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Cursos/Codex para programadores/Enseña el repositorio con AGENTS.md
Revisión pendiente desde 29 jul 20262 fuentes primarias

Enseña el repositorio con AGENTS.md

Guarda las reglas duraderas del proyecto para que cada tarea empiece con el contexto correcto.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Enseña el repositorio con AGENTS.md».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Qué debe contener

AGENTS.md sirve para convenciones estables del repositorio: arquitectura, comandos, estilo, límites y verificación. No lo conviertas en una enciclopedia ni guardes secretos.

Terminal
# AGENTS.md
## Arquitectura
- app/ contiene rutas; lib/ contiene datos compartidos.
## Comandos
- npm run lint
- npm test
- npm run build
## Convenciones
- Sigue los componentes existentes.
- No añadas dependencias sin justificarlo.
## Verificación
- Prueba móvil y escritorio en cambios de UI.

Jerarquía por carpetas

Las instrucciones más cercanas al archivo tienen prioridad. Un AGENTS.md en la raíz define reglas generales y otro dentro de un módulo puede precisar comandos o convenciones de ese ámbito.

Créalo y audítalo

El comando /init puede crear un punto de partida. Después debes revisarlo como código: elimina vaguedades, confirma comandos y mantén el documento corto.

Terminal
/init

Lee todos los AGENTS.md aplicables y resume las reglas que gobernarán esta tarea antes de editar.

Señal de calidad

Una persona nueva debería poder ejecutar el proyecto y validar un cambio leyendo el archivo. Si una regla solo aplica a una tarea, déjala en el prompt y no la conviertas en norma permanente.

Entrega de la lección

Qué vas a construir

Una evidencia práctica para "Enseña el repositorio con AGENTS.md" aplicada a un repositorio real o de entrenamiento.

Por qué es importante

El objetivo es convertir la idea de la lección en una acción verificable, no solo en una lectura.

Repositorio o archivos iniciales

Un repositorio pequeño con Git, README y un comando de validación conocido.

Pasos

  1. 1. Revisa el estado de Git antes de empezar.
  2. 2. Pide a Codex que trabaje con alcance limitado.
  3. 3. Ejecuta el comando de verificación.
  4. 4. Revisa el diff o la evidencia producida.
  5. 5. Anota qué queda comprobado y qué queda pendiente.

Encargo listo para Codex

Terminal
Aplica la lección "Enseña el repositorio con AGENTS.md" en este repositorio. Trabaja con cambios pequeños, cita archivos concretos, ejecuta una verificación y termina con resumen de evidencias y riesgos.

Resultado esperado

Una salida revisable: mapa, plan, diff, prueba o informe según el tipo de lección.

Comando de verificación

Terminal
git status --short && git diff --stat

Comprobación manual

Comprueba que el resultado coincide con el alcance pedido y que Codex no ha tocado archivos ajenos.

Error frecuente. Pedir una tarea demasiado grande. Solución: limita la carpeta, el comportamiento y la verificación esperada.

Mini ejercicio

Repite la práctica en otra carpeta del mismo repositorio cambiando solo una restricción.

Ver solución

Mantén el mismo objetivo, añade una restricción explícita y compara si la evidencia final mejora.

Evidencia que debes guardar

Guarda el prompt usado, comandos ejecutados, salida relevante y git diff --stat.

Fuentes oficiales y versión probada

OpenAI CodexProbado: 2026-07-12

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Implementa, prueba y revisa la interfaz». 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