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Cursos/DeepSeek Harness (DSH)/DeepSeek Harness · Fase 5
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Workspaces, permisos y seguridad

El workspace es la frontera operativa del agente. Bien definido convierte una sesión experimental en un trabajo revisable.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Workspaces, permisos y seguridad».

  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
  • Separar un sandbox de un repositorio valioso.
  • Aplicar privilegio mínimo.
  • Preparar una recuperación antes de editar.

Diseña la frontera

Crea un directorio de trabajo específico, limita la tarea a él y usa Git antes de permitir escritura. No trates un workspace como una garantía absoluta: revisa qué herramientas puede invocar realmente el perfil.

Terminal
git status
git switch -c dsh/prueba-controlada
git add -A && git commit -m "Estado antes de DSH"

Reglas de operación

Define por adelantado qué puede leer, escribir, ejecutar y comunicar. Las acciones irreversibles o externas requieren aprobación humana.

  • No expongas secretos en prompts, logs ni capturas.
  • No conectes producción en las primeras pruebas.
  • Revisa el diff antes de aceptar cambios.
  • Detén la sesión si el agente se sale del objetivo.
Comprueba que funciona. Guarda el hash del commit inicial y una lista de permisos concedidos. Debes poder volver atrás sin perder trabajo.
Guardar y reabrir el proyecto.
La seguridad útil es un diseño de flujo, no un aviso al final.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Plugins y perfiles personalizados». 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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