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Cursos/Fundamentos para Aulafy/Terminal sin miedo
Revisión pendiente desde 21 ago 20262 fuentes primarias

Terminal sin miedo

La terminal es la mesa de trabajo de la IA local. No hace falta memorizarlo todo, pero sí moverse con calma y saber diagnosticar.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Terminal sin miedo».

  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.

Comandos que usarás cada día

Terminal
pwd                 # dónde estoy
ls -la              # qué hay aquí
cd carpeta          # entrar en carpeta
mkdir proyecto      # crear carpeta
cat archivo.txt     # ver archivo pequeño
code .              # abrir en editor si usas VS Code

Procesos y puertos

Muchas herramientas de IA son servidores locales: Ollama en 11434, Next.js en 3000, n8n en 5678, Qdrant en 6333. Cuando algo falla, pregunta primero: ¿el proceso está vivo y el puerto responde?

Terminal
curl http://localhost:11434/api/tags
lsof -i :3000
ps aux | grep ollama

Diagnóstico de 60 segundos

  • Lee el primer error real, no solo la última línea.
  • Comprueba ruta, puerto, variable de entorno y proceso.
  • Repite el comando mínimo fuera de la app.
  • Si usas Docker, recuerda que localhost dentro del contenedor no siempre es tu máquina.

Atajos útiles

Ctrl+C cancela un proceso, flecha arriba recupera comandos anteriores y Tab autocompleta rutas. Parece poco, pero te ahorra horas cuando trabajas con agentes.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Docker para servicios de IA». 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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