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Trabaja Modo Agente y Gemini CLI Permite abordar tareas complejas de varios pasos desde IDE y terminal, siempre con revisión, control de permisos y validación humana.
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Integra MCP y Skills Enseña a conectar Gemini con documentación actualizada, herramientas externas y capacidades específicas mediante MCP y Gemini API Skills.
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Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
¿Qué puede aportar Gemini a un equipo de desarrollo más allá del autocompletado de código?
Diferenciar Gemini App, Gemini Code Assist, Gemini CLI, Gemini API, Google AI Studio y Gemini para Google Cloud.
Entender cuándo usar chat en IDE, cuándo usar Modo Agente, cuándo usar CLI y cuándo integrar Gemini API en una aplicación.
Identificar tareas de alto valor: análisis de código, refactoring, tests, documentación, migraciones, debugging y generación de features.
Reconocer límites: Gemini puede equivocarse, proponer código inseguro o no entender requisitos incompletos.
Definir el papel del desarrollador como revisor, arquitecto y responsable del código generado.
Aclarar qué significa trabajar con contexto: archivos abiertos, repositorios, documentación, issues, MCP y Skills.
Entender por qué la IA debe integrarse en el SDLC y no usarse como atajo aislado.
Plantear criterios de calidad: legibilidad, seguridad, mantenibilidad, rendimiento, tests y trazabilidad.
Preparar el mapa del curso: IDE, agente, CLI, API, MCP, Skills, testing, documentación, seguridad y gobierno.
¿Qué puede aportar Gemini a un equipo de desarrollo más allá del autocompletado de código?
Diferenciar Gemini App, Gemini Code Assist, Gemini CLI, Gemini API, Google AI Studio y Gemini para Google Cloud.
Entender cuándo usar chat en IDE, cuándo usar Modo Agente, cuándo usar CLI y cuándo integrar Gemini API en una aplicación.
Identificar tareas de alto valor: análisis de código, refactoring, tests, documentación, migraciones, debugging y generación de features.
Reconocer límites: Gemini puede equivocarse, proponer código inseguro o no entender requisitos incompletos.
Definir el papel del desarrollador como revisor, arquitecto y responsable del código generado.
Aclarar qué significa trabajar con contexto: archivos abiertos, repositorios, documentación, issues, MCP y Skills.
Entender por qué la IA debe integrarse en el SDLC y no usarse como atajo aislado.
Plantear criterios de calidad: legibilidad, seguridad, mantenibilidad, rendimiento, tests y trazabilidad.
Preparar el mapa del curso: IDE, agente, CLI, API, MCP, Skills, testing, documentación, seguridad y gobierno.
Tema 1: ¿Qué es Gemini para desarrolladores y cómo cambia el trabajo diario de ingeniería?
¿Qué puede aportar Gemini a un equipo de desarrollo más allá del autocompletado de código?
Diferenciar Gemini App, Gemini Code Assist, Gemini CLI, Gemini API, Google AI Studio y Gemini para Google Cloud.
Entender cuándo usar chat en IDE, cuándo usar Modo Agente, cuándo usar CLI y cuándo integrar Gemini API en una aplicación.
Identificar tareas de alto valor: análisis de código, refactoring, tests, documentación, migraciones, debugging y generación de features.
Reconocer límites: Gemini puede equivocarse, proponer código inseguro o no entender requisitos incompletos.
Definir el papel del desarrollador como revisor, arquitecto y responsable del código generado.
Aclarar qué significa trabajar con contexto: archivos abiertos, repositorios, documentación, issues, MCP y Skills.
Entender por qué la IA debe integrarse en el SDLC y no usarse como atajo aislado.
Plantear criterios de calidad: legibilidad, seguridad, mantenibilidad, rendimiento, tests y trazabilidad.
Preparar el mapa del curso: IDE, agente, CLI, API, MCP, Skills, testing, documentación, seguridad y gobierno.
Tema 2: Ecosistema Gemini para desarrollo: piezas, licencias y responsabilidades
Situar Gemini Code Assist como herramienta de ayuda al desarrollo dentro del IDE.
Revisar Gemini CLI como agente local de terminal para tareas multiarchivo y automatización.
Entender Gemini API como base para crear aplicaciones, agentes y productos con IA.
Diferenciar Google AI Studio, Vertex AI, Gemini Code Assist y Gemini para Google Cloud.
Identificar funciones disponibles según edición individual, Standard, Enterprise o configuración corporativa.
Revisar qué capacidades pueden estar en preview y requieren adopción prudente.
Entender qué herramientas deben aprobar IT, seguridad, legal o arquitectura.
Definir qué repositorios y datos pueden usarse con Gemini y cuáles no.
Crear una matriz de uso por rol: developer, QA, DevOps, tech lead, arquitecto y plataforma.
