Ecosistema Desarrollo Fullstack

Fundamentos de TypeScript

TypeScript aplicado de punta a punta: pasa de JavaScript "a ciegas" a un sistema de tipos que documenta contratos, atrapa errores en tiempo de compilación y hace el refactor seguro. La guía cubre el sistema de tipos completo —tipos básicos, funciones, objetos e interfaces, clases y OOP, genéricos, union types y type guards, utility types, tipos avanzados (condicionales, mapeados, template literals), manejo de errores y async tipado, configuración de tooling, y testing— en doce módulos que combinan seis mini-proyectos independientes (uno por módulo, para practicar cada concepto por separado) con un proyecto evolutivo integrador: una Task Management API que se construye progresivamente desde el módulo 7 hasta el 12, con repositorio genérico, el patrón `Result<T, E>` para manejo de errores, autenticación, y una suite de tests con Vitest más un pipeline de CI/CD. Al terminar, el alumno tiene tanto el dominio conceptual del sistema de tipos como una API TypeScript production-ready para su portfolio.

96 lecciones

Guía de Fundamentos de React

Aprende el modelo mental de React: construir interfaces como una función del estado. La guía cubre pensar en componentes y composición, JSX y renderizado (incluidas las listas y por qué la `key` importa), estado con `useState` —y por qué es un snapshot por render, no un valor que cambia al instante—, eventos y handlers, estado derivado frente a estado guardado, efectos para sincronizar con sistemas externos, y cómo levantar el estado compartido al ancestro común. El eje es que la interfaz es una función del estado: describes cómo se ve para un estado dado, y React se encarga de actualizar el DOM cuando ese estado cambia. Cada módulo ejecuta en Node.js la lógica pura detrás de React —el filtrado y orden derivado, el reducer del carrito, un mini render-a-string, el orden render-commit-effect— para verificar el razonamiento sin depender de un navegador. El hilo conductor es el storefront de Mercado: lo descompones en componentes, le agregas búsqueda con estado derivado, un carrito con estado levantado y un reducer, y un efecto que carga los productos. Es el core del ecosistema Fullstack de NIEVA, apoyado en la base de HTML y CSS.

64 lecciones

Guía de Next.js App Router

Lleva una app React a producción con el App Router de Next.js: routing basado en archivos, layouts anidados, Server Components —el default: renderizan en el servidor y no envían su JavaScript al cliente— frente a Client Components, data fetching en componentes `async` del servidor, rutas dinámicas con `params` y `searchParams`, loading y error UI con streaming, y Route Handlers junto con Server Actions para mutar datos sin escribir una API aparte. El eje es el cambio de modelo mental frente a una SPA clásica: en el App Router el default es el servidor, y decides con criterio qué pieza necesita interactividad del cliente —eso cambia dónde vive el estado, dónde se buscan los datos y cuánto JavaScript llega al navegador. Cada módulo ejecuta en Node.js la lógica detrás del framework —resolución de rutas, clasificación server/client, fetch en paralelo frente a cascada, revalidación tras una mutación— para verificar el razonamiento. El hilo conductor es el storefront de Mercado llevado a Next.js: su layout raíz, su home con el catálogo buscado en el servidor, su ruta dinámica de producto, y "agregar al carrito" como Server Action. Continúa directamente a la Guía de Fundamentos de React dentro del ecosistema Fullstack de NIEVA.

64 lecciones

Guía de Estado y Datos en el Frontend

Aprende a manejar el estado y los datos de una app frontend a escala: distinguir los cuatro tipos de estado —local, global de cliente, del servidor y de la URL—, usar Context sin abusar de él, elegir un store global (patrón Zustand) cuando corresponde, y, lo central de la guía, tratar el estado del servidor como lo que es: un caché de datos remotos, manejado con React Query (TanStack Query) para fetching, caché, revalidación, deduplicación y mutaciones. El eje es que la mayoría de los "problemas de manejo de estado" son en realidad estado del servidor mal clasificado: no es tu estado, es una copia en caché de la verdad que vive en el backend. Cada módulo ejecuta en Node.js una mini-versión de la librería en juego —un store con `getState`/`setState`, un query cache con stale-while-revalidate y deduplicación, una mutación con invalidación y rollback optimista— para verificar el razonamiento. El hilo conductor es el storefront de Mercado, ya construido en la Guía de Fundamentos de React: aquí sus productos vienen del servidor vía React Query, su carrito es un store global, su búsqueda y filtros viven en la URL, y su tema es Context. Continúa directamente de la Guía de Fundamentos de React dentro del ecosistema Fullstack de NIEVA.

64 lecciones

Guía de REST APIs y Fundamentos de HTTP

Esta guía te enseña el protocolo HTTP y los principios REST que usan todas las APIs web. Antes de construir APIs con FastAPI, necesitas entender qué es una request, qué es una response, cómo funcionan los status codes y cómo diseñar APIs que escalen.

