Context Engineering
De documentación dispersa a conocimiento conectado. Cómo no perder el contexto de un proyecto cuando crece —ni tú, ni tu agente de IA— con lo que de verdad usan los mejores en 2026: AGENTS.md, ADRs, spec-driven development, memoria de agente y grafos de conocimiento. Avanzado y honesto: qué vale la pena y qué es humo.
Qué vas a aprender
- Entender el context engineering como disciplina: el contexto como recurso finito de alta señal.
- Montar la memoria del proyecto con AGENTS.md / CLAUDE.md bien hechos (breves y jerárquicos).
- Capturar el porqué de las decisiones con ADRs que viven en el repo.
- Aplicar spec-driven development: la especificación como fuente de verdad.
- Manejar la memoria del agente en tareas largas y saber por qué grep + AST gana al RAG en código.
- Conectar el conocimiento (notas, diagramas, grafos) distinguiendo lo útil de lo que es over-engineering.
Requisitos
- Eres desarrollador y has usado un agente de código (Claude Code, OpenCode, Cursor…). Ayuda haber visto 'OpenCode in Depth', pero no hace falta.
Currículum del curso
7 módulo. Inscríbete para acceder al contenido completo.
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00
El problema y la disciplina
—Entender por qué se pierde el contexto de un proyecto cuando crece —el tuyo y el de tu agente— y qué es exactamente el context engineering que han adoptado los mejores en 2026.
9 min -
01
La memoria del proyecto: AGENTS.md
—Montar la pieza de context engineering con más retorno y menos coste: un AGENTS.md que dé a cualquier agente el contexto justo de tu proyecto, bien hecho.
10 min -
02
El porqué: Architecture Decision Records
—Capturar el porqué de las decisiones importantes con ADRs que viven en el repo, para que ni tú ni tu agente tengáis que adivinarlo dentro de seis meses.
10 min -
03
Spec-driven development
—Aplicar spec-driven development: convertir la especificación en la fuente de verdad del proyecto, el contexto persistente del que sale la implementación.
11 min -
04
La memoria del agente en tareas largas
—Gestionar la memoria del agente en tareas largas con los patrones que usan los mejores, y entender por qué para código la búsqueda agéntica gana al RAG vectorial.
11 min -
05
Conocimiento conectado: notas, diagramas y grafos
—Conectar el conocimiento del proyecto —notas, diagramas, grafos— eligiendo bien la herramienta y, sobre todo, sabiendo qué vale la pena y qué es over-engineering.
11 min -
06
Monta tu sistema sin pasarte
—Ensamblar todo lo aprendido en un sistema real, sabiendo por dónde empezar, qué aplazar y cómo no caer en coleccionar herramientas.
9 min
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