Documentar una política mínima de uso para equipos de desarrollo.
Tema 3: Configuración inicial en IDE y entorno de trabajo
Instalar y configurar Gemini Code Assist en el IDE autorizado.
Iniciar sesión con cuenta corporativa y validar permisos.
Comprobar capacidades disponibles: chat, completions, contexto, Modo Agente, prompts guardados y código sugerido.
Preparar workspace, repositorio, tests y scripts para trabajar con seguridad.
Revisar cómo añadir archivos o fragmentos concretos al contexto.
Configurar exclusiones de archivos sensibles cuando proceda.
Evitar que Gemini lea `.env`, secretos, claves, certificados o datos internos no autorizados.
Crear un repositorio de laboratorio para probar sin riesgo.
Establecer convenciones de prompts, revisión y aceptación de cambios.
Documentar el setup para que todo el equipo trabaje con una base común.
Tema 4: Primeros flujos con Gemini Code Assist
Usar Gemini para explicar una función, clase, módulo o flujo complejo.
Pedir generación de código pequeño y revisable, no bloques enormes sin control.
Crear funciones a partir de comentarios, requisitos o tickets técnicos.
Pedir alternativas de implementación con pros y contras.
Solicitar mejora de legibilidad sin cambiar comportamiento.
Usar sugerencias inline con criterio y no aceptarlas automáticamente.
Pedir ayuda para entender errores de compilación, runtime o tipado.
Generar tests iniciales desde una función existente.
Crear documentación de uso para un módulo.
Revisar siempre imports, dependencias, edge cases, seguridad y estilo.
Tema 5: Modo Agente en Gemini Code Assist
Entender el Modo Agente como flujo para tareas complejas de varios pasos dentro del IDE.
Formular objetivos completos: “analiza”, “planifica”, “modifica”, “prueba” y “documenta”.
Revisar el plan propuesto antes de permitir cambios.
Editar, aprobar o rechazar acciones sugeridas por el agente.
Controlar cuándo puede leer archivos, modificar código o ejecutar herramientas.
Usar Modo Agente para bugs, pequeñas features, refactors, migraciones y tests.
Evitar pedir cambios masivos sin estrategia ni checkpoints.
Revisar diffs generados antes de aceptar.
Ejecutar tests y linters después de cada intervención relevante.
Crear un protocolo de uso seguro del agente para el equipo.
Tema 6: Cómo funciona un agente: herramientas, permisos y ciclo de evaluación
Entender que el agente recibe el prompt y una lista de herramientas disponibles.
Comprender que Gemini puede responder directamente o solicitar el uso de una herramienta.
Revisar cómo se concede permiso para acciones concretas.
Analizar el ciclo herramienta → resultado → nueva evaluación → siguiente acción.
Diferenciar herramientas internas del IDE, herramientas de sistema y servidores MCP.
Definir niveles de confianza para lectura, escritura, ejecución de comandos y acceso externo.
Evitar dar permisos amplios sin entender impacto.
Preparar entornos sandbox para tareas con riesgo.
Registrar qué cambios ha hecho el agente y por qué.
Convertir el agente en colaborador controlado, no en ejecutor autónomo sin supervisión.
Tema 7: Gemini CLI para desarrollo desde terminal
Instalar y validar Gemini CLI según política del equipo.
Usar la CLI para analizar un repositorio sin depender del IDE.
Pedir planes de cambio, revisión de arquitectura y navegación por código.
Ejecutar tareas de refactoring, corrección de bugs o generación de tests desde terminal.
Entender el bucle ReAct de Gemini CLI y su relación con herramientas locales y MCP.
Controlar permisos de lectura, escritura y ejecución.
Revisar diffs antes de aceptar cambios.
Integrar Gemini CLI con scripts de desarrollo, Makefiles o tareas npm.
Evitar ejecutar comandos destructivos sin confirmación.
Crear una guía de uso de CLI para tareas recurrentes.
Tema 8: Plan Mode y análisis seguro de repositorios
Usar modos de planificación cuando se necesita entender antes de tocar código.
Pedir análisis de arquitectura, dependencias, flujos y riesgos sin modificar archivos.
Mapear una feature antes de implementarla.
Analizar migraciones técnicas, cambios de framework o deuda acumulada.
Revisar impacto de una modificación sobre módulos conectados.
Pedir un plan con fases, riesgos, archivos afectados y pruebas necesarias.
Evitar cambios impulsivos en repositorios grandes.
Usar herramientas MCP de solo lectura para enriquecer el análisis.
Convertir planes en tareas revisables por el equipo.
Documentar decisiones antes de ejecutar.
Tema 9: MCP para desarrolladores: conectar Gemini con herramientas externas
Entender qué es Model Context Protocol y por qué es importante en agentes de desarrollo.
