Curso de Google Jules

Acceder a Jules con una cuenta de Google autorizada para el entorno de trabajo.

Conectar Jules con GitHub mediante el flujo de autorización correspondiente.

Seleccionar repositorios específicos en lugar de conceder acceso amplio sin necesidad.

Revisar permisos solicitados y consecuencias de conectar repositorios corporativos.

Seleccionar repositorio y rama de trabajo antes de iniciar una tarea.

Preparar repositorios de laboratorio para evitar usar código sensible en primeras pruebas.

Comprobar que el repositorio tiene README, tests, scripts y estructura comprensible.

Activar notificaciones para recibir avisos de tareas, cambios o resultados.

Documentar el flujo de alta de usuarios en un equipo corporativo.

Realizar ejercicio de configuración inicial con repositorio de prueba y primera tarea sencilla.

Comprender que Jules trabaja en un entorno remoto donde clona el repositorio y ejecuta la tarea asignada.

Entender la importancia de que el repositorio tenga scripts de instalación, test y build actualizados.

Revisar el plan generado por Jules antes de permitir cambios de código.

Detectar planes demasiado amplios, ambiguos, arriesgados o desconectados del issue original.

Aprobar, ajustar o rechazar planes según alcance, riesgo y claridad.

Revisar diffs propuestos por Jules desde una perspectiva técnica y funcional.

Comprobar que los cambios ejecutan tests y no solo modifican código superficialmente.

Analizar cuándo pedir una iteración adicional y cuándo cerrar la tarea.

Entender el flujo de branch, PR, revisión, aprobación y merge.

Realizar ejercicio de tarea completa: prompt, plan, revisión de cambios y PR.

Crear README técnico con instrucciones reales de instalación, ejecución y pruebas.

Mantener scripts claros en package.json, Makefile, pyproject, Gradle, Maven o herramienta equivalente.

Añadir instrucciones para entorno local, variables, dependencias y servicios externos.

Preparar datos de prueba o mocks para que Jules pueda ejecutar validaciones sin sistemas productivos.

Definir estructura de carpetas comprensible y convenciones de naming.

Crear CONTRIBUTING.md con normas de estilo, ramas, tests, commits y PRs.

Mantener linters, formatters y type checking disponibles en comandos reproducibles.

Eliminar dependencias rotas, scripts obsoletos y documentación contradictoria.

Evitar repositorios que solo funcionan en el ordenador de una persona.

Realizar ejercicio de auditoría de preparación de un repositorio para Jules.

Comprender el propósito de AGENTS.md como archivo de instrucciones para agentes que trabajan en el repositorio.

Definir cómo debe ejecutar el agente instalación, tests, linting, build y validaciones.

Documentar arquitectura, carpetas clave, convenciones y límites de modificación.

Indicar estilos de código, patrones prohibidos, dependencias preferidas y prácticas de seguridad.

Especificar cómo tratar migraciones, tests, cambios de API, documentación y errores conocidos.

Añadir instrucciones por carpeta cuando el repositorio tiene frontend, backend, infra, docs y scripts.

Evitar AGENTS.md genérico que no aporta contexto real ni reglas accionables.

Mantener AGENTS.md actualizado cuando cambia el stack o el flujo de trabajo.

Revisar cómo AGENTS.md mejora la calidad de planes y cambios generados.

Realizar ejercicio de creación de AGENTS.md para un repositorio empresarial.

Redactar tareas claras con objetivo, contexto, archivos relevantes, restricciones y criterios de aceptación.

Diferenciar prompt exploratorio, prompt de fix, prompt de test, prompt de refactor y prompt de documentación.

Incluir pasos de reproducción cuando se pide corregir un bug.

Indicar explícitamente cuándo no debe cambiar comportamiento público, APIs o estructura de datos.

Pedir cambios pequeños y revisables en lugar de encargos demasiado amplios.

Definir criterios de éxito: tests que deben pasar, casos que deben cubrirse y archivos que deben mantenerse.

Usar referencias a issues, logs, errores, stack traces, screenshots o tickets cuando aportan contexto.

