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
Pensado para quienes deben dominar Kimi Code en su día a día
Desarrolladores de software
Este curso encaja con desarrolladores que quieren usar Kimi Code para comprender repositorios, implementar cambios, corregir bugs, generar pruebas, refactorizar código y documentar soluciones. Aprenderán a trabajar con el agente sin perder criterio técnico, revisando diffs, validando con tests y evitando aceptar cambios generados sin control.
Tech leads y responsables técnicos
Los tech leads podrán definir estándares de uso para Kimi Code dentro del equipo: qué tareas se pueden delegar, qué cambios requieren revisión, qué comandos son seguros, cómo se documenta el trabajo y cómo se evita que cada persona use el agente de forma distinta.
QA automation y SDET
Los perfiles de calidad podrán usar Kimi Code para generar pruebas, revisar cobertura, analizar fallos, preparar datos, ejecutar suites, detectar regresiones y documentar evidencias. El curso les ayuda a convertir la IA en apoyo real para testing, no en una fuente de tests superficiales.
DevOps, plataforma e infraestructura
Los equipos DevOps podrán aplicar Kimi Code a scripts, pipelines, contenedores, automatización, diagnóstico de errores, documentación operativa y revisión de configuración. La formación insiste en límites de terminal, permisos, entornos seguros y revisión humana antes de tocar infraestructura sensible.
Arquitectos de software
Los perfiles de arquitectura podrán usar Kimi Code para mapear repositorios, detectar dependencias, revisar deuda técnica, analizar patrones, generar documentación y preparar planes de modernización. El valor está en acelerar análisis sin delegar decisiones críticas de diseño.
Equipos de IT y transformación digital
Los equipos que lideran adopción de herramientas de IA podrán diseñar un modelo corporativo de uso: instalación, permisos, configuración, MCP, plugins, Skills, seguridad, soporte, métricas y buenas prácticas para escalar Kimi Code con gobierno.
Proveedor con 16 años de experiencia en formación empresarial
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
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Incluye ambos. El CLI se trabaja como interfaz principal para terminal, automatización y flujos agentic; VS Code se cubre para equipos que prefieren trabajar desde el editor con una experiencia más visual.
Sí. La documentación oficial describe que Kimi Code CLI puede leer y editar código, ejecutar comandos, buscar archivos y obtener contenido web, planificando y ajustando pasos durante la tarea.
Depende del método. El script oficial de instalación no requiere Node.js preinstalado; si se instala mediante npm, la documentación indica Node.js 24.15.0 o posterior.
Sí. MCP es una parte importante del curso. Kimi Code CLI soporta conexión a servidores MCP para ampliar capacidades del agente con herramientas y fuentes externas.
Sí. El temario cubre Skills, hooks, plugins, agentes y subagentes como capacidades de personalización y extensión, siempre con enfoque de seguridad, versionado, pruebas y gobierno empresarial.
Sí, el enfoque es transversal. Kimi Code se puede aplicar a repositorios de distintos lenguajes, aunque las prácticas deben adaptarse al stack real del equipo, sus comandos, tests, arquitectura y convenciones.
Sí, pero solo con política clara. El curso insiste en sandbox, revisión humana, protección de secretos, permisos mínimos, control de comandos, restricciones de MCP y prohibición de datos sensibles en prácticas.
No. Kimi Code acelera análisis, edición, pruebas y documentación, pero las decisiones técnicas, revisión de seguridad, aceptación de cambios y responsabilidad final siguen siendo humanas.
Sí. Se trabaja análisis de pipelines, errores de CI, scripts, contenedores, comandos, validaciones, runbooks, documentación operativa y cambios controlados en automatización.
No. Es una formación corporativa práctica para equipos técnicos. Está orientada a productividad, seguridad, calidad, automatización y adopción profesional de Kimi Code.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en IA aplicada al desarrollo, productividad, testing, DevOps, automatización, seguridad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Incluye ambos. El CLI se trabaja como interfaz principal para terminal, automatización y flujos agentic; VS Code se cubre para equipos que prefieren trabajar desde el editor con una experiencia más visual.
Sí. La documentación oficial describe que Kimi Code CLI puede leer y editar código, ejecutar comandos, buscar archivos y obtener contenido web, planificando y ajustando pasos durante la tarea.
Depende del método. El script oficial de instalación no requiere Node.js preinstalado; si se instala mediante npm, la documentación indica Node.js 24.15.0 o posterior.
