Generar código ya no es la parte difícil. La parte difícil es construir el sistema que te permite confiar en ese código.
El workflow reproducible para pasar de un GitHub Issue a una Pull Request verificada utilizando agentes, especificaciones ejecutables y Harness Engineering.
Workshop 100% bajo demanda (~3 horas) + Repositorio y recursos + Sesión grupal de Q&A en vivo de 60 min para Early Buyers. Abre el 2 de octubre a 59 USD.
app/auth/*• Restricción activa:
No tocar app/core/*• Plan de implementación generado y validado.
• Agente ejecuta batería de verificación:
✔ Typecheck estricto: 0 errors
✔ Linter: 0 warnings
• Riesgos y regresiones: 0 bloqueantes.
✔ PR #143 generada con evidencia y lista para merge
— 02 / El problema —
El código aparece más rápido de lo que puedes revisarlo.
Hasta hace poco, el problema en desarrollo de software era evidente:
Escribir código llevaba tiempo.
Hoy abres Claude Code, Codex o Cursor, describes una feature y tienes doscientos archivos modificados en cuarenta segundos.
El problema ya no es escribir código. El problema es todo lo que viene después.
Claude Code me genera la feature, pero ahora tengo que comprobar todo lo que hizo.
Cada vez genero código más rápido, pero cada vez tengo más código que revisar.
El agente funciona muy bien hasta que se sale del camino.
No sé cuánto contexto darle.
No sé cuándo confiar en el resultado.
Mis prompts funcionan unas veces sí y otras no.
Tengo un montón de archivos CLAUDE.md, AGENTS.md, reglas, comandos y prompts, pero no sé si realmente tengo un sistema.
El agente dice que terminó. Yo todavía tengo que averiguar si realmente terminó.
Producir código es barato. Revisarlo sigue siendo caro.
Producir código se ha vuelto ridículamente barato.
Revisarlo, entenderlo y verificar que no introduce regresiones sigue siendo carísimo.
— 03 / Cambio de paradigma —
La velocidad de generación no sirve de nada si no puedes confiar en el resultado.
El nuevo cuello de botella de la ingeniería de software no está en pedirle a un LLM que escriba una función.
Está en resolver los siete puntos críticos donde la mayoría de developers y equipos pierden el control:
Contexto quirúrgico
Cómo darle al agente el contexto exacto de tu arquitectura sin saturar su ventana ni inducir alucinaciones.
Especificación ejecutable
Cómo convertir una petición ambigua en requisitos, acceptance criteria y restricciones que un agente no pueda malinterpretar.
Límites y radio de acción
Cómo controlar y restringir qué archivos puede tocar y cuáles tiene terminantemente prohibido modificar.
Verificación obligatoria
Cómo forzar al agente a ejecutar sus propios tests, types y linters antes de dar cualquier tarea por concluida.
Detección de regresiones
Cómo atrapar roturas silenciosas en módulos adyacentes antes de que lleguen a la rama principal.
Revisión agéntica independiente
Cómo utilizar un segundo agente auditor para cuestionar la implementación y detectar riesgos técnicos de forma imparcial.
Decisión informada de merge
Cómo decidir, con evidencia técnica objetiva y en cuestión de minutos, si una Pull Request está realmente lista para mergear.
Tesis central del workshop
GENERAR CÓDIGO YA NO ES LA PARTE DIFÍCIL.
LA PARTE DIFÍCIL ES CONSTRUIR EL SISTEMA QUE PERMITE CONFIAR EN ESE CÓDIGO.
— 04 / El error común —
Intentar arreglar un problema de arquitectura escribiendo prompts más largos.
Cuando el agente genera código roto o se inventa dependencias, la reacción habitual es siempre la misma:
Escribir un prompt más largo.
Añadir frases en mayúsculas pidiéndole “POR FAVOR NO MODIFIQUES ESTE ARCHIVO”. Pegar fragmentos enteros de código en el chat. Acumular reglas dispersas en archivos CLAUDE.md, AGENTS.md y comandos sueltos que se contradicen entre sí.
El resultado lo conoces de sobra:
El agente ignora la mitad de las instrucciones, satura su ventana de contexto y vuelve a cometer exactamente el mismo error tres interacciones después.
Prompt Engineering no es suficiente.
En 2026 los agentes no son un chatbot pasivo. Ejecutan comandos en tu shell, modifican archivos en disco y llaman a herramientas externas.
