Lecciones de Código con IA

Git y GitHub Avanzado con IA es una sesión orientada a desarroladores que ya usan Git pero quieren trabajar como en proyectos profesionales reales. Aprendemos Git como un sistema de toma de decisiones en equipo, el rol de las Pull Requests, el uso correcto de ramas, commits, tags y releases, la gestión de conflictos y la introducción a GitHub Actions. Todo ello apoyado por IA como copiloto de calidad y no como sustituto del criterio técnico.

En esta lección damos un salto clave hacia arquitecturas modernas orientadas a eventos. Aprendemos a orquestar sistemas completos utilizando n8n y Make como motores de automatización y la inteligencia artificial como motor de decisión, conectando proyectos reales desarrollados en sesiones anteriores. El foco no está en “automatizar tareas sueltas”, sino en diseñar workflows inteligentes que reaccionan a eventos reales (reservas, pedidos, transacciones, registros) y toman decisiones de negocio de forma autónoma: enrutar acciones, escalar incidencias, notificar canales o registrar eventos en otros sistemas.

Aprende a documentar APIs de NestJS, Laravel y Django con Swagger/OpenAPI y Postman. Crea contratos claros, flujos unificados y documentación lista para consumo frontend.

Diseñamos Smart-Sync Concierge, una API de citas prompt-first donde el usuario envía intención en lenguaje natural y el sistema interpreta, valida y decide si una cita es viable, con validación geo-temporal y abstracción de IA.

Construcción del núcleo de un ecommerce: catálogo, inventario y operación (carrito y pedidos) sobre una API moderna con Laravel 12. Enfoque docs-first usando agentes de IA para generar arquitectura, contratos y documentación sin escribir código en vivo.

Aprende a integrar tu cuenta de Claude con z.ai para aprovechar todo el potencial de tus agentes y flujos de trabajo con IA.

En esta sesión construimos y operamos un backend completo en NestJS para ChefGPT (Zero Waste Edition). Además de implementar el flujo end-to-end (inventario → semáforo → sugerencias IA → aprobación → menú del día), incorporamos desde el principio lo que lo hace administrable: Swagger como panel base, colecciones de requests para operación diaria y una integración de IA “productizable” usando Claude Haiku en OpenRouter con JSON estricto y validación.

En esta sesión convertimos Foodzinder en un proyecto “vivo”: cada cambio en GitHub puede terminar en producción de forma controlada. Nos centramos en despliegue automático con Easypanel usando una clave SSH y un webhook para disparar el redeploy. Cerramos con un mapa comparativo de cómo se resuelve este flujo en Google Cloud, AWS, Railway, Dokploy y alternativas, para entender qué cambia y qué se mantiene.

En esta sesión vamos a crear un proyecto REAL. Un directorio de restaurantes funcional usando NextJS 16 con su API, Frontend y Dashboard de administración

En esta Sesión 9 arrancamos el Proyecto P4: To-Do App con Vue 3 y damos un salto importante: pasamos de “UI local” a producto con datos reales, usando Supabase (Postgres + Auth + RLS) como backend gestionado y despliegue en Vercel para tener una URL pública. Esta sesión entrena especialmente nuestra capacidad de definir contratos de datos, permisos y estados de UI con IA, sin perdernos en detalles de código.

En esta sesión construiremos un dashboard funcional utilizando las capacidades modernas de Angular 20, trabajando con signals, ejecución zoneless y componentes standalone. El objetivo es comprender cómo orquestamos la IA para levantar de principio a fin un proyecto real en solo dos horas, manteniendo siempre el foco en la ingeniería de contexto: arquitectura, prompting y generación controlada de artefactos. Este dashboard forma parte del proyecto P3 del módulo y será la base para trabajos posteriores.