Conectar Gemini con documentación, repositorios, bases de datos, issues, sistemas internos o herramientas aprobadas.
Diferenciar servidores MCP locales y remotos.
Configurar servidores MCP desde el entorno de Gemini CLI o Code Assist cuando esté habilitado.
Usar MCP para aportar contexto actualizado sin copiar manualmente información.
Controlar permisos de lectura y escritura de cada servidor.
Evitar conectar herramientas sensibles sin revisión de seguridad.
Diseñar MCPs para GitHub, GitLab, Jira, bases de datos, documentación o APIs internas.
Registrar qué fuentes externas influyen en una respuesta o cambio.
Crear una política corporativa de MCPs permitidos.
Tema 10: Gemini Docs MCP y documentación técnica actualizada
Conectar el servidor MCP de documentación de Gemini para evitar respuestas obsoletas.
Usar documentación oficial como fuente de patrones y APIs actuales.
Pedir al asistente que consulte documentación antes de proponer código.
Reducir errores por modelos antiguos, parámetros deprecados o SDKs desactualizados.
Verificar que el agente usa la herramienta de documentación cuando el caso lo requiere.
Aplicar MCP a integraciones con Gemini API, Live API, structured outputs y tools.
Evitar copiar snippets antiguos de blogs o respuestas no verificadas.
Crear una rutina: consultar documentación, proponer patrón, implementar, probar.
Documentar integraciones correctas dentro del repositorio.
Mantener actualizado el entorno del equipo conforme cambien APIs.
Tema 11: Skills para Gemini API y desarrollo asistido
Entender los Skills como reglas, instrucciones y buenas prácticas que cargan conocimiento específico en el asistente.
Instalar skills autorizados para desarrollo con Gemini API.
Usar `gemini-api-dev` para patrones generales de Gemini API.
Usar `gemini-live-api-dev` para aplicaciones conversacionales en tiempo real.
Usar skills de Interactions API cuando se desarrollen agentes o flujos avanzados.
Validar que el asistente invoca el skill correcto durante una tarea.
Evitar mezclar skills incompatibles o innecesarios.
Crear criterios para cuándo instalar skills globales o por proyecto.
Documentar skills recomendados en el README técnico.
Revisar skills cuando cambien modelos, SDKs o guías oficiales.
Tema 12: Prompting técnico para desarrolladores
Escribir prompts con objetivo, contexto, stack, restricciones, estilo y criterios de aceptación.
Pedir salidas pequeñas, verificables y con explicación de cambios.
Incluir estructura de carpetas, comandos de test y convenciones del proyecto.
Separar análisis, implementación, refactor, test y documentación.
Pedir que Gemini pregunte antes de asumir cuando falte información.
Evitar prompts gigantes que mezclan arquitectura, código, testing y despliegue sin orden.
Usar prompts de “solo analiza” antes de “modifica”.
Pedir alternativas con trade-offs cuando hay decisiones técnicas.
Definir formato esperado: diff, plan, lista de archivos, snippet o documentación.
Crear una biblioteca de prompts por tipo de tarea técnica.
Tema 13: Contexto de código: archivos, snippets, repositorios y long context
Seleccionar archivos relevantes para evitar respuestas genéricas.
Usar snippets concretos cuando no hace falta cargar todo el repositorio.
Pedir análisis de dependencias entre módulos.
Entender cuándo una ventana de contexto larga aporta valor y cuándo añade ruido.
Aprovechar long context para revisar documentación extensa, logs o bases de código grandes.
Reducir contexto irrelevante para mejorar precisión.
Preparar resúmenes técnicos de módulos antes de pedir cambios.
Evitar incluir secretos o datos sensibles en contexto.
Pedir al asistente que cite archivos y líneas afectadas cuando sea posible.
Crear estrategia de contexto por tarea: bug, feature, test, refactor o migración.
Tema 14: Generación de código mantenible
Pedir código alineado con el estilo existente del repositorio.
Definir estándares de nombres, estructura, errores, logging y tests.
Generar código pequeño, revisable y acotado.
Evitar abstracciones innecesarias generadas por exceso de “arquitectura”.
Pedir implementación incremental con checkpoints.
Revisar complejidad, duplicación, dependencias y casos límite.
Pedir explicación de decisiones no obvias.
Validar compatibilidad con versiones reales de librerías.
Ejecutar linters, type checks y tests tras aceptar código.
Mantener responsabilidad humana sobre cada commit.
Tema 15: Refactoring asistido con Gemini
Analizar code smells antes de modificar.
Pedir refactors pequeños con comportamiento equivalente.
Extraer funciones, servicios, módulos o componentes sin romper contratos.
Reducir duplicación y acoplamiento con cambios progresivos.
Refactorizar nombres para mejorar intención.
Separar lógica de negocio de frameworks o infraestructura.