Evitar prompts como “mejora el código” sin alcance ni definición de calidad.

Crear plantillas de prompts para bugs, tests, upgrades, refactors, docs y migraciones.

Realizar ejercicio de mejora de prompts malos hasta convertirlos en tareas delegables.

Convertir un bug report en una tarea clara para Jules.

Incluir comportamiento esperado, comportamiento actual, pasos de reproducción y entorno afectado.

Pedir a Jules que reproduzca o razone el fallo antes de proponer el cambio.

Solicitar test de regresión para evitar que el bug reaparezca.

Revisar si el cambio corrige la causa raíz o solo oculta el síntoma.

Detectar cambios colaterales no relacionados con la incidencia.

Validar que no se introducen nuevas dependencias innecesarias.

Comprobar impacto en API pública, datos, rendimiento y seguridad.

Documentar bug, fix, tests y decisión de merge.

Realizar ejercicio de corrección de bug realista con test de regresión.

Pedir a Jules que identifique zonas sin cobertura relacionadas con un cambio.

Generar tests unitarios, integración, end-to-end o snapshot según el caso.

Especificar framework de testing, convenciones y estructura existente.

Revisar si los tests prueban comportamiento real o simplemente reflejan la implementación actual.

Evitar tests frágiles, excesivamente mockeados o sin aserciones relevantes.

Pedir casos límite, inputs inválidos, errores, permisos y regresión.

Integrar tests generados con CI y comandos existentes.

Revisar naming, claridad y mantenibilidad de los tests.

Detectar cuando Jules cambia código productivo para hacer pasar tests mal planteados.

Realizar ejercicio de ampliación de cobertura sobre módulo crítico.

Usar Jules para actualizar dependencias con alcance controlado y criterios claros.

Pedir revisión de changelog, breaking changes y adaptación mínima necesaria.

Ejecutar tests, build y linters tras cada actualización importante.

Migrar versiones de frameworks cuando existen guías oficiales y patrones reconocibles.

Separar actualización de dependencias, refactor y cambio funcional en PRs distintos.

Detectar upgrades que requieren cambios de configuración, imports, rutas o APIs.

Revisar compatibilidad con runtime, Node.js, Python, Java, bundler o entorno de despliegue.

Evitar que Jules actualice muchas dependencias sin justificación ni validación.

Documentar cambios relevantes para el equipo y próximos pasos pendientes.

Realizar ejercicio de upgrade controlado de dependencia con tests y PR.

Definir refactors acotados con objetivo técnico claro: legibilidad, duplicación, tipos, modularidad o separación de capas.

Pedir a Jules que mantenga comportamiento externo y añada tests si faltan.

Revisar si el refactor reduce complejidad o solo cambia estilo.

Limitar alcance a módulo, carpeta, componente o patrón concreto.

Evitar refactors masivos que mezclan formato, arquitectura y cambios funcionales.

Usar Jules para extraer funciones, simplificar condicionales, mejorar nombres o eliminar duplicación.

Pedir explicación de decisiones cuando el cambio afecta arquitectura.

Revisar métricas: cobertura, complejidad, tamaño de PR, rendimiento y mantenibilidad.

Convertir hallazgos de code review en tareas pequeñas para Jules.

Realizar ejercicio de refactor seguro con pruebas antes y después.

Usar Jules para actualizar README, guías de instalación, documentación de API y ejemplos.

Generar documentación desde código existente sin inventar comportamientos.

Pedir ejemplos ejecutables, comandos reales y advertencias sobre prerequisitos.

Actualizar documentación cuando se cambian dependencias, rutas, endpoints o configuración.

Crear guías para onboarding de nuevos desarrolladores.

Revisar que la documentación no expone secretos, rutas internas sensibles o información privada.

Detectar documentación obsoleta o contradictoria y convertirla en tareas.

Usar Jules para crear comentarios técnicos solo cuando aportan valor.

Evitar documentación excesiva que duplica el código sin explicar decisiones.

Realizar ejercicio de actualización documental tras cambio funcional.