Sí. MCP es una parte importante del curso. Kimi Code CLI soporta conexión a servidores MCP para ampliar capacidades del agente con herramientas y fuentes externas.
Sí. El temario cubre Skills, hooks, plugins, agentes y subagentes como capacidades de personalización y extensión, siempre con enfoque de seguridad, versionado, pruebas y gobierno empresarial.
Sí, el enfoque es transversal. Kimi Code se puede aplicar a repositorios de distintos lenguajes, aunque las prácticas deben adaptarse al stack real del equipo, sus comandos, tests, arquitectura y convenciones.
Sí, pero solo con política clara. El curso insiste en sandbox, revisión humana, protección de secretos, permisos mínimos, control de comandos, restricciones de MCP y prohibición de datos sensibles en prácticas.
No. Kimi Code acelera análisis, edición, pruebas y documentación, pero las decisiones técnicas, revisión de seguridad, aceptación de cambios y responsabilidad final siguen siendo humanas.
Sí. Se trabaja análisis de pipelines, errores de CI, scripts, contenedores, comandos, validaciones, runbooks, documentación operativa y cambios controlados en automatización.
No. Es una formación corporativa práctica para equipos técnicos. Está orientada a productividad, seguridad, calidad, automatización y adopción profesional de Kimi Code.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en IA aplicada al desarrollo, productividad, testing, DevOps, automatización, seguridad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
Tema 1: ¿Qué es Kimi Code y cuándo tiene sentido usarlo en una empresa?
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
Tema 2: Ecosistema Kimi Code: CLI, VS Code, API y herramientas compatibles
Revisar las formas principales de uso de Kimi Code: cliente CLI para terminal, extensión de VS Code e integración mediante API o herramientas de terceros.
Entender que el CLI está orientado a desarrolladores que prefieren trabajar desde terminal con lectura de archivos, edición, comandos y tareas automatizadas.
Usar la extensión de VS Code cuando el equipo necesita interacción desde el editor, navegación visual del proyecto y cambios más integrados en el flujo diario.
Valorar el uso de Kimi Code con herramientas externas cuando la empresa ya trabaja con clientes agentic o entornos de desarrollo alternativos.
Diferenciar Kimi Code como producto de desarrollo frente al uso general de modelos Kimi en API o chat.
Revisar dependencias de plan, cuenta, API key, disponibilidad, límites, proveedor configurado y política corporativa.
Diseñar qué modalidad conviene por perfil: CLI para automatización, VS Code para desarrollo diario, API para integraciones y terceros para flujos existentes.
Evitar una adopción fragmentada donde cada equipo configura proveedores, permisos y herramientas de forma distinta.
Documentar la arquitectura de uso empresarial con clientes permitidos, modelos aprobados, datos accesibles y canales de soporte.
Crear una matriz de uso recomendada por perfil, tipo de tarea, nivel de riesgo y entorno técnico.
Tema 3: Instalación, autenticación y primer arranque seguro
Instalar Kimi Code CLI mediante script oficial o npm según política interna, sistema operativo y control de software de la empresa.
Validar que el ejecutable `kimi` queda disponible en el PATH y que la versión instalada corresponde al entorno aprobado.
Conocer que la instalación por npm requiere Node.js 24.15.0 o superior, según la documentación de Quick Start.
Iniciar Kimi Code dentro de una carpeta de proyecto con `kimi`, diferenciando sesión interactiva, instrucción puntual y reanudación de sesión.
Usar `/login` para configurar credenciales desde el flujo interactivo, seleccionando Kimi Code o Moonshot AI Open Platform según el caso.
Separar cuentas personales y corporativas para evitar uso no autorizado de repositorios, modelos o datos de empresa.
Configurar el primer repositorio de laboratorio con código no confidencial, tests, scripts y documentación mínima.
Verificar comportamiento inicial: lectura de estructura, búsqueda de archivos, resumen de proyecto y propuesta de próximos pasos.
Evitar conectar Kimi Code directamente a repositorios productivos antes de definir permisos, reglas, datos permitidos y revisión humana.
Crear una checklist de onboarding para que cualquier desarrollador instale, autentique, pruebe y use Kimi Code de forma segura.
Tema 4: Configuración, providers, modelos y archivos locales
Revisar la configuración de Kimi Code para entender dónde se definen proveedores, modelos, parámetros, credenciales, sesiones y comportamiento runtime.
Configurar Kimi Code con el proveedor aprobado por la organización, evitando claves personales no auditadas.
Entender que la documentación permite configurar otros proveedores mediante `config.toml` cuando se trabaja con Anthropic, OpenAI, Google u otros.