Pedir tests de caracterización antes de tocar legacy.
Revisar diffs para comprobar que no se ha cambiado comportamiento.
Planificar refactors grandes en fases.
Documentar deuda pendiente y decisiones tomadas.
Tema 16: Debugging y análisis de errores
Pegar trazas de error eliminando datos sensibles.
Pedir explicación de stack traces, logs, excepciones y fallos de compilación.
Formular hipótesis antes de aplicar cambios.
Pedir pasos de reproducción y comprobación.
Usar Gemini para localizar causas probables en varios archivos.
Diferenciar síntoma, causa raíz y parche superficial.
Crear logs adicionales solo cuando aportan valor.
Pedir tests que reproduzcan el bug antes de corregirlo.
Validar la solución ejecutando pruebas y escenarios afectados.
Documentar bugs complejos con causa, fix y prevención futura.
Tema 17: Testing unitario con Gemini
Generar tests unitarios desde funciones, clases o casos de uso.
Pedir cobertura de caminos felices, errores y edge cases.
Crear mocks, fakes, fixtures y builders mantenibles.
Evitar tests que solo replican la implementación.
Pedir nombres de test orientados a comportamiento.
Revisar que los tests fallan si el comportamiento se rompe.
Generar tests parametrizados cuando hay muchas combinaciones.
Alinear tests con frameworks reales: pytest, Jest, Vitest, JUnit, NUnit, Go test u otros.
Detectar código difícil de testear y pedir refactor previo.
Mantener tests rápidos, deterministas y legibles.
Tema 18: Testing de integración, contratos y APIs
Crear tests de integración para endpoints, repositorios, colas y servicios externos.
Generar fixtures de base de datos y datos de prueba realistas.
Pedir validación de contratos de entrada y salida.
Crear tests para errores HTTP, permisos, autenticación y validación.
Usar Gemini para proponer casos de contrato consumidor-proveedor.
Generar colecciones Postman, Bruno u OpenAPI de apoyo cuando proceda.
Evitar tests de integración lentos sin estrategia.
Separar entorno local, CI y staging.
Crear tests con servicios simulados o contenedores.
Documentar qué cubre cada capa de testing.
Tema 19: Testing E2E y QA automation
Diseñar journeys críticos de usuario antes de generar tests.
Crear tests con Playwright, Cypress, Selenium u otra herramienta aprobada.
Pedir selectores robustos y no dependientes de detalles visuales frágiles.
Cubrir login, alta, compra, solicitud, flujo principal o caso crítico.
Evitar convertir todos los casos en E2E lentos.
Pedir estrategia de datos de prueba.
Generar tests con trazas, capturas o vídeos cuando el framework lo soporte.
Revisar flakiness y esperas innecesarias.
Integrar E2E en CI de forma selectiva.
Crear una pirámide de testing equilibrada con ayuda de Gemini.
Tema 20: Mejorar cobertura de tests con Gemini CLI
Pedir a Gemini CLI que analice módulos con baja cobertura.
Identificar funciones sin pruebas y caminos no cubiertos.
Generar propuestas de tests por prioridad y riesgo.
Mejorar cobertura sin crear tests irrelevantes.
Ejecutar suite y revisar fallos tras añadir pruebas.
Pedir refactor cuando el código es demasiado acoplado para testear.
Generar informes de cobertura entendibles por el equipo.
Priorizar módulos críticos frente a cobertura cosmética.
Integrar mejoras de cobertura en pull requests pequeños.
Medir impacto en regresiones y velocidad de entrega.
Tema 21: Documentación técnica asistida
Generar README claros con instalación, ejecución, tests y despliegue.
Crear documentación de arquitectura, módulos y decisiones.
Redactar ADRs para decisiones relevantes.
Documentar APIs, endpoints, payloads, errores y ejemplos.
Pedir diagramas textuales Mermaid cuando sean útiles.
Crear guías de onboarding para nuevos desarrolladores.
Mantener documentación cerca del código.
Evitar documentación genérica que no refleja el proyecto real.
Pedir a Gemini que detecte documentación obsoleta.
Integrar revisión documental en pull requests.
Tema 22: OpenAPI, contratos y documentación de APIs
Generar especificaciones OpenAPI desde endpoints existentes.
Revisar que schemas, ejemplos y errores sean correctos.
Crear documentación para consumidores frontend, mobile o terceros.
Pedir ejemplos de request/response realistas.
Documentar autenticación, rate limits, paginación, filtros y códigos de estado.
Evitar contratos que exponen detalles internos.
Usar Gemini para detectar inconsistencias entre código y documentación.
Crear tests de contrato a partir de OpenAPI.
Mantener versión de API y changelog.
Preparar documentación publicable sin información sensible.
Tema 23: Code review con Gemini Code Assist y GitHub
Usar Gemini para revisar pull requests y detectar problemas.
