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Cursos/DeepSeek Harness (DSH)/DeepSeek Harness · Fase 7
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Subagentes, skills y orquestación

Divide el trabajo por evidencias y límites. Un subagente no sustituye tu criterio: necesita una misión pequeña, una salida concreta y una forma de verificarla.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Subagentes, skills y orquestación».

  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.

Objetivos de aprendizaje
  • Delegar exploración sin perder control.
  • Escribir una skill reutilizable.
  • Consolidar resultados contradictorios.

Divide por preguntas

Un buen reparto separa investigación, implementación y verificación. Evita lanzar varios agentes a editar los mismos archivos: produce conflictos y hace difícil atribuir un cambio.

  • Agente A: mapa del repositorio, solo lectura.
  • Agente B: localizar tests y riesgos, solo lectura.
  • Agente C: proponer un parche mínimo, sin escribir.
  • Responsable humano: decidir, aplicar y validar.

Una skill útil

Una skill es una receta de trabajo con objetivo, límites, pasos y evidencia. Empieza con una sola tarea repetida antes de generalizar.

Terminal
Objetivo: revisar cambios antes de merge.
Entrada: diff y requisitos.
Límites: no modificar archivos; no inventar pruebas.
Salida: hallazgos priorizados con evidencia y tests faltantes.
Comprueba que funciona. Ejecuta dos tareas de solo lectura en paralelo y compara las referencias que devuelven antes de tomar una decisión.
Guardar y reabrir el proyecto.
Más agentes no dan más verdad: dan más trabajo de coordinación si no delimitas la misión.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Modelos DeepSeek locales y cuantización». 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.

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