Separar configuración global, configuración por proyecto y ajustes temporales para evitar cambios accidentales entre repositorios.
Revisar las ubicaciones de datos locales, sesiones, logs, configuración y cachés para saber qué información queda almacenada en el equipo.
Aplicar controles sobre archivos de credenciales, permisos de lectura, copia de seguridad, limpieza y baja de usuarios.
Ajustar modelo, proveedor y parámetros según tipo de tarea: análisis profundo, edición rápida, documentación, testing o automatización.
Evitar cambios de modelo no documentados cuando afectan calidad, coste, latencia o cumplimiento interno.
Documentar una configuración corporativa recomendada con comandos, rutas, variables, políticas y troubleshooting.
Crear un perfil de configuración de laboratorio con proveedor, modelo, logs, sesiones y repositorio de pruebas.
Tema 5: Sesiones, contexto y gestión del historial de trabajo
Entender cómo Kimi Code conserva contexto de sesión, conversaciones, estado, historial y trazas para poder reanudar trabajo técnico.
Usar sesiones separadas por tarea para no mezclar bugs, refactorizaciones, investigación, documentación y cambios de arquitectura.
Limitar el contexto enviado al agente para que trabaje con archivos relevantes y no arrastre supuestos de conversaciones anteriores.
Reanudar sesiones cuando se necesita continuar una investigación o implementación sin reconstruir todo el contexto desde cero.
Cerrar o limpiar sesiones obsoletas cuando contienen decisiones antiguas, rutas, logs o información que ya no debe influir.
Nombrar y documentar sesiones importantes cuando forman parte de un análisis técnico, spike o preparación de PR.
Revisar el contexto antes de pedir cambios sensibles para evitar que el agente use información desactualizada.
Gestionar historial local según política de privacidad, retención y confidencialidad de la empresa.
Evitar usar una única sesión interminable para todo el proyecto, porque reduce precisión y aumenta riesgo de confusión.
Diseñar una práctica de gestión de sesiones para bugs, features, refactorizaciones, documentación y soporte.
Tema 6: Lectura de repositorios y análisis de codebase
Pedir a Kimi Code que explore estructura, directorios, dependencias, puntos de entrada, módulos, tests y documentación antes de proponer cambios.
Solicitar mapas de arquitectura que distingan componentes reales del repositorio, supuestos y zonas no revisadas.
Analizar proyectos grandes por capas, bounded contexts, paquetes, servicios, librerías, scripts, pipelines y archivos de configuración.
Detectar dependencias internas, librerías externas, acoplamientos, duplicidad, puntos calientes y zonas sin cobertura de tests.
Usar búsquedas dirigidas para localizar reglas de negocio, errores recurrentes, llamadas a APIs, configuración o código legacy.
Pedir explicaciones orientadas a onboarding: qué hace cada módulo, cómo se ejecuta, dónde están los tests y qué riesgos tiene.
Evitar que el agente genere conclusiones arquitectónicas sin citar archivos, rutas, funciones o evidencias revisadas.
Convertir análisis de codebase en documentación útil: mapa de módulos, comandos, riesgos, owners y próximos pasos.
Usar el análisis inicial como base antes de pedir implementación, testing o refactorización.
Construir un informe de comprensión de repositorio con estructura, arquitectura, dependencias y recomendaciones accionables.
Tema 7: Prompting profesional para Kimi Code
Redactar instrucciones con objetivo, contexto, alcance, restricciones, criterios de aceptación y comandos de validación esperados.
Separar tareas de investigación, planificación, implementación, testing y documentación para evitar cambios improvisados.
Pedir al agente que proponga un plan antes de tocar código cuando la tarea afecta a varios archivos o decisiones técnicas.
Limitar el alcance explícitamente: qué carpetas puede revisar, qué archivos puede modificar y qué cambios quedan fuera.
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
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
Tema 1: ¿Qué es Kimi Code y cuándo tiene sentido usarlo en una empresa?
¿Qué es Kimi Code y por qué se plantea como un agente de desarrollo capaz de leer código, editar archivos, ejecutar comandos y ayudar en tareas técnicas completas?
¿Para qué sirve Kimi Code en una empresa cuando ya existen IDEs, copilotos de código, chats de IA, documentación interna y herramientas DevOps?
¿Qué diferencia hay entre usar Kimi Code como asistente puntual y usarlo como agente capaz de planificar, actuar, revisar resultados y ajustar pasos?