Pedir foco en seguridad, tests, rendimiento, legibilidad y breaking changes.
Configurar comportamiento de revisión por repositorio cuando esté disponible.
Usar style guides para alinear revisiones con estándares de equipo.
Entender que Gemini Code Assist en GitHub puede revisar pull requests recuperando información útil del repositorio y la PR.
Revisar comentarios de Gemini antes de convertirlos en cambios obligatorios.
Evitar delegar criterio de reviewer en la IA.
Usar Gemini para preparar resúmenes de PR grandes.
Crear checklist de revisión humana complementaria.
Medir si las revisiones asistidas reducen defectos o solo añaden ruido.
Tema 24: Style guides, estándares y code customization
Crear guías de estilo de repositorio para orientar revisiones.
Usar code customization en entornos Enterprise cuando se quiera alinear Gemini con repositorios privados.
Entender que code customization permite sugerencias basadas en repositorios privados de la organización y reindexación periódica para mantener recomendaciones actualizadas.
Seleccionar repositorios de referencia que representen buenas prácticas actuales.
Evitar indexar código legacy, generado o deprecated como ejemplo a escalar.
Crear convenciones para naming, arquitectura, errores, logging y testing.
Revisar que las sugerencias personalizadas no reproduzcan patrones obsoletos.
Documentar qué repositorios alimentan el contexto corporativo.
Crear owners de estilo y revisión técnica.
Mantener estándares vivos conforme evoluciona el stack.
Tema 25: Seguridad en desarrollo asistido por Gemini
Pedir a Gemini análisis de amenazas sobre un endpoint, flujo o integración.
Evitar introducir secretos, tokens, claves o credenciales en prompts.
Revisar dependencias sugeridas antes de instalarlas.
Pedir alternativas seguras para autenticación, autorización y manejo de errores.
Crear tests de seguridad básicos cuando el caso lo requiere.
Usar Gemini para explicar vulnerabilidades detectadas por SAST o dependency scanning.
No aceptar código criptográfico o de seguridad sin revisión experta.
Documentar supuestos de seguridad en PRs relevantes.
Integrar IA en AppSec sin sustituir controles formales.
Tema 26: Desarrollo con Gemini API: fundamentos para aplicaciones
Crear primeras llamadas a Gemini API con SDKs actuales.
Entender modelos, prompts, mensajes, contexto, parámetros y respuestas.
Diseñar separación entre capa de aplicación, proveedor LLM y lógica de negocio.
Manejar errores, timeouts, límites y reintentos.
Evitar acoplar todo el producto a un modelo concreto.
Versionar prompts y configuración de modelos.
Usar variables de entorno y secret managers para claves API.
Registrar uso, coste, latencia y errores.
Crear tests para flujos con IA sin depender siempre de llamadas reales.
Documentar límites funcionales del asistente o feature creada.
Tema 27: Function calling y tool use
Entender function calling como puente entre lenguaje natural y acciones reales.
Diseñar funciones con nombres, parámetros y descripciones precisas.
Limitar herramientas por rol, contexto y riesgo.
Validar argumentos antes de ejecutar acciones.
Separar herramientas de lectura y escritura.
Diseñar confirmaciones humanas para acciones sensibles.
Registrar llamadas a herramientas y resultados.
Probar casos donde el modelo llama una herramienta equivocada o incompleta.
Usar tools para consultar datos, crear tickets, buscar documentos o ejecutar operaciones controladas.
Evitar que el modelo tenga capacidad de acción sin permisos, logs ni límites.
Tema 28: Structured outputs y JSON fiable
Pedir salidas estructuradas para integraciones backend.
Usar schemas para respuestas JSON controladas.
Validar outputs antes de procesarlos.
Diseñar estructuras para clasificación, extracción, scoring, resumen y decisiones.
Combinar structured outputs con tools cuando el modelo y API lo permitan.
Evitar parsear texto libre cuando se necesita fiabilidad.
Crear tests de contrato para salidas estructuradas.
Manejar campos opcionales, errores y respuestas parciales.
Versionar schemas usados por prompts.
Documentar expectativas de formato para consumidores internos.
Tema 29: Long context, context caching y costes
Usar long context para documentos extensos, repositorios, logs o análisis de grandes materiales.
Decidir cuándo resumir, trocear o cachear contexto.
Entender que Gemini API documenta ventanas de contexto de 1M tokens o más según modelo.
Usar context caching cuando se reutiliza un corpus grande en varias consultas.
Controlar costes al repetir prompts largos.
Diseñar estrategias de chunking para documentación técnica.
Evitar pasar contexto irrelevante por comodidad.
Registrar uso por feature, usuario o entorno.
Establecer límites de tokens, coste y latencia.
Crear una guía de eficiencia para aplicaciones con Gemini API.