No necesitan un prompt mejor redactado. Necesitan un Harness de ingeniería que limite su radio de acción y verifique cada resultado.
— 05 / La propuesta —
La evolución natural: de escribir prompts a construir un Harness.
El salto importante no consiste en volverte más creativo redactando prompts.
Consiste en construir un entorno alrededor del agente que le permita trabajar con contexto real, obtener feedback inmediato de las pruebas, comprobar su propio trabajo y corregirse solo.
Prompt Engineering
Pedirle a un LLM que genere una respuesta en base a texto. Útil para consultar dudas o generar snippets aislados.
Context Engineering
Seleccionar, estructurar y suministrar la información técnica precisa para que el modelo razone con contexto de tu repo.
Harness Engineering
Construir el entorno de ejecución alrededor del agente: reglas operativas, herramientas, límites de scope, tests automatizados y bucles de autocorrección.
— 06 / El workflow end-to-end —
El sistema completo: del Issue a la PR verificada.
La promesa no es “Aprenderás IA para programar”. La promesa es:
“Aprenderás a construir un workflow reproducible para pasar de un GitHub Issue a una Pull Request verificada utilizando agentes.”
GitHub Issue
El punto de partida: requerimiento real, reporte de bug o feature de producto.
Spec
Especificación técnica ejecutable con acceptance criteria inequívocos y restricciones explícitas.
Context + Harness
Reglas de arquitectura, tools habilitadas, dependencias y límites estrictos de qué se puede tocar.
Plan
Estrategia técnica paso a paso generada por el agente y validada antes de codificar.
Implementación
El agente escribe el código manteniéndose dentro de los límites del scope asignado.
Tests + Checks
Feedback loops: linter, typecheck, tests unitarios y regresiones ejecutados automáticamente.
Code Review
Segundo agente auditor que cuestiona la implementación, evalúa riesgos y genera findings.
Correcciones
El agente resuelve las observaciones del auditor en bucle cerrado.
Pull Request
PR estructurada que conecta Issue, spec, diff, tests y evidencia técnica.
Decisión humana
Tú revisas la evidencia y tomas la decisión final de merge en cuestión de minutos.
— 07 / Qué vas a construir —
No vienes a ver diapositivas. Vienes a montar tu infraestructura de trabajo.
No es “qué vas a aprender”. Es qué te vas a llevar construido y funcionando en tu máquina:
Tu propio Harness de desarrollo
Un entorno configurado con arquitectura, herramientas, reglas y límites precisos para que tus agentes no se salgan del camino.
Un generador de Specs estructuradas
El sistema SDD para traducir cualquier requerimiento o issue en especificaciones técnicas con acceptance criteria verificables.
Un pipeline de verificación en local
Comandos, scripts y feedback loops automáticos para que el agente ejecute tests, linters y types por sí mismo y se autocorrige.
Un sistema de Code Review agéntico
Un flujo desacoplado donde un segundo agente auditor inspecciona el diff, evalúa riesgos de seguridad y audita contra la spec.
Una Pull Request verificada con evidencia
La PR completa que conecta el Issue, los tests ejecutados, el reporte de review y la justificación técnica para revisión humana en minutos.
— 08 / Temario del workshop —
9 Módulos estructurados. Cero relleno.
Aproximadamente 3 horas de contenido denso, práctico y orientado a ingeniería:
Antes de escribir código: el nuevo cuello de botella
Por qué producir código está dejando de ser el problema y por qué verificación y revisión cobran importancia crítica.
El sistema completo: del Issue a una PR verificada
Vista end-to-end del workflow y cómo se articulan todas las piezas sin perder el control.
De GitHub Issue a especificación ejecutable
Cómo convertir una petición en requisitos, acceptance criteria, restricciones y una spec que pueda consumir un agente.
Preparar el Harness antes de lanzar el agente
Contexto, reglas, arquitectura, convenciones, herramientas, skills, checks y límites de modificación.
Implementación Agentic
Cómo pasar de la spec a un plan y del plan al código manteniendo al agente dentro del scope estricto.
Verificación
Tests, linting, type checking, build, acceptance criteria, regresiones y feedback loops automáticos.
Code Review y PR Review con agentes
Utilizar un segundo proceso/agente para cuestionar la implementación, detectar riesgos y generar findings accionables.