¿Cuándo aporta valor en tareas reales como comprender un repositorio, corregir errores, generar tests, automatizar scripts o documentar cambios?
¿Cuándo no conviene usarlo, especialmente si la tarea afecta a secretos, producción, datos sensibles, infraestructura crítica o decisiones sin revisión?
¿Qué perfiles pueden beneficiarse: desarrollo, QA, DevOps, arquitectura, soporte técnico, documentación, plataforma y equipos de modernización?
¿Qué riesgos aparecen si se usa sin criterio: cambios demasiado amplios, comandos peligrosos, código no probado, dependencia excesiva y fuga de información?
¿Qué significa supervisar a un agente de código: acotar alcance, revisar planes, aprobar comandos, validar tests y entender cada diff antes de aceptar?
¿Qué condiciones organizativas necesita la empresa para adoptarlo: repositorios limpios, tests, estándares, permisos, soporte y política de uso de IA?
¿Qué indicadores permiten saber si Kimi Code aporta valor: tiempo de resolución, calidad de PR, tests añadidos, reducción de retrabajo y satisfacción técnica?
Tema 2: Ecosistema Kimi Code: CLI, VS Code, API y herramientas compatibles
Revisar las formas principales de uso de Kimi Code: cliente CLI para terminal, extensión de VS Code e integración mediante API o herramientas de terceros.
Entender que el CLI está orientado a desarrolladores que prefieren trabajar desde terminal con lectura de archivos, edición, comandos y tareas automatizadas.
Usar la extensión de VS Code cuando el equipo necesita interacción desde el editor, navegación visual del proyecto y cambios más integrados en el flujo diario.
Valorar el uso de Kimi Code con herramientas externas cuando la empresa ya trabaja con clientes agentic o entornos de desarrollo alternativos.
Diferenciar Kimi Code como producto de desarrollo frente al uso general de modelos Kimi en API o chat.
Revisar dependencias de plan, cuenta, API key, disponibilidad, límites, proveedor configurado y política corporativa.
Diseñar qué modalidad conviene por perfil: CLI para automatización, VS Code para desarrollo diario, API para integraciones y terceros para flujos existentes.
Evitar una adopción fragmentada donde cada equipo configura proveedores, permisos y herramientas de forma distinta.
Documentar la arquitectura de uso empresarial con clientes permitidos, modelos aprobados, datos accesibles y canales de soporte.
Crear una matriz de uso recomendada por perfil, tipo de tarea, nivel de riesgo y entorno técnico.
Tema 3: Instalación, autenticación y primer arranque seguro
Instalar Kimi Code CLI mediante script oficial o npm según política interna, sistema operativo y control de software de la empresa.
Validar que el ejecutable `kimi` queda disponible en el PATH y que la versión instalada corresponde al entorno aprobado.
Conocer que la instalación por npm requiere Node.js 24.15.0 o superior, según la documentación de Quick Start.
Iniciar Kimi Code dentro de una carpeta de proyecto con `kimi`, diferenciando sesión interactiva, instrucción puntual y reanudación de sesión.
Usar `/login` para configurar credenciales desde el flujo interactivo, seleccionando Kimi Code o Moonshot AI Open Platform según el caso.
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Verificar comportamiento inicial: lectura de estructura, búsqueda de archivos, resumen de proyecto y propuesta de próximos pasos.
Evitar conectar Kimi Code directamente a repositorios productivos antes de definir permisos, reglas, datos permitidos y revisión humana.
Crear una checklist de onboarding para que cualquier desarrollador instale, autentique, pruebe y use Kimi Code de forma segura.
Tema 4: Configuración, providers, modelos y archivos locales
Revisar la configuración de Kimi Code para entender dónde se definen proveedores, modelos, parámetros, credenciales, sesiones y comportamiento runtime.
Configurar Kimi Code con el proveedor aprobado por la organización, evitando claves personales no auditadas.
Entender que la documentación permite configurar otros proveedores mediante `config.toml` cuando se trabaja con Anthropic, OpenAI, Google u otros.
Separar configuración global, configuración por proyecto y ajustes temporales para evitar cambios accidentales entre repositorios.
Revisar las ubicaciones de datos locales, sesiones, logs, configuración y cachés para saber qué información queda almacenada en el equipo.
Aplicar controles sobre archivos de credenciales, permisos de lectura, copia de seguridad, limpieza y baja de usuarios.
Ajustar modelo, proveedor y parámetros según tipo de tarea: análisis profundo, edición rápida, documentación, testing o automatización.
