GuíaIntermedio

Debugging y Code Review con Claude Code

Solo el 3.1% de developers dice confiar mucho en la precisión del código que genera la AI (Stack Overflow Developer Survey 2025), y el 66% se frustra con soluciones que están "casi bien, pero no del todo". Entre aceptar todo sin verificar y rechazar la AI por completo hay dos extremos peligrosos. Esta guía te enseña el punto medio profesional: confianza calibrada. Aprende a detectar hallucinations en código, hacer code review con checklist específico para AI output, debuggear con Claude Code como herramienta (no como oráculo), y decidir cuándo regenerar vs cuándo editar. El mental model central ("Managing an Intern") transforma cómo supervisas código AI. 8 módulos, 43 cápsulas, y un proyecto donde haces code review profesional completo de un codebase con problemas reales.

lecciones
43
módulos
8
disponible en
Inglés · Español
certificado
Sí
acceso
Gratis
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Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Por qué solo el 3% confía en AI code y cómo calibrar tu confianza
  • Mental model "Managing an Intern" para supervisar código AI
  • Circuit Breaker y Trust Calibration como frameworks complementarios
  • Detectar hallucinations sutiles: imports falsos, APIs inventadas, lógica fabricada
  • Checklist profesional de code review para AI-generated code
  • Patrones de error comunes: naming, edge cases, security holes
  • Debugging sistemático con Claude Code: log analysis, stack traces
  • Subagents (Explore agent) para investigar codebases
  • Framework de decisión: cuándo regenerar vs cuándo editar manualmente
  • Proyecto: code review profesional completo de un codebase con problemas
Antes de empezar

Qué necesitas traer

Requisitos y materiales

  • [Fundamentos de Claude Code](https://nieva.team/es/courses/claude-code-foundations-guide) y [Prompt Engineering para Claude Code](https://nieva.team/es/courses/prompt-engineering-with-claude-code-guide) (o experiencia equivalente con Claude Code)
  • Recomendado: [Testing con Claude Code](https://nieva.team/es/courses/testing-with-claude-code-guide), porque aquí se verifica con pytest
  • Experiencia escribiendo código propio (para tener criterio de comparación)
  • Familiaridad con debugging básico (print statements, logs)
  • Claude Code instalado y configurado
Contenido

El temario, módulo por módulo

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