Cerrar el loop
Generar una Pull Request que conecte Issue, spec, implementación, tests, evidencia y review para revisión humana en minutos.
Tu turno
El alumno selecciona una nueva feature del repositorio y reproduce todo el proceso sin seguir paso a paso al instructor.
— 09 / Lo que te llevas —
No estás comprando un vídeo. Te llevas un sistema reutilizable.
No son simples “bonus”. Es la caja de herramientas de ingeniería que puedes clonar y llevarte a tus propios proyectos de inmediato:
Workshop 100% bajo demanda (~3 horas)
Contenido técnico estructurado en 9 módulos sin relleno para ver y pausar a tu propio ritmo.
Sesión grupal de Q&A en vivo de 60 min
Exclusiva para Early Buyers. 60 minutos para revisar tus dudas, harness y repositorios reales.
Repositorio completo del workshop
El código base listo para clonar, con arquitectura, scripts y configuración agéntica lista.
SDD Creator adaptado al workflow
El sistema estructurado para pasar de requerimientos a especificaciones ejecutables sin ambigüedad.
Workflows de Code Review y PR Review
Flujos de auditoría automatizados para evaluar diffs, seguridad y regresiones con un segundo agente.
10 GitHub Issues preparados para practicar
Casos reales con distintos niveles de dificultad técnica para entrenar tu workflow de forma autónoma.
Templates de ingeniería
Template de Issue, Template de Spec y Template de Pull Request con checklist de evidencia.
Prompts e instrucciones maestras
Prompts de análisis de contexto, planificación agéntica, implementación acotada y review imparcial.
Checklist de Harness Engineering
La guía exacta de qué configurar y delimitar antes de autorizar al agente a tocar el código.
Checklist de Verificación
Criterios de aceptación, validaciones automáticas y feedback loops para certificar la feature.
Diagrama completo de arquitectura
El mapa visual de alta resolución del ciclo Issue → Spec → Code → Verify → Review → PR.
Acceso permanente a la grabación del Q&A
Los 60 minutos de Q&A quedarán grabados y añadidos para consulta permanente bajo demanda.
— 10 / Demostración real —
Una feature completa desarrollada en tiempo real.
En el workshop no mostramos diapositivas teóricas sobre repositorios vacíos de demostración.
Tomamos un repositorio real con arquitectura existente, abrimos un GitHub Issue y ejecutamos el workflow completo frente a ti:
- Redactamos la especificación técnica ejecutable a partir del Issue.
- Configuramos el harness, el contexto y las reglas de protección de archivos.
- El agente genera el plan de implementación y lo validamos.
- El agente escribe el código y los tests asociados.
- El harness lanza los checks automáticos (tests, types y linter).
- El agente recibe los errores y se autocorrige dentro del feedback loop.
- Lanzamos el agente auditor para hacer code review imparcial.
- Generamos la Pull Request verificada con evidencia lista para merge.
Ves exactamente qué comandos se corren, qué archivos se tocan, dónde falla el agente y cómo el sistema lo reconduce sin intervención manual constante.
— 11 / Tu turno —
10 GitHub Issues para dominar el sistema por tu cuenta.
Ver a alguien programar no te convierte en mejor ingeniero. Construir el hábito de trabajo en tus manos, sí.
Por eso el workshop incluye 10 GitHub Issues reales preparados dentro del repositorio:
- •Nuevas features de backend y servicios
- •Modificaciones de arquitectura y persistencia
- •Refactors críticos con preservación de comportamiento
- •Corrección de bugs sutiles con regression tests obligatorios
Tu tarea en el Módulo 8 es elegir uno de estos issues, cerrar el vídeo y reproducir todo el proceso sin seguir paso a paso al instructor: desde la spec hasta la PR verificada.
Sesión Grupal de Q&A en Vivo (60 min)
El workshop completo (~3 horas), los ejercicios del repositorio y los templates son 100% bajo demanda. Tienes acceso inmediato para avanzar a tu propio ritmo, pausar y repasar cuando quieras.
La única parte en vivo es una sesión grupal de Q&A en vivo de 60 minutos, incluida de forma exclusiva para quienes compren durante esta fase de lanzamiento.
La diferencia crucial es que esta sesión de 60 minutos ocurre DESPUÉS de que hayas tenido tiempo de consumir el workshop bajo demanda.
