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Desarrollo de Software con IA Cómo funciona el taller: reglas, evidencia y portafolio

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Cómo funciona el taller: reglas, evidencia y portafolio

✦ El taller es el curso puesto a trabajar: seis proyectos progresivos donde la IA programa y tú haces lo que un profesional hace —especificar, dirigir, revisar, probar, proteger y publicar— · Desarrollo de Software con IA · 8 minutos que valen la pena

Roadwise Consulting

Contenido modificado tras su publicación

Objetivo: Entender el método de trabajo por proyectos y qué entregar en cada uno.

8 min Desarrollo de Software con IA 15–99 años
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El taller: el curso puesto a trabajar

Obras en construcción donde grúas elevan la estructura de un edificio en marcha.
El taller de proyectos es donde todo se integra: seis entregas, de la página web al producto publicado con usuarios reales. Construir cosas es como se aprende a construir cosas.

Veinte módulos te dieron el mapa; el taller es la caminata. Cada proyecto tiene una sola regla de oro: la IA escribe el código, tú escribes las decisiones. Ningún proyecto se da por terminado cuando "funciona": se termina cuando entregas la evidencia de que fue dirigido —especificación, prompts clave, revisiones encontradas, pruebas corridas— además de la app funcionando.

La ruta de seis proyectos

Los cinco primeros pueden hacerse con la estructura que ya dicta cada OA; el sexto es tuyo: tú eliges la idea. Si un proyecto se atasca, el plan de respaldo es reducir alcance, no copiar la solución de otro: la evidencia del "cómo saliste" vale más que el polish.
#ProyectoQué se juegaHabilidades núcleo
1Página web interactivaespecificar y publicar algo que impresione en 60 segundosM2-M3-M5: especificación, prompt, frontend
2Agenda de contactos (CRUD)datos que persisten: crear, leer, actualizar, borrarM6-M7: backend, base de datos
3Sistema con usuarios y permisosquién puede hacer qué, sin puertas traserasM8-M9-M10: API, autenticación, seguridad
4App que vive de una API externatu app depende de un servicio ajeno: errores y cuotasM8: integrar sin caerse
5App con IA dentrouna función IA útil, medida y con candadosM19-M20: agentes, RAG, costos
6Proyecto finalidea propia de cero a producción, sola y sin redtodo el curso, incluida la confianza crítica

Qué es la evidencia (y por qué el portafolio se arma solo)

Hallazgos.md es la joya: demuestra que no eres un pegador de código

texto
Entregable de cada proyecto — carpeta PROJECT-N/ en tu repo:\n\n1. ESPECIFICACION.md  → tu trabajo del M2 aplicado: problema, usuarios, pantallas,\n   reglas de negocio, criterios de aceptacion\n2. PROMPTS-CLAVE.md   → los 3-5 prompts que movieron el proyecto (con el porque de cada\n   decision), no la historia completa del chat\n3. HALLAZGOS.md       → los errores que ENCONTRASTE en lo que la IA generaba (seguridad,\n   datos, UX) y como los corregiste — el oro puro del portafolio\n4. PRUEBAS.md         → casos probados a mano + suite automatizada: que verde significa\n5. La app funcionando con enlace publicado (M16) y su repositorio con commits con sentido\n\nFormato portafolio: cada proyecto = 1 parrafo de que resuelve + enlace vivo +\nenlace al repo + el HALLAZGOS.md como nota tecnica. Eso es lo que un director tecnico\nmira antes que el codigo.
El archivo 3 es lo que diferencia este portafolio del de un tutoriado: documentar que la IA te trajo SQL cosido y lo detectaste vale más que cualquier autoevaluación de "sé usar ChatGPT".

Prueba

Terminaste el proyecto 2 (agenda CRUD) y "funciona perfecto". Según las reglas del taller, ¿qué te falta para cerrarlo?

En el taller, usar IA para generar el código es válido; usar IA para redactar los documentos de evidencia traiciona el propósito.

Antes de entrar al proyecto 1, prepara la estructura: crea el repo del taller con las seis carpetas PROJECT-N vacías y un README de portafolio con la plantilla del entregable. Diez minutos ahora son el hábito de evidencia de los seis proyectos.

Un portafolio no se arma al final: se va dejando caer mientras trabajas.

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