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Cursos/Fundamentos para Aulafy/Git, commits pequeños y AGENTS.md
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Git, commits pequeños y AGENTS.md

Git no es solo guardar código: en proyectos con IA es la forma de revisar, corregir y confiar menos en la magia.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Git, commits pequeños y 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.

Configura tu identidad

Terminal
git config --global user.name "Tu Nombre"
git config --global user.email "tu@email.com"
git config --global init.defaultBranch main

El flujo mínimo

Terminal
git status
git diff
git add .
git commit -m "Add local AI prototype"
git log --oneline -5

La IA puede escribir mucho en poco tiempo. Tu defensa es trabajar por cambios pequeños, revisar diffs y pedir verificación antes de aceptar una modificación grande.

AGENTS.md como contrato de trabajo

AGENTS.md sirve para decirle al agente cómo se trabaja en ese repositorio: comandos, estilo, límites, rutas importantes, pruebas y cosas que no debe tocar sin permiso.

Terminal
# AGENTS.md

## Comandos
- npm run lint
- npm run build

## Reglas
- No editar .env ni secretos.
- Mantener cambios pequeños y verificables.
- Antes de tocar UI, comprobar mobile y desktop.
- Explicar pruebas ejecutadas al terminar.

Archivos que no deberían entrar en Git

Terminal
# .gitignore
.venv/
.env
*.log
*.gguf
models/
__pycache__/
.DS_Store

No subas modelos grandes, claves, bases vectoriales privadas ni datos de clientes. Versiona recetas, scripts, prompts y configuración segura.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Terminal sin miedo». 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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