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Cursos/Codex desde cero/Organiza proyectos, tareas y entornos
Revisión pendiente desde 29 jul 20262 fuentes primarias

Organiza proyectos, tareas y entornos

Separa contextos y elige entre trabajo local, worktree o nube sin mezclar resultados ni permisos.

Qué vas a conseguir ahora

Una acción práctica con Codex aplicada a «Organiza proyectos, tareas y entornos».

  1. 1Prepara el contexto
  2. 2Pide una acción limitada
  3. 3Verifica antes de avanzar
Evidencia

Guarda el prompt usado, el resultado obtenido, la comprobación y cualquier riesgo pendiente antes de pasar a la siguiente lección.

Lección 13 de 20 Manual completo en PDF

Tiempo: 45 minutos
Superficie: aplicación, web, CLI o IDE
Plataformas: macOS, Windows y Linux

Qué vas a aprender

  • Diferenciar proyecto, tarea, conversación y carpeta.
  • Separar resultados distintos sin perder contexto compartido.
  • Elegir Local, Worktree o Cloud sin adivinar.

El vocabulario esencial

  • Proyecto de ChatGPT: reúne conversaciones, archivos subidos, instrucciones y fuentes relacionadas.
  • Proyecto local: conecta una o varias carpetas del ordenador con tareas de la aplicación.
  • Tarea: conversación orientada a un resultado concreto. Conserva su propio historial.
  • Carpeta de trabajo: lugar del disco que proporciona archivos y limita el contexto local.
  • Worktree: copia de trabajo aislada de un repositorio Git. Es útil cuando dos tareas podrían cambiar el mismo código.
  • Cloud: entorno remoto configurado para un repositorio o proyecto compatible.

Una tarea, un resultado

No mezcles «organiza archivos», «construye la web», «investiga competidores» y «prepara una presentación» en una sola tarea. Crea tareas distintas dentro del mismo proyecto cuando comparten contexto, pero producen resultados diferentes.

Un buen título describe el resultado:

  • «Inventario de fuentes del curso».
  • «Web local — primera versión».
  • «Revisión de accesibilidad de la portada».
  • «Informe para aprobación».

«Prueba» o «Chat nuevo» no ayudan a recuperar el trabajo.

Práctica: organiza el curso como proyecto

En la aplicación, añade Aprender-Codex como proyecto local. Si utilizas CLI o IDE, mantén esa carpeta como directorio de trabajo. Crea tres tareas:

  1. Inventario y seguridad. Incluye las lecciones 4 y 7.
  2. Mi primera web. Continúa la lección 11.
  3. Automatización CSV. Continúa la lección 12.

En cada tarea, pide:

Resume el objetivo de esta tarea, los archivos que pertenecen a ella, el último
resultado aprobado y el siguiente paso. No leas carpetas que pertenezcan a las
otras tareas y no realices cambios.

Local, Worktree o Cloud

Elige Local para la carpeta de práctica y trabajos que quieres ver inmediatamente en tu ordenador. Elige Worktree cuando el proyecto esté en Git y quieras aislar cambios de otra tarea. Elige Cloud cuando el repositorio y su entorno remoto ya estén configurados y quieras delegar sin utilizar tu carpeta local.

Para una persona principiante, Local es el punto de partida. Worktree y Cloud no mejoran automáticamente una tarea mal definida.

Qué conserva el contexto

Una tarea conserva la conversación, pero los archivos pueden cambiar fuera de ella. Al reanudar, pide que vuelva a inspeccionar el estado actual. Guarda reglas duraderas en documentación o AGENTS.md; no dependas de que una frase antigua del chat siga siendo aplicable.

Comprobación manual

  • Cada tarea tiene un título que describe un resultado.
  • Ninguna tarea necesita leer todo el proyecto sin motivo.
  • Los archivos producidos se encuentran en la carpeta esperada.
  • Al reanudar, Codex distingue estado del chat y estado actual de los archivos.

Recuperación

Archivar una tarea no borra sus archivos. Pinning tampoco concede acceso adicional. Si abriste la carpeta equivocada, cierra la tarea y crea otra con el proyecto correcto; no amplíes la carpeta para abarcar dos trabajos sin relación.

Error frecuente

Continuar durante semanas en una única tarea. El historial crece, se mezclan objetivos y las instrucciones antiguas compiten con las nuevas. Crea una tarea por resultado y conserva reglas estables fuera del chat.

Mini ejercicio

Renombra las tres tareas para que otra persona comprenda qué entrega contiene cada una. Archiva una tarea terminada y localízala desde Settings > Archived tasks o el mecanismo disponible en tu superficie.

Evidencia que debes guardar

  • Estructura del proyecto.
  • Nombres de tareas.
  • Resumen de alcance de cada tarea.
  • Decisión Local/Worktree/Cloud y motivo.

Ejemplo resuelto: evitar que tres asuntos se conviertan en uno

Marta trabaja a la vez en su web, el seguimiento de clientes y una investigación de precios. Si utiliza una sola tarea, el contexto se contamina: aparecen reglas del CSV al editar la web o fuentes de investigación en un informe de clientes.

Organiza el trabajo así:

  • Proyecto web-servicio: carpeta del sitio, instrucciones de tono y criterios de accesibilidad.
  • Proyecto seguimiento-clientes: datos ficticios durante la práctica, reglas de validación y salidas separadas.
  • Proyecto comparativa-herramientas: preguntas de investigación, fuentes y tabla de evidencia.

Dentro de web-servicio abre tareas distintas para estructura, contenido y revisión móvil. Cada tarea tiene un resultado y una definición de terminado. Cuando una decisión afecta a todas —por ejemplo, el nombre definitivo del servicio— la registra en un archivo de instrucciones compartido, no confía en que permanezca escondida en una conversación antigua.

Prueba de aislamiento: abre la tarea de investigación y pregunta «¿cuál es el objetivo de este trabajo y qué archivos puedes usar?». La respuesta no debería mencionar clientes ni modificar la web.

Un cierre útil: al terminar una tarea, guarda un resumen breve con objetivo, decisiones, archivos modificados, comprobaciones y pendientes. Así otra tarea puede continuar sin arrastrar toda la conversación.

Señal de alarma: para comenzar un trabajo nuevo tienes que escribir «ignora todo lo anterior» o descubres archivos de otro asunto en el contexto.

Criterio de terminado: cada tarea tiene un objetivo único, un conjunto de archivos definido y un resumen de traspaso comprensible.

Cambia una variable

  • Sol: separa una tarea por asignatura o producto final, no una conversación para todo el trimestre.
  • Leo: separa recopilación de fuentes, análisis y redacción si necesitan revisiones diferentes.
  • Dani: una corrección y una nueva funcionalidad suelen merecer tareas distintas aunque estén en el mismo repositorio.

Comprueba que lo has entendido

  1. ¿Qué información debe vivir en instrucciones compartidas y cuál en una tarea concreta?
  2. ¿Por qué un resumen de traspaso es mejor que depender de una conversación enorme?
Respuesta razonada

Las reglas estables del proyecto pertenecen a instrucciones compartidas; el objetivo, decisiones y evidencia de una intervención pertenecen a su tarea. El resumen reduce ruido, hace visibles los pendientes y se puede revisar o corregir.

Fuentes oficiales

Revisado contra la documentación: 14 de julio de 2026.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Permisos, privacidad, secretos y acciones externas». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

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.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

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.

02

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.

03

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.

04

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.

Ver catálogo completo