Codex: agentes, skills, MCP y Spec-Driven Development

<p>¿Quieres aprender a trabajar con agentes de IA en la terminal y entender cómo se construye software real cuando dejas de escribir cada línea a mano?</p><p><br>En este curso aprenderás a dominar <span>OpenAI Codex CLI</span> construyendo <span>door-list</span>, una aplicación completa de gestión de eventos con registro de asistentes y check-in mediante códigos QR, usando Next.js, React, Tailwind y Supabase.</p><p><br></p><p>Pero este curso tiene una particularidad que lo hace distinto: <span>construiremos el mismo proyecto dos veces</span>.</p><p>En la primera parte trabajarás con Codex CLI de forma directa. Empezaremos por lo esencial: instalar y configurar la herramienta, entender los modelos disponibles y sus niveles de razonamiento, y escribir tu primer prompt de verdad sobre un proyecto real. A partir de ahí irás construyendo door-list sección por sección, aprendiendo a comunicarte con el agente de forma efectiva, a leer lo que propone, a corregirlo y a saber cuándo intervenir tú.</p><p><br></p><p>Por el camino aparecerán los conceptos justo cuando el proyecto los necesita, no antes. Descubrirás por qué el agente se pierde en proyectos grandes y cómo el archivo AGENTS resuelve ese problema. Aprenderás a crear tus propias <span>Skills</span> para encapsular tareas repetitivas, a conectar servidores <span>MCP</span> como Context7 y GitHub para darle acceso a documentación y repositorios reales, y a delegar trabajo a <span>agentes en paralelo</span> cuando una sola sesión se queda corta.</p><p><br></p><p>También entenderás algo que casi nadie explica bien: cómo funcionan realmente el <span>sandbox y las políticas de aprobación</span>. Verás qué puede y qué no puede hacer el agente en tu máquina, por qué esas restricciones son estructurales y no negociables por conversación, y cómo configurarlas según el nivel de autonomía que quieras darle.</p><p>Al terminar la primera parte tendrás una aplicación funcionando. Y también tendrás la sensación incómoda de no estar del todo seguro de por qué está hecha así.</p><p><br></p><p><span>Ahí empieza la segunda parte.</span></p><p>Reconstruiremos door-list desde cero aplicando <span>Spec-Driven Development</span> con <span>GitHub Spec Kit</span>. Aprenderás el flujo completo — specify, clarify, plan, tasks, analyze, implement — y verás cómo las decisiones que en la primera parte tomaste sobre la marcha aquí salen a la superficie antes de escribir una sola línea de código. Es el momento en el que la diferencia entre <em>vibe coding</em> y desarrollo guiado por especificaciones deja de ser teoría y se vuelve evidente.</p><p>Cerraremos comparando ambos repositorios lado a lado: qué ganamos, qué perdimos, cuánto tiempo costó cada enfoque y en qué situaciones tiene sentido cada uno. Sin dogmas y sin vender una metodología como si fuera la respuesta a todo.</p><p>Este curso está diseñado para que aprendas haciendo, entendiendo las decisiones detrás de cada paso y viendo también los errores reales que aparecen cuando trabajas con agentes, porque saber diagnosticar lo que el agente hizo mal es tan importante como saber pedírselo bien.</p><p><br></p><p>Al finalizar tendrás dos aplicaciones completas, un criterio propio sobre cómo y cuándo usar cada enfoque, y la confianza para incorporar agentes de IA a tu flujo de trabajo diario sin perder el control de tu código.</p><p><br></p><p><span>Lo que aprenderás</span></p><ul><li><p>Instalación, configuración y autenticación de OpenAI Codex CLI desde cero.</p></li><li><p>Los modelos disponibles, sus diferencias reales y cómo elegir el nivel de razonamiento adecuado.</p></li><li><p>Anatomía de un buen prompt: objetivo, contexto, restricciones, alcance y nivel de autonomía.</p></li><li><p>Construcción de una aplicación completa con Next.js, App Router, React, Tailwind v4 y Supabase.</p></li><li><p>Autenticación, base de datos, políticas RLS y almacenamiento con Supabase.</p></li><li><p>Generación y validación de códigos QR para check-in de asistentes en eventos.</p></li><li><p>Envío de correos transaccionales con Resend.</p></li><li><p>El archivo AGENTS: cómo darle memoria y contexto persistente al agente en proyectos grandes.</p></li><li><p>Creación de Skills propias para encapsular tareas repetitivas.</p></li><li><p>Integración de servidores MCP como Context7 y GitHub en tu flujo de trabajo.</p></li><li><p>Sandbox y políticas de aprobación: qué controlan, cómo se configuran y por qué no se negocian por chat.</p></li><li><p>Comandos esenciales del CLI: /permissions, /status, /compact, /agents, codex resume y más.</p></li><li><p>Delegación de trabajo a múltiples agentes y ejecución de tareas en la nube.</p></li><li><p>Spec-Driven Development completo con GitHub Spec Kit y su flujo de seis comandos.</p></li><li><p>Comparación práctica entre desarrollo asistido libre y desarrollo guiado por especificaciones.</p></li></ul><p><span>Este curso es ideal para</span></p><ul><li><p>Desarrolladores que ya usan asistentes de IA pero sienten que no les sacan el provecho real.</p></li><li><p>Programadores que quieren pasar del autocompletado a trabajar con agentes de verdad.</p></li><li><p>Quienes han oído hablar de MCP, Skills o Spec-Driven Development y quieren verlos aplicados en un proyecto real.</p></li><li><p>Desarrolladores con bases de Next.js y React que quieran modernizar su forma de trabajar y construir más rápido sin perder control.</p></li><li><p>Quienes prefieren aprender construyendo un proyecto completo de principio a fin, no con ejemplos sueltos.</p></li><li><p>Cualquiera que busque criterio propio para decidir cuánta autonomía darle a un agente y cuándo tomar el control.</p></li></ul><p>Si quieres aprender a construir software real con agentes de IA, sin perder el control ni la comprensión de tu propio código, este curso es para ti.</p>

What you'll learn:

• Usar Codex CLI, el agente de programación de OpenAI, para planificar, escribir y revisar código desde la terminal con control y seguridad
• Construir una aplicación de eventos con entradas y acceso por QR usando Next.js, Supabase y Codex, paso a paso
• Escribir buenos prompts y usar el modo plan para que la IA entienda lo que necesitas y te devuelva resultados confiables
• Conectar Codex con herramientas externas como GitHub y Context7 usando MCP
• Trabajar con varios agentes en paralelo para acelerar tareas sin perder el orden en tu código
• Aplicar Spec-Driven Development con GitHub Spec Kit para especificar, planificar e implementar funcionalidades con IA
• Poner en práctica todo lo aprendido implementando una funcionalidad nueva de forma guiada, desde la especificación hasta el código