cursos:sdd:start
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| cursos:sdd:start [2026/10/04 00:24] – Lorenzo | cursos:sdd:start [2026/10/30 08:25] (actual) – Renombra el tema 19 a «Estructura de un skill» claude | ||
|---|---|---|---|
| Línea 8: | Línea 8: | ||
| * 1. Introducción | * 1. Introducción | ||
| - | * 2. [[cursos: | + | * 2. [[cursos: |
| - | * 3. Herramientas para desarrollo con IA | + | * 3. [[cursos: |
| - | * [[cursos: | + | * 4. [[cursos: |
| - | * Context7 | + | * 5. [[cursos: |
| - | * 4. [[cursos: | + | * 6. [[cursos: |
| - | * 5. [[cursos: | + | * 7. [[cursos: |
| - | * 6. Testing | + | * 8. [[cursos: |
| + | * 9. [[cursos: | ||
| + | * 10. Otras herramientas | ||
| + | * Cursor, Codex | ||
| + | * 11. [[cursos: | ||
| + | * 12. [[cursos: | ||
| + | * 13. Testing | ||
| * Unitarios: JUnit | * Unitarios: JUnit | ||
| * API: REST Assured | * API: REST Assured | ||
| * e2e: Playwright | * e2e: Playwright | ||
| * Smoke Test | * Smoke Test | ||
| - | * 7. Guardarailes y sensores | + | * 14. Guardarailes y sensores |
| * ArchUnit (Generar las reglas a partir de los test y sus descripciones!!!) | * ArchUnit (Generar las reglas a partir de los test y sus descripciones!!!) | ||
| * Error Prone | * Error Prone | ||
| * Mutation Testing | * Mutation Testing | ||
| * Metricas: | * Metricas: | ||
| - | * 8. Seguridad: Sandbox | + | * 15. [[cursos: |
| - | * 9. Hooks | + | * 16. Seguridad: Sandbox |
| - | * 10. [[cursos: | + | * 17. Hooks |
| - | * 11. Frameworks SDD | + | * 18. [[cursos: |
| + | * 19. Frameworks SDD | ||
| * OpenSpec | * OpenSpec | ||
| * GitHub Spec Kit | * GitHub Spec Kit | ||
| * BMAD | * BMAD | ||
| * [[cursos: | * [[cursos: | ||
| - | * 12. Creación de skills | + | * 20. [[cursos: |
| * Pasos | * Pasos | ||
| * Ejemplos | * Ejemplos | ||
| Línea 45: | Línea 52: | ||
| ===== Líneas del proyecto (sin blancos ni comentarios) ===== | ===== Líneas del proyecto (sin blancos ni comentarios) ===== | ||
| - | ^ A ^ Código ^ XML ^ Total ^ Ficheros ^ | + | ^ |
| - | ^ src/main | 16484 | 17197 | 33681 | 554 | | + | ^ src/main | 16484 | 17197 | 33681 | 554 | |
| - | ^ src/test | 41883 | 553 | 42436 | 367 | | + | ^ src/test | 41883 | 553 | 42436 | 367 | |
| - | ^ Total | 58367 | 17750 | 76117 | 921 | | + | ^ Total ^ |
| ===== Documentación para Claude (líneas no en blanco) ===== | ===== Documentación para Claude (líneas no en blanco) ===== | ||
| - | ^ A ^ Líneas ^ Ficheros ^ | + | ^ ^ Líneas ^ Ficheros ^ |
| - | ^ Skills | | + | ^ Skills | 28211 | 268 | |
| - | ^ Agentes | | + | ^ Agentes | 134 | 3 | |
| - | ^ CLAUDE.md | | + | ^ CLAUDE.md | 659 | 10 | |
| - | ^ agent_docs | 1523 | | + | ^ agent_docs | 1523 | 8 | |
| - | ^ Total | 30527 | 289 | | + | ^ Total ^ |
| + | |||
| + | |||
| + | ===== Redbee AI Maturity Model ===== | ||
| + | |||
| + | ^ Nivel ^ Modelo ^ Qué significa ^ Papel de la persona ^ | ||
| + | | 1 | Asistida | La IA ayuda a una persona a realizar una tarea. | Decide y ejecuta | | ||
| + | | 2 | Aumentada | La IA mejora significativamente las capacidades humanas: analiza, recomienda, genera y acelera. | Supervisa y decide | | ||
| + | | 3 | Agéntica | Agentes de IA pueden planificar y ejecutar una secuencia de acciones para conseguir un objetivo. | Define objetivos y controla | | ||
| + | | 4 | Orquestada | Varios agentes, modelos, herramientas y sistemas trabajan coordinadamente dentro de un flujo. | Diseña y gobierna el sistema | | ||
| + | | 5 | Autónoma | El sistema puede tomar decisiones y ejecutar procesos de extremo a extremo con mínima intervención humana. | Gobierna y establece límites | | ||
| + | |||
| + | |||
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| + | ===== Comentarios ===== | ||
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| + | ==== Mitos ==== | ||
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| + | * El mito: Pedirle a la IA que no comente el código ahorra tokens. | ||
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| + | Qué hay de cierto: Los comentarios ocupan algunos tokens de salida. | ||
| + | La realidad: El ahorro es marginal. El motivo real para pedir «no comentes salvo que lo pida» es señal/ | ||
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| + | * El mito: Escribir los prompts en inglés ahorra tokens. | ||
| + | Qué hay de cierto: Cierto: el tokenizador es más eficiente en inglés (el español gasta ~1, | ||
| + | La realidad: El ahorro es pequeño frente a la acumulación de contexto, y sacrifica legibilidad para un equipo hispanohablante. No compensa como regla general. | ||
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| + | * El mito: El skill Caveman (hablar como cavernícola) ahorra ~65% de tokens. | ||
| + | Qué hay de cierto: Existe (JuliusBrussee/ | ||
| + | La realidad: El 65% es solo output y cherry-picked. Un test independiente de JetBrains midió ~8,5% en tareas reales, y puede ser net-negativo (el skill añade ~1–1,5k tokens de input por turno). En código, la mayoría de tokens son código y tool I/O, que no toca. | ||
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| + | SOURCE: JETBRAINS (JUL 2026) · GITHUB.COM/ | ||
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| + | ==== Más cosas ==== | ||
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| + | * Preguntar al usuario: En OpenCode se llama '' | ||
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cursos/sdd/start.1791066278.txt.gz · Última modificación: por Lorenzo