Evitar cambios de modelo no documentados cuando afectan calidad, coste, latencia o cumplimiento interno.
Documentar una configuración corporativa recomendada con comandos, rutas, variables, políticas y troubleshooting.
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Tema 5: Sesiones, contexto y gestión del historial de trabajo
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Usar sesiones separadas por tarea para no mezclar bugs, refactorizaciones, investigación, documentación y cambios de arquitectura.
Limitar el contexto enviado al agente para que trabaje con archivos relevantes y no arrastre supuestos de conversaciones anteriores.
Reanudar sesiones cuando se necesita continuar una investigación o implementación sin reconstruir todo el contexto desde cero.
Cerrar o limpiar sesiones obsoletas cuando contienen decisiones antiguas, rutas, logs o información que ya no debe influir.
Nombrar y documentar sesiones importantes cuando forman parte de un análisis técnico, spike o preparación de PR.
Revisar el contexto antes de pedir cambios sensibles para evitar que el agente use información desactualizada.
Gestionar historial local según política de privacidad, retención y confidencialidad de la empresa.
Evitar usar una única sesión interminable para todo el proyecto, porque reduce precisión y aumenta riesgo de confusión.
Diseñar una práctica de gestión de sesiones para bugs, features, refactorizaciones, documentación y soporte.
Tema 6: Lectura de repositorios y análisis de codebase
Pedir a Kimi Code que explore estructura, directorios, dependencias, puntos de entrada, módulos, tests y documentación antes de proponer cambios.
Solicitar mapas de arquitectura que distingan componentes reales del repositorio, supuestos y zonas no revisadas.
Analizar proyectos grandes por capas, bounded contexts, paquetes, servicios, librerías, scripts, pipelines y archivos de configuración.
Detectar dependencias internas, librerías externas, acoplamientos, duplicidad, puntos calientes y zonas sin cobertura de tests.
Usar búsquedas dirigidas para localizar reglas de negocio, errores recurrentes, llamadas a APIs, configuración o código legacy.
Pedir explicaciones orientadas a onboarding: qué hace cada módulo, cómo se ejecuta, dónde están los tests y qué riesgos tiene.
Evitar que el agente genere conclusiones arquitectónicas sin citar archivos, rutas, funciones o evidencias revisadas.
Convertir análisis de codebase en documentación útil: mapa de módulos, comandos, riesgos, owners y próximos pasos.
Usar el análisis inicial como base antes de pedir implementación, testing o refactorización.
Construir un informe de comprensión de repositorio con estructura, arquitectura, dependencias y recomendaciones accionables.
Tema 7: Prompting profesional para Kimi Code
Redactar instrucciones con objetivo, contexto, alcance, restricciones, criterios de aceptación y comandos de validación esperados.
Separar tareas de investigación, planificación, implementación, testing y documentación para evitar cambios improvisados.
Pedir al agente que proponga un plan antes de tocar código cuando la tarea afecta a varios archivos o decisiones técnicas.
Limitar el alcance explícitamente: qué carpetas puede revisar, qué archivos puede modificar y qué cambios quedan fuera.
Pensado para quienes deben dominar Kimi Code en su día a día
Desarrolladores de software
Este curso encaja con desarrolladores que quieren usar Kimi Code para comprender repositorios, implementar cambios, corregir bugs, generar pruebas, refactorizar código y documentar soluciones. Aprenderán a trabajar con el agente sin perder criterio técnico, revisando diffs, validando con tests y evitando aceptar cambios generados sin control.
Tech leads y responsables técnicos
Los tech leads podrán definir estándares de uso para Kimi Code dentro del equipo: qué tareas se pueden delegar, qué cambios requieren revisión, qué comandos son seguros, cómo se documenta el trabajo y cómo se evita que cada persona use el agente de forma distinta.
QA automation y SDET
Los perfiles de calidad podrán usar Kimi Code para generar pruebas, revisar cobertura, analizar fallos, preparar datos, ejecutar suites, detectar regresiones y documentar evidencias. El curso les ayuda a convertir la IA en apoyo real para testing, no en una fuente de tests superficiales.
DevOps, plataforma e infraestructura
Los equipos DevOps podrán aplicar Kimi Code a scripts, pipelines, contenedores, automatización, diagnóstico de errores, documentación operativa y revisión de configuración. La formación insiste en límites de terminal, permisos, entornos seguros y revisión humana antes de tocar infraestructura sensible.
