Para perfiles técnicos y equipos
Recetas concretas para exprimir Claude Code en proyectos serios y en equipo: revisión de código, refactors grandes, testing, CI/CD y estandarización. Cada una con el prompt o comando listo.
En esta página
Bases de código grandes
Usa CLAUDE.md en la raíz y por módulo para dar contexto;/init para generarlo; /compact en sesiones largas. Ajusta más detalles en Configuración.
Generar contexto inicial del repositorio
Revisión de código automatizada
Usa /code-review y /security-review sobre el diff; en CI puedes automatizarlo con claude -p.
Revisar el diff local
Revisión desde GitHub CLI
gh pr diff 123 | claude -p "haz un code review y comenta problemas por gravedad"Refactors y migraciones a gran escala
Combina Plan Mode para revisar antes de tocar código con subagentes en paralelo. Profundiza en Flujos de trabajo pro y Subagentes.
Migración con plan previo
Testing y TDD
Pide pruebas concretas y haz que Claude Code las ejecute para cerrar el ciclo con evidencia.
Tests unitarios para un módulo
Trabajar en TDD
CI/CD y modo headless
Usa claude -p para scripts y --output-format json cuando necesites parsear la salida desde otro proceso.
Ejemplo en GitHub Actions
- name: Claude review
run: claude -p "revisa los cambios del PR y resume riesgos" --output-format json > review.json
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}Estandarizar el equipo
Versiona la carpeta .claude/ en el repo con settings, skills y agents para que todo el equipo comparta configuración, permisos y flujos. Empaqueta lo común como plugin interno. Mira Skills y Plugins.
Skill interna para antes del PR
Integraciones
Conecta MCP a tu base de datos u observabilidad; usa hooks para formatear al guardar. Sigue con Servidores MCP y Hooks.
Consultar datos mediante MCP
.claude/ versionado para que el equipo trabaje igual.Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.
Mapa completo de Aulafy
Cómo se relacionan todos los cursos
No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.
- 1Comprender
- 2Aplicar o construir
- 3Operar con confianza
Empieza aquí
Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.
Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.
Elige una aplicación
Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.
Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.
Construye con código
Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.
Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.
Lleva sistemas a producción
Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.
No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.