Tema 30: RAG para documentación técnica y bases de conocimiento
Diseñar un RAG sobre documentación interna, manuales, APIs o knowledge base.
Separar ingestion, chunking, embeddings, retrieval, prompt y respuesta.
Mantener permisos por usuario y documento.
Pedir respuestas con citas o referencias internas.
Evitar que el RAG mezcle documentación obsoleta con contenido vigente.
Crear evaluaciones de precisión con preguntas reales.
Detectar fallos de recuperación antes de culpar al modelo.
Integrar RAG con soporte técnico, developer portal o asistentes internos.
Versionar corpus y embeddings.
Documentar límites del asistente RAG.
Tema 31: Live API, multimodalidad y aplicaciones en tiempo real
Entender cuándo una app necesita interacción en tiempo real.
Diseñar flujos con texto, audio, vídeo o streaming según caso.
Usar skills y documentación específica para Live API cuando se trabaje en tiempo real.
Gestionar latencia, interrupciones, turnos de conversación y barge-in.
Validar entradas multimodales antes de procesarlas.
Diseñar aplicaciones de soporte, copilotos, training, accesibilidad o asistencia técnica.
Crear fallback cuando falla la conexión o el modelo no responde.
Controlar permisos de micrófono, cámara y datos sensibles.
Medir calidad de experiencia, no solo respuesta técnica.
Documentar arquitectura y límites de la app multimodal.
Tema 32: Integración con bases de datos, APIs y sistemas internos
Diseñar tools o MCPs para consultar datos corporativos autorizados.
Evitar dar acceso directo a producción sin capa de control.
Crear adaptadores seguros para APIs internas.
Validar permisos por usuario antes de devolver datos.
Registrar consultas realizadas por agentes.
Usar entornos de lectura para análisis y planificación.
Crear mecanismos de aprobación para acciones de escritura.
Proteger datos personales y secretos.
Gestionar errores de conectividad, permisos y consistencia.
Documentar contratos de integración entre Gemini y sistemas internos.
Tema 33: Automatización DevOps con Gemini
Usar Gemini para explicar y mejorar pipelines CI/CD.
Generar scripts Bash, PowerShell, Python o YAML revisables.
Analizar fallos de builds, tests, despliegues y dependencias.
Pedir mejoras de Dockerfiles, Compose, Kubernetes o Terraform.
Revisar riesgos antes de aplicar cambios de infraestructura.
Crear documentación de runbooks y procedimientos.
Generar checks de seguridad para pipelines.
Evitar ejecutar comandos cloud destructivos sin aprobación humana.
Integrar Gemini CLI en tareas locales de diagnóstico.
Crear flujos DevOps asistidos pero gobernados.
Tema 34: Android, mobile y desarrollo multiplataforma con Gemini
Usar Gemini en Android Studio para consultas, generación de código y buenas prácticas Android.
Crear componentes, tests, documentación y corrección de errores.
Revisar compatibilidad, permisos, rendimiento y ciclo de vida.
Pedir explicación de crashes, logs y problemas de Gradle.
Generar tests unitarios o instrumentados con revisión.
Aplicar Gemini a Flutter, React Native o Kotlin Multiplatform cuando el equipo lo use.
Evitar aceptar patrones obsoletos de Android.
Revisar consumo de batería, seguridad y experiencia de usuario.
Documentar flujos mobile complejos.
Integrar revisión de Gemini en el ciclo de PR mobile.
Tema 35: Migraciones técnicas con Gemini
Analizar impacto de migrar versiones de frameworks, librerías o runtimes.
Pedir plan de migración por fases, riesgos y archivos afectados.
Generar cambios incrementales con tests.
Migrar APIs deprecated a patrones actuales.
Actualizar documentación y ejemplos.
Revisar incompatibilidades de dependencias.
Evitar migraciones masivas sin baseline de tests.
Preparar rollback y rama de migración.
Usar Modo Agente para tareas repetitivas controladas.
Documentar decisiones de migración y deuda pendiente.
Tema 36: Legacy code y modernización progresiva
Pedir a Gemini explicación de módulos legacy sin documentación.
Crear mapas de dependencias y responsabilidades.
Generar tests de caracterización antes de refactorizar.
Identificar acoplamientos, duplicación y puntos de riesgo.
Proponer una estrategia de strangler pattern cuando aplique.
Separar cambios funcionales de cambios estructurales.
Documentar comportamiento actual antes de modificar.
Crear tareas pequeñas para reducir deuda.
Evitar reescrituras totales sin justificación.
Usar Gemini como acelerador de comprensión, no como excusa para tocar sin plan.
Tema 37: Documentación de arquitectura y diagramas
Generar diagramas Mermaid de componentes, secuencia, despliegue o flujo.
Revisar que los diagramas reflejan el código real.