Arquitectos de software
Los perfiles de arquitectura podrán usar Kimi Code para mapear repositorios, detectar dependencias, revisar deuda técnica, analizar patrones, generar documentación y preparar planes de modernización. El valor está en acelerar análisis sin delegar decisiones críticas de diseño.
Equipos de IT y transformación digital
Los equipos que lideran adopción de herramientas de IA podrán diseñar un modelo corporativo de uso: instalación, permisos, configuración, MCP, plugins, Skills, seguridad, soporte, métricas y buenas prácticas para escalar Kimi Code con gobierno.
Proveedor con 16 años de experiencia en formación empresarial
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años de liderazgo
+480.000
Alumnos formados en Imagina
¿Tienes dudas?
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Kimi Code
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.
Incluye ambos. El CLI se trabaja como interfaz principal para terminal, automatización y flujos agentic; VS Code se cubre para equipos que prefieren trabajar desde el editor con una experiencia más visual.
Sí. La documentación oficial describe que Kimi Code CLI puede leer y editar código, ejecutar comandos, buscar archivos y obtener contenido web, planificando y ajustando pasos durante la tarea.
Depende del método. El script oficial de instalación no requiere Node.js preinstalado; si se instala mediante npm, la documentación indica Node.js 24.15.0 o posterior.
Sí. MCP es una parte importante del curso. Kimi Code CLI soporta conexión a servidores MCP para ampliar capacidades del agente con herramientas y fuentes externas.
Sí. El temario cubre Skills, hooks, plugins, agentes y subagentes como capacidades de personalización y extensión, siempre con enfoque de seguridad, versionado, pruebas y gobierno empresarial.
Sí, el enfoque es transversal. Kimi Code se puede aplicar a repositorios de distintos lenguajes, aunque las prácticas deben adaptarse al stack real del equipo, sus comandos, tests, arquitectura y convenciones.
Sí, pero solo con política clara. El curso insiste en sandbox, revisión humana, protección de secretos, permisos mínimos, control de comandos, restricciones de MCP y prohibición de datos sensibles en prácticas.
No. Kimi Code acelera análisis, edición, pruebas y documentación, pero las decisiones técnicas, revisión de seguridad, aceptación de cambios y responsabilidad final siguen siendo humanas.
Sí. Se trabaja análisis de pipelines, errores de CI, scripts, contenedores, comandos, validaciones, runbooks, documentación operativa y cambios controlados en automatización.
No. Es una formación corporativa práctica para equipos técnicos. Está orientada a productividad, seguridad, calidad, automatización y adopción profesional de Kimi Code.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en IA aplicada al desarrollo, productividad, testing, DevOps, automatización, seguridad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Incluye ambos. El CLI se trabaja como interfaz principal para terminal, automatización y flujos agentic; VS Code se cubre para equipos que prefieren trabajar desde el editor con una experiencia más visual.
Sí. La documentación oficial describe que Kimi Code CLI puede leer y editar código, ejecutar comandos, buscar archivos y obtener contenido web, planificando y ajustando pasos durante la tarea.
Depende del método. El script oficial de instalación no requiere Node.js preinstalado; si se instala mediante npm, la documentación indica Node.js 24.15.0 o posterior.
Sí. MCP es una parte importante del curso. Kimi Code CLI soporta conexión a servidores MCP para ampliar capacidades del agente con herramientas y fuentes externas.
Sí. El temario cubre Skills, hooks, plugins, agentes y subagentes como capacidades de personalización y extensión, siempre con enfoque de seguridad, versionado, pruebas y gobierno empresarial.
Sí, el enfoque es transversal. Kimi Code se puede aplicar a repositorios de distintos lenguajes, aunque las prácticas deben adaptarse al stack real del equipo, sus comandos, tests, arquitectura y convenciones.
Sí, pero solo con política clara. El curso insiste en sandbox, revisión humana, protección de secretos, permisos mínimos, control de comandos, restricciones de MCP y prohibición de datos sensibles en prácticas.
No. Kimi Code acelera análisis, edición, pruebas y documentación, pero las decisiones técnicas, revisión de seguridad, aceptación de cambios y responsabilidad final siguen siendo humanas.
Sí. Se trabaja análisis de pipelines, errores de CI, scripts, contenedores, comandos, validaciones, runbooks, documentación operativa y cambios controlados en automatización.
No. Es una formación corporativa práctica para equipos técnicos. Está orientada a productividad, seguridad, calidad, automatización y adopción profesional de Kimi Code.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en IA aplicada al desarrollo, productividad, testing, DevOps, automatización, seguridad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.