Revisar diffs con el mismo rigor que código escrito por una persona.

Comprobar alcance, legibilidad, seguridad, rendimiento, estilo y compatibilidad.

Revisar tests, snapshots, mocks, fixtures y datos de prueba generados.

Detectar cambios innecesarios en formato, dependencias, lockfiles o archivos no relacionados.

Comprobar que no se introducen secretos, logs sensibles ni datos de prueba inadecuados.

Ejecutar CI, tests locales y pruebas manuales cuando el cambio lo requiere.

Pedir explicaciones o ajustes cuando una decisión técnica no está justificada.

Usar checklist de revisión específico para PRs generados por agentes.

Evitar merging automático sin revisión humana en repositorios críticos.

Realizar ejercicio de code review sobre PR generado por agente con errores intencionados.

Convertir issues bien escritos en tareas delegables a Jules.

Usar labels, plantillas de issue y criterios de aceptación para mejorar resultados.

Diseñar flujos donde Jules toma tareas repetitivas desde issues definidos.

Separar bugs, docs, tests, dependency updates, refactors y feature tasks.

Establecer límites de tamaño para issues que pueden asignarse a un agente.

Crear plantillas de issue con contexto técnico, pasos de reproducción y comandos esperados.

Revisar cómo mantener conversación en el issue o PR durante iteraciones.

Evitar delegar issues vagos, estratégicos o sin owner funcional.

Medir tiempos desde issue hasta PR y tasa de aceptación.

Realizar ejercicio de convertir backlog desordenado en tareas aptas para Jules.

Comprender los recursos principales de la API: sources, sessions y activities.

Generar y proteger API keys desde configuración de usuario o entorno autorizado.

Listar sources disponibles y seleccionar repositorios conectados.

Crear sessions con prompt, source context, rama inicial y modo de automatización.

Consultar actividades, progreso, estado y resultados de sesiones.

Integrar la API con herramientas internas, bots, portales, Slack, Linear, GitHub o sistemas de tickets.

Gestionar errores, límites, credenciales, expiración y cambios de una API en alpha.

Evitar exponer API keys en repositorios, logs, issues o workflows públicos.

Diseñar wrappers internos para usar Jules API de forma controlada.

Realizar ejercicio de creación de sesión Jules mediante API con repositorio de laboratorio.

Instalar y configurar herramientas de línea de comandos de Jules cuando estén disponibles para el entorno.

Autenticarse de forma segura sin exponer credenciales en scripts o historial de terminal.

Lanzar tareas desde terminal para integrarlas en flujos diarios de desarrollo.

Crear scripts repetibles para tareas frecuentes: docs, tests, bugs menores o upgrades.

Revisar resultados, planes y referencias desde el flujo CLI.

Combinar CLI con Git, branch naming, issue IDs y convenciones de equipo.

Evitar scripts que lanzan tareas masivas sin control humano o validación previa.

Crear alias y comandos internos para uso controlado por equipos.

Documentar cuándo usar web UI, CLI, API o GitHub Actions.

Realizar ejercicio de automatización local con Jules Tools y repositorio de prueba.

Entender cómo Jules puede invocarse desde eventos de GitHub Actions.

Crear workflows manuales con `workflow_dispatch` para ejecutar tareas bajo demanda.

Crear workflows programados para mantenimiento controlado de repositorios.

Usar secrets de GitHub para almacenar la API key de Jules.

Limitar permisos del workflow para reducir riesgo en repositorios sensibles.

Diseñar prompts seguros para acciones recurrentes como tests, docs, dependencias o análisis de seguridad.

Evitar workflows que generan cambios o PRs sin límites de alcance.

Revisar PRs creados por automatizaciones antes de mergear.

Registrar logs de ejecución, errores, ramas creadas y resultados.

Realizar ejercicio de GitHub Action que lanza una tarea Jules controlada.

Conectar cambios propuestos por Jules con pipelines de build, test, linting y análisis estático.

Definir reglas de branch protection para exigir revisión humana y checks obligatorios.

Evitar que un agente pueda saltarse tests, approvals o políticas de repositorio.