Crear ADRs para decisiones técnicas importantes.
Documentar límites de contexto, integraciones y dependencias.
Generar mapas de módulos para onboarding.
Explicar arquitectura a perfiles técnicos y no técnicos.
Mantener diagramas cerca del repositorio.
Pedir a Gemini detección de inconsistencias entre documentación y código.
Actualizar documentación tras cambios relevantes.
Crear un estándar de documentación arquitectónica de equipo.
Tema 38: Gobierno, privacidad y uso responsable en equipos de desarrollo
Definir qué código, datos y documentos pueden usarse con Gemini.
Establecer reglas para repositorios públicos, privados, clientes y proyectos regulados.
Revisar logging, retención y configuración corporativa.
Desactivar o restringir funciones cuando el riesgo lo exige.
Crear política de prompts, MCPs, Skills, herramientas externas y agentes.
Mantener revisión humana obligatoria de código generado.
Etiquetar commits o PRs asistidas por IA si la organización lo requiere.
Formar a desarrolladores en seguridad y límites.
Auditar uso en proyectos críticos.
Crear un modelo de adopción por fases.
Tema 39: Medición de productividad y calidad con Gemini
Medir impacto en tiempo de desarrollo, resolución de bugs y generación de tests.
Evaluar calidad, no solo velocidad.
Analizar falsos positivos en revisiones y sugerencias.
Medir reducción de deuda, documentación mejorada y cobertura de tests.
Revisar satisfacción de desarrolladores.
Identificar tareas donde Gemini no aporta suficiente valor.
Crear métricas por flujo: coding, testing, documentación, PR review y soporte.
Evitar métricas simplistas como “líneas generadas”.
Medir incidentes o defectos introducidos por código asistido.
Usar resultados para ajustar políticas y formación.
Tema 40: Errores frecuentes al usar Gemini para desarrollo
Aceptar código sin entenderlo.
Pedir demasiados cambios en un único prompt.
No aportar contexto suficiente del repositorio.
Conectar MCPs sin revisar permisos.
Usar Skills incorrectos o desactualizados.
Generar tests que no validan comportamiento real.
Documentar APIs sin comprobar el código.
Introducir dependencias nuevas sin revisión.
Usar el agente sobre producción o repositorios sensibles sin sandbox.
Medir éxito por velocidad y no por calidad mantenible.
Tema 41: Proyecto final integrador de Gemini para Desarrolladores
Seleccionar un repositorio ficticio, público o anonimizado con backend, frontend, CLI o servicio interno.
Analizar arquitectura, dependencias, deuda técnica y puntos de mejora con Gemini.
Configurar contexto, Skills y MCPs necesarios para el stack elegido.
Usar Modo Agente o Gemini CLI para planificar una mejora funcional controlada.
Implementar una feature pequeña con revisión de diffs y criterios de aceptación.
Añadir tests unitarios, integración o E2E según el caso.
Generar o actualizar documentación técnica, OpenAPI, README o ADR.
Preparar revisión de PR con Gemini Code Assist y checklist humana.
Aplicar controles de seguridad, privacidad, logging y validación.
Presentar el flujo final como modelo de trabajo replicable para un equipo de desarrollo.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Gemini para Desarrolladores en su día a día
Desarrolladores backend
Profesionales que trabajan con APIs, microservicios, bases de datos, autenticación, integraciones, lógica de negocio y despliegues, y quieren usar Gemini para acelerar implementación, pruebas, documentación, refactoring y análisis de código existente.
Desarrolladores frontend y full-stack
Perfiles que desarrollan aplicaciones web, interfaces, componentes, estados, llamadas a APIs, tests de UI y documentación técnica, y quieren aprovechar Gemini para mejorar calidad, velocidad y mantenibilidad.
Equipos DevOps, SRE y plataforma
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Gemini para Desarrolladores
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Gemini Code Assist es la herramienta de Google para asistencia de desarrollo con IA dentro del ciclo de vida del software, disponible en IDEs como VS Code, JetBrains IDEs y Android Studio, con funciones para generar código, tests, depurar, documentar y recibir ayuda contextual.
El Modo Agente permite pedir a Gemini tareas complejas de varios pasos en el IDE, usando contexto, herramientas y MCPs, con posibilidad de revisar planes, aprobar acciones y controlar cambios antes de aplicarlos.
Gemini CLI es un agente open source de línea de comandos que da acceso a Gemini desde terminal y usa un bucle ReAct con herramientas integradas y servidores MCP locales o remotos para tareas como corregir bugs, crear features o mejorar cobertura de tests.
MCP significa Model Context Protocol. Permite conectar agentes con fuentes y herramientas externas. En Gemini Code Assist y Gemini CLI se usa para ampliar capacidades del agente con documentación, repositorios, bases de datos, issues u otros sistemas autorizados.