No quiero otra clase teórica. Quiero que tengas tiempo para probar el sistema, encontrarte con problemas reales y llegar a esos 60 minutos con preguntas concretas sobre:
Posteriormente, el workshop seguirá vendiéndose de forma evergreen, pero el Q&A en vivo dejará de estar incluido y solo quedará disponible la grabación.
— 13 / Audiencia —
Para quién es este workshop
Software Engineers & Senior Developers
Que ya utilizan Claude Code, Codex, Cursor o similares y sienten que su flujo con agentes sigue siendo improvisado.
Tech Leads & Engineering Leads
Que necesitan establecer un estándar reproducible de desarrollo agéntico antes de que la deuda técnica se desborde.
Developers experimentando con agentes
Que quieren dejar de pelearse con prompts y pasar a un flujo estructurado de ingeniería con límites claros.
Equipos que producen más código
Y que están empezando a chocar contra el cuello de botella de la revisión, la calidad y el control de calidad.
— 14 / Filtro de admisión —
Para quién NO es este workshop
Principiantes absolutos en programación
No es para quien nunca ha trabajado profesionalmente con código, Git, tests o terminal.
Quienes buscan un curso básico de IA
No explicaremos qué es un LLM ni cómo crear una cuenta en Anthropic u OpenAI.
Buscadores de “prompts mágicos”
No enseñamos trucos cosméticos de chat ni recetas milagro para programar sin pensar.
Espectadores pasivos
No es “mira cómo programo durante tres horas”. Vienes a construir un sistema que te llevarás a tu trabajo.
— 15 / Sobre el instructor —
¿Por qué deberías escucharme hablar de esto?
Bezael Pérez
Software Engineer, Technical Lead & Google Developer Expert
Más de 15 años trabajando en el desarrollo de software profesional, liderando equipos y construyendo productos en producción.
Creador de Dominicode y formador de decenas de miles de desarrolladores en arquitectura de software, Specification-Driven Development (SDD) y herramientas agénticas de IA.
No enseño teoría de laboratorio leída en Twitter. Enseño exactamente el sistema reproducible que utilizo a diario para construir features y enviar Pull Requests verificadas a producción sin perder el control de la calidad.
— 16 / Precio de lanzamiento —
Un sistema de ingeniería por el precio de una cena.
Sin trucos. Sin precios falsos tachados de 199 USD. Dos fechas y dos precios, y los dos los puedes comprobar: abre el 2 de octubre a 59 USD y el 9 sube a 129.
SDD + Agentic Engineering
Abre el 2 de octubre
Todo lo que incluye:
- Workshop completo 100% bajo demanda (~3 horas a tu ritmo)
- Repositorio completo listo para clonar y ejecutar
- SDD Creator adaptado al workflow con agentes
- Workflows de Code Review y PR Review automatizados
- 10 GitHub Issues reales para entrenamiento práctico autónomo
- Templates de GitHub Issue, Spec y Pull Request
- Prompts maestros de contexto, planificación, ejecución y review
- Checklists de Harness Engineering y Verificación de calidad
- Diagrama completo de arquitectura del workflow
- Sesión grupal de Q&A en vivo de 60 min (exclusiva Early Buyers)
- Grabación del Q&A añadida a tu acceso permanente bajo demanda
- Acceso permanente a todo el contenido y futuras actualizaciones
— Garantía —
Si después de los dos primeros módulos esto no es lo que esperabas, te devuelvo el dinero.
Sin formulario. Sin explicación. Sin “cuéntame qué falló”. Escribes un email y ya está.
Uso este sistema todos los días para enviar código a producción. Si no te sirve a ti, no deberías haberlo pagado.
Válido durante 14 días desde la compra
— 17 / Preguntas frecuentes —
Preguntas frecuentes
— 18 / Cierre —
Puedes seguir improvisando prompts o puedes construir un sistema.
Generar código dejó de ser la ventaja competitiva hace meses.
Cualquiera puede abrir un chat y pedir quinientas líneas de código. La diferencia entre quien acumula deuda técnica y quien entrega software robusto está en el sistema:
Puedes seguir intentando escribir mejores prompts en el vacío, cruzando los dedos para que el agente no rompa nada en el camino.
O puedes construir un harness de ingeniería que le dé contexto preciso, delimite su radio de acción, lo obligue a verificar cada línea contra tests reales y te entregue una Pull Request en la que realmente puedas confiar.