Crear quality gates por tipo de cambio: test, docs, bugfix, dependencia o feature.

Añadir análisis de seguridad, dependency scanning y secret scanning a PRs generados.

Controlar auto-merge solo en casos de muy bajo riesgo y con criterios estrictos.

Gestionar entornos preview para validar cambios frontend o full stack.

Documentar cómo actuar ante PR generado por Jules que falla CI.

Medir tasa de PRs generados, aprobados, rechazados, reabiertos o modificados.

Realizar ejercicio de pipeline completo con PR generado por Jules y checks obligatorios.

Revisar permisos concedidos a Jules sobre organizaciones, repositorios y ramas.

Aplicar principio de mínimo privilegio en GitHub y herramientas asociadas.

Evitar que Jules acceda a repositorios con secretos, datos sensibles o código altamente restringido sin control.

Mantener secretos fuera del repositorio y usar variables de entorno o gestores seguros.

Configurar secret scanning, dependency scanning y revisión de cambios sensibles.

Detectar si un cambio introduce logs de tokens, credenciales, datos personales o claves API.

Revisar acciones automatizadas que puedan modificar archivos de infraestructura, despliegue o seguridad.

Crear política de uso de Jules para repositorios públicos, privados, críticos y experimentales.

Coordinar adopción con seguridad, legal, privacidad y responsables de plataforma.

Realizar ejercicio de threat modeling sobre un flujo Jules en repositorio corporativo.

Usar Jules para proponer upgrades sin perder control sobre supply chain.

Revisar lockfiles, cambios transitivos, paquetes nuevos y origen de dependencias.

Pedir justificación de nuevas librerías y alternativas sin dependencia externa.

Ejecutar dependency scanning y análisis de vulnerabilidades antes de aprobar PRs.

Controlar cambios en scripts de build, postinstall, GitHub Actions y configuración de paquetes.

Detectar riesgos de typosquatting, dependencias abandonadas o licencias incompatibles.

Separar upgrades de seguridad de mejoras funcionales o refactors.

Documentar política de dependencias permitidas y proceso de aprobación.

Evitar que un agente instale paquetes para resolver problemas simples sin análisis.

Realizar ejercicio de actualización de dependencia vulnerable con revisión de riesgo.

Usar Jules en proyectos frontend con React, Angular, Vue, Next.js o frameworks equivalentes.

Usar Jules en backends Node.js, Python, Java, .NET, Go o servicios API.

Aplicar Jules a monorepos con paquetes compartidos, workspaces, apps y librerías.

Trabajar con repositorios de documentación, SDKs, librerías internas y herramientas CLI.

Evaluar límites en proyectos con infraestructura como código, Terraform, Docker o Kubernetes.

Diseñar tareas para repositorios legacy con poca cobertura de tests.

Usar Jules para migraciones pequeñas en código repetitivo o patrones conocidos.

Evitar aplicar Jules a dominios críticos sin entorno de test fiable.

Crear plantillas de uso por tipo de stack y madurez del repositorio.

Realizar ejercicio de comparación de tareas Jules en tres tipos de repositorio.

Identificar tareas repetitivas que consumen tiempo y son candidatas a Jules.

Diseñar pilotos con repositorios de bajo riesgo y métricas claras.

Medir ahorro de tiempo, tasa de aceptación, defectos introducidos y satisfacción del equipo.

Formar al equipo en prompts, revisión, límites y seguridad.

Evitar imponer Jules sin explicar cuándo ayuda y cuándo puede crear más trabajo.

Crear champions internos y canal de dudas para buenas prácticas.

Documentar ejemplos de tareas buenas y tareas malas.

Establecer normas sobre transparencia: indicar cuándo un PR fue generado o asistido por agente.

Revisar impacto en aprendizaje, ownership, calidad y cultura de ingeniería.

Realizar ejercicio de plan de adopción por equipo durante 90 días.

Crear inventario de equipos, repositorios, permisos, agentes, API keys y automatizaciones Jules.

Clasificar repositorios por criticidad, sensibilidad, cobertura de tests y madurez de CI/CD.

