.

Aprender conceptos de programación con IA
Aprende a usar la IA como tutor técnico: preguntas básicas, técnica Feynman, cadenas de ‘¿pero por qué?’ y ejercicios para comprobar que entiendes de verdad.

Contexto, rol, tarea y formato: aplicación avanzada
Aprende a convertir RCTF en prompts de trabajo reales: contexto rico, iteración por rondas y formatos que puedes conectar directamente a tu flujo diario.

El arte del prompt: principios básicos
El mismo modelo, el mismo día, treinta segundos de diferencia: dos respuestas completamente distintas según cómo planteas la pregunta. Aquí está el framework RCTF y por qué lo cambia todo.

Tu primera conversación de código con IA
La primera vez que usas IA para programar de verdad: cómo estructurar la conversación, qué esperar de las respuestas y el proceso de evaluación que separa el código útil del que solo lo parece.

El panorama de los modelos de IA en 2026: quién es quién y cuál usar
Claude, GPT, Gemini, Copilot, Cursor, OpenCode — demasiados nombres para elegir. Aquí tienes el mapa: qué hace cada uno, en qué se diferencian la API y la suscripción, y por dónde empezar.

Limitaciones de la IA y cómo detectar alucinaciones
La IA miente con total convicción. Aprende a detectar alucinaciones, qué provoca la ceguera contextual, y el checklist de verificación que separa el código que funciona del que parece que funciona.

IA para programadores: el cambio de paradigma
De escribir código a dirigir una IA: el nuevo modelo mental, qué tareas merece la pena delegar y cuáles no, y por qué la claridad de pensamiento es tu habilidad más valiosa ahora mismo.

Cómo funcionan los LLMs (sin matemáticas)
Entiende cómo funcionan los Large Language Models por dentro — sin ecuaciones, con analogías que explican por qué alucina con tanta seguridad y cómo usar eso a tu favor.