Byte Coding

Curso práctico y profesional de Byte Coding: construir aplicaciones web completas trabajando en conjunto con Inteligencia Artificial (ChatGPT, Claude, Gemini y herramientas como Cursor, Lovable o Bolt). El…

Duración estimada: 11.9 hs • Recomendado: 30 min/día

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📋 Plan de estudio detallado

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Programa de estudio

1. 1. Definir la idea con un Checklist
Lección 1: Definir la idea con un Checklist. Se trabaja la estructura inicial de la aplicación, definición del problema, casos de uso, producto mínimo viable (MVP) y la creación de un checklist conceptual en HTML/Safari.
~40 min
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2. 2. Estructura y Prompt Maestro
Lección 2: Estructura y Prompt Maestro. Se trabaja el diseño y refinamiento del prompt maestro para inicializar el proyecto y guiar a la IA en la generación inicial de la estructura del proyecto.
~45 min
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3. 3. División de tareas en pasos pequeños
Lección 3: División de tareas en pasos pequeños. Se trabaja el principio clave del Byte Coding: modularizar el desarrollo y resolver un solo problema a la vez con la IA para evitar alucinaciones y código roto.
~30 min
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4. 4. Diseño visual
Lección 4: Diseño visual. Se trabaja el diseño de la interfaz de usuario (UI) usando herramientas visuales y de diseño asistido por IA (como Lovable o v0) para lograr un acabado profesional rápido.
~50 min
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5. 5. Prototipo a código real
Lección 5: Prototipo a código real. Se trabaja la transición de los diseños y prototipos generados al espacio de trabajo local en VS Code, configurando el repositorio y la estructura del proyecto.
~40 min
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6. 6. Autenticación de usuarios
Lección 6: Autenticación de usuarios. Se trabaja la integración del sistema de login, registro y perfiles de usuario utilizando proveedores de backend como Supabase Auth o Firebase.
~70 min
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7. 7. Base de datos CRUD
Lección 7: Base de datos CRUD. Se trabaja la persistencia de datos creando tablas, relaciones y las operaciones Create, Read, Update, Delete para los prompts de los usuarios.
~70 min
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8. 8. Funciones de IA
Lección 8: Funciones de IA. Se trabaja la integración de llamadas a APIs de LLMs en el backend/frontend para agregar valor real: optimizar y refactorizar prompts creados por el usuario.
~70 min
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9. 9. Refactorización
Lección 9: Refactorización. Se trabaja la limpieza de código, estructuración en componentes reutilizables, resolución de bugs acumulados y optimización del rendimiento asistida por IA.
~45 min
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10. 10. Deploy con GitHub y Vercel
Lección 10: Deploy con GitHub y Vercel. Se trabaja la publicación final en Internet, configurando control de versiones con GitHub e integración continua para despliegue automático en Vercel.
~50 min
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11. 11. ¿Qué es el Byte Coding? Origen y mentalidad
Lección 11: Marco conceptual. El origen del término (vibe coding de Andrej Karpathy, 2025) y su evolución disciplinada hacia el Byte Coding; el cambio de rol de escribir código a dirigir, planificar y revisar; cuándo conviene usarlo y cuándo no.
~30 min
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12. 12. El ecosistema de herramientas 2026
Lección 12: Mapa de herramientas actualizado a 2026. Las dos grandes familias —app builders (Lovable, Bolt, v0, Replit) y editores/asistentes IA (Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf/Devin, Codex)—, qué hace cada una, precios de referencia y cómo elegir y combinar según perfil y objetivo.
~40 min
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13. 13. Context Engineering y desarrollo guiado por especificación
Lección 13: Ingeniería del contexto. De prompt engineering a context engineering; las tres piezas del contexto (PRD, archivos de reglas/AGENTS.md y MCP); el marco RPI (Investigar → Planificar → Implementar) y la regla de los 'bytes' de menos de 15 minutos.
~50 min
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14. 14. Seguridad del código generado por IA
Lección 14: Seguridad. Por qué 'funciona' no es lo mismo que 'es seguro'; los cinco riesgos más comunes (secretos hardcodeados, fallas de control de acceso, inyección indirecta de instrucciones, dependencias dudosas y alucinaciones); buenas prácticas y un checklist previo a publicar.
~40 min
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15. 15. Flujo profesional: debugging, mantenimiento y producción
Lección 15: Cierre y flujo profesional ('vibe engineering'). Cómo debuggear con IA dando buen contexto, cómo controlar la deuda técnica, el salto de prototipo a producción (manejo de errores, casos límite, rendimiento, seguridad y monitoreo) y el mapa completo del método.
~45 min
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