Definir políticas de uso para bugs, features, docs, tests, dependencias, seguridad e infraestructura.

Establecer roles: usuario Jules, reviewer, admin, security approver, platform owner y engineering manager.

Crear proceso de aprobación para automatizaciones con API o GitHub Actions.

Definir métricas de gobierno: uso, éxito, rechazo, fallos, tiempos, riesgos y ahorro estimado.

Integrar Jules con estándares de SDLC, seguridad, auditoría, compliance y gestión de cambios.

Preparar documentación interna: guía de uso, playbooks, checklists y matriz de riesgos.

Evitar adopción descontrolada por cuentas individuales sin visibilidad corporativa.

Realizar ejercicio de diseño de política corporativa de uso de Jules.

Medir número de tareas lanzadas, completadas, fallidas, abandonadas y convertidas en PR.

Medir tiempo desde tarea hasta plan, plan hasta diff, diff hasta PR y PR hasta merge.

Evaluar calidad de PRs: comentarios de review, cambios humanos posteriores, fallos de CI y bugs reabiertos.

Medir tipos de tarea donde Jules aporta más valor y donde genera más fricción.

Crear dashboard de productividad con métricas técnicas y métricas de equipo.

Revisar coste de uso frente a ahorro estimado y valor entregado.

Analizar si Jules reduce deuda técnica o solo genera más cambios.

Recoger feedback cualitativo de developers, reviewers, QA y responsables técnicos.

Evitar medir éxito solo por número de líneas de código generadas.

Realizar ejercicio de informe de impacto de Jules en un equipo de desarrollo.

Reconocer que Jules puede proponer cambios aunque la mejor opción sea no tocar código.

Detectar planes que no reproducen el problema antes de modificar.

Identificar PRs con cambios demasiado amplios para una tarea pequeña.

Revisar si Jules introduce soluciones parciales, duplicadas o inconsistentes con la arquitectura.

Evitar aceptar cambios porque “los tests pasan” si los tests no cubren el comportamiento crítico.

Comprobar compatibilidad con producción, datos reales, rendimiento y seguridad.

Pedir a Jules tareas más pequeñas cuando falla en encargos amplios.

Crear protocolo de rechazo y aprendizaje a partir de PRs fallidos.

Mantener responsabilidad humana sobre decisiones de diseño, seguridad y release.

Realizar ejercicio de análisis de errores en varias propuestas generadas por agente.

Seleccionar un repositorio de laboratorio con backend, frontend, tests, issues y documentación técnica.

Preparar README, scripts de instalación, build, lint, test y ejecución local.

Crear AGENTS.md con arquitectura, comandos, límites, estilo, pruebas y criterios de cambio.

Conectar Jules con el repositorio y configurar acceso con permisos mínimos.

Crear plantilla de issue para bugs, tests, documentación, dependencias y refactors.

Lanzar una tarea de bugfix con pasos de reproducción y criterio de aceptación.

Revisar el plan generado, ajustar alcance y aprobar solo cambios razonables.

Revisar diff, tests, archivos modificados, dependencias y coherencia técnica.

Crear una tarea de generación de tests para cubrir un caso no probado.

Crear una tarea de documentación para actualizar README o guía de desarrollo.

Crear una tarea de actualización de dependencia con revisión de breaking changes.

Configurar branch protection, checks obligatorios y reglas de revisión humana.

Implementar un workflow de GitHub Actions que invoque Jules de forma controlada.

Proteger API key mediante GitHub Secrets y documentar rotación y uso seguro.

Crear script o flujo con Jules API para iniciar una session desde herramienta externa.

Medir resultados: tiempos, PRs, fallos de CI, cambios manuales y aceptación del equipo.

Crear checklist de revisión de PRs generados por Jules.

Diseñar política de uso corporativa por tipo de repositorio y criticidad.

Preparar informe final con arquitectura de adopción, riesgos, controles, métricas y roadmap.

Presentar el flujo final defendiendo productividad, seguridad, revisión humana, calidad y gobierno.