Son paquetes de instrucciones y buenas prácticas para que el asistente trabaje mejor con Gemini API. Google documenta skills como `gemini-api-dev`, `gemini-live-api-dev` y `gemini-interactions-api`, pensados para patrones actuales de desarrollo, modelos vigentes, multimodalidad, function calling, structured outputs y Live API.
Sí. Gemini Code Assist puede ayudar a generar tests unitarios y Gemini CLI puede usarse en tareas como mejorar cobertura de tests, pero los tests deben revisarse para comprobar que validan comportamiento real y no solo replican la implementación.
Sí. Gemini Code Assist on GitHub puede revisar pull requests y recuperar información del repositorio y la PR para realizar sus tareas. La revisión de IA debe complementar, no sustituir, la revisión humana.
Code customization, disponible en Gemini Code Assist Enterprise, permite obtener sugerencias basadas en repositorios privados de la organización para alinearse con estilo, patrones, semántica e implementaciones internas.
Sí. El curso incluye Gemini API, function calling, structured outputs, tools, long context, context caching, RAG, Live API, agentes y patrones de integración empresarial.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
Gemini Code Assist es la herramienta de Google para asistencia de desarrollo con IA dentro del ciclo de vida del software, disponible en IDEs como VS Code, JetBrains IDEs y Android Studio, con funciones para generar código, tests, depurar, documentar y recibir ayuda contextual.
El Modo Agente permite pedir a Gemini tareas complejas de varios pasos en el IDE, usando contexto, herramientas y MCPs, con posibilidad de revisar planes, aprobar acciones y controlar cambios antes de aplicarlos.
Gemini CLI es un agente open source de línea de comandos que da acceso a Gemini desde terminal y usa un bucle ReAct con herramientas integradas y servidores MCP locales o remotos para tareas como corregir bugs, crear features o mejorar cobertura de tests.
MCP significa Model Context Protocol. Permite conectar agentes con fuentes y herramientas externas. En Gemini Code Assist y Gemini CLI se usa para ampliar capacidades del agente con documentación, repositorios, bases de datos, issues u otros sistemas autorizados.
Son paquetes de instrucciones y buenas prácticas para que el asistente trabaje mejor con Gemini API. Google documenta skills como `gemini-api-dev`, `gemini-live-api-dev` y `gemini-interactions-api`, pensados para patrones actuales de desarrollo, modelos vigentes, multimodalidad, function calling, structured outputs y Live API.
Sí. Gemini Code Assist puede ayudar a generar tests unitarios y Gemini CLI puede usarse en tareas como mejorar cobertura de tests, pero los tests deben revisarse para comprobar que validan comportamiento real y no solo replican la implementación.
Sí. Gemini Code Assist on GitHub puede revisar pull requests y recuperar información del repositorio y la PR para realizar sus tareas. La revisión de IA debe complementar, no sustituir, la revisión humana.
Code customization, disponible en Gemini Code Assist Enterprise, permite obtener sugerencias basadas en repositorios privados de la organización para alinearse con estilo, patrones, semántica e implementaciones internas.
Sí. El curso incluye Gemini API, function calling, structured outputs, tools, long context, context caching, RAG, Live API, agentes y patrones de integración empresarial.
Sí. Al tratarse de formación corporativa orientada a empresa, puede bonificarse hasta el 100% mediante FUNDAE según el crédito disponible y las condiciones aplicables de la organización.
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Mejora testing y calidad Ayuda a crear tests unitarios, integración, contratos y E2E, además de mejorar cobertura, detectar edge cases y reforzar CI/CD.
3
Prepara desarrollo con Gemini API Cubre function calling, structured outputs, tools, long context, context caching, RAG, Live API y aplicaciones con IA integradas en sistemas reales.
4
Incluye seguridad y gobierno Aborda privacidad, secretos, repositorios privados, permisos, logging, code review, adopción corporativa y políticas de uso responsable.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Profesionales que trabajan con CI/CD, contenedores, IaC, cloud, observabilidad, scripts, automatización, pipelines, despliegues y troubleshooting, y necesitan integrar Gemini en tareas operativas controladas.
QA automation y perfiles de testing
Equipos que diseñan tests unitarios, integración, E2E, regresión, contratos y calidad automática, y quieren usar Gemini para ampliar cobertura sin generar tests frágiles o irrelevantes.
Arquitectos software y tech leads
Personas responsables de revisar diseños, estándares, repositorios, pull requests, deuda técnica, seguridad, documentación, patrones y adopción de IA en equipos de ingeniería.
Desarrolladores de aplicaciones con Gemini API
Perfiles que quieren construir productos con Gemini: asistentes, agentes, RAG, function calling, structured outputs, herramientas, flujos multimodales, integraciones y automatizaciones basadas en IA.