32 lecciones

Guía de Sistemas de UI e Implementación de Diseño

Aprende a implementar diseño en código de forma sistemática: pasar de escribir CSS suelto para cada pantalla a un sistema de diseño real, con design tokens (color, espaciado y tipografía como variables con sentido), CSS utility-first con Tailwind, escalas de espaciado y tipografía, color y contraste accesible medido con WCAG, componentes con variantes (un `Button` o `ProductCard` que se configura por props, patrón `cva`), modo oscuro y responsivo dentro del sistema, y primitivas accesibles al estilo shadcn/Radix. El eje es la consistencia a escala: cuando cada color, espacio y componente sale de un sistema y no de una decisión ad-hoc, la interfaz se ve coherente, se mantiene sola y es accesible por defecto. Cada módulo ejecuta en Node.js la lógica del sistema —resolución de tokens, el mapeo de utilidades de Tailwind a CSS, el cálculo de contraste WCAG, la resolución de variantes— para verificar que el sistema es coherente y accesible, no solo que "se ve bien". El hilo conductor es el sistema de diseño del storefront de Mercado: sus tokens en modo claro y oscuro, su configuración de Tailwind, su `Button` y su `ProductCard` con variantes, y su UI responsiva y accesible. Se apoya en la Guía de Fundamentos Web y en la Guía de Fundamentos de React dentro del ecosistema Fullstack de NIEVA.

64 lecciones

Guía de Autenticación y Autorización

Esta guía te enseña a implementar autenticación y autorización completa: password hashing, JWT tokens, OAuth2 flows, RBAC con roles y permisos, security headers, y la integración nativa de FastAPI Security.

48 lecciones

Guía de Performance y Despliegue Fullstack

Aprende a hacer una app frontend rápida y a desplegarla a producción: qué significa "rápido" de forma medible con los Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), las estrategias de renderizado (CSR, SSR, SSG, ISR) y dónde corre cada pieza de código, el critical rendering path y qué bloquea la primera pintura, el costo real del JavaScript (bundle, code-splitting, lazy loading, re-render), imágenes y assets con formatos modernos y caché HTTP, cómo medir y perfilar con Lighthouse y el panel Performance, y el despliegue mismo: build de producción, hosting, variables de entorno, CDN/edge, CI/CD y rollbacks. El eje es medir antes de optimizar: la performance no es magia ni micro-trucos, es un presupuesto que se mide, se diagnostica y se defiende. Cada módulo ejecuta en Node.js un modelo de la métrica o el mecanismo en juego —scoring de Web Vitals, tamaño de bundle con code-splitting, tiempo al primer render, decisiones de caché HTTP, ahorro de bytes en imágenes, un presupuesto de performance— para verificar el razonamiento con números, no con intuición. El hilo conductor es el storefront de Mercado: se mide su baseline, se optimiza (code-split del carrito, imágenes en AVIF con `srcset`, caché de assets, critical path), se cumple un presupuesto, y se despliega. Cierra el ecosistema Fullstack de NIEVA, apoyándose en la Guía de Sistemas de UI e Implementación de Diseño.

64 lecciones

Guía de PostgreSQL y SQLAlchemy

Aprende PostgreSQL desde la instalación hasta queries optimizadas, modela tus datos con SQLAlchemy ORM, gestiona el schema con Alembic, e integra todo de forma async con FastAPI. Esta guía reemplaza los datos en memoria por persistencia real y profesional, exactamente como se usa en producción. Diseñada para desarrolladores que ya construyeron APIs con FastAPI y necesitan dar el siguiente paso: una base de datos relacional bien diseñada que escale.

48 lecciones

Guía de Seguridad en Código Generado por IA

El 45% del código generado por AI tiene fallas de seguridad (Veracode 2025). Java: 72% failure rate. JavaScript: 43%. Python: 38%. XSS: 86% del código AI falla en protección adecuada. Y los modelos más grandes NO generan código más seguro. Esta guía te enseña a detectar, prevenir y corregir vulnerabilidades en código producido por cualquier herramienta AI. OWASP Top 10 aplicado a código AI, patrones de vulnerabilidad desglosados por lenguaje, herramientas de detección automática (static analysis, dependency scanning, secrets detection), checklist de security review para todo output AI, técnicas de hardening (sanitización, validación, encoding), y secrets management — qué nunca pasarle al agente. 6 módulos, 3 phases, y un proyecto de security audit completo que produce un reporte profesional. Guía 100% reutilizable — aplica a cualquier herramienta AI, no solo a Claude Code.

32 lecciones

Guía de Testing de Aplicaciones Backend

Aprende testing backend completo: pytest fundamentals, fixtures, mocking con unittest.mock y pytest-mock, integration testing con test databases y factories, E2E testing con FastAPI TestClient, coverage con pytest-cov, TDD workflow, y CI con GitHub Actions. Construye un test suite production-grade con 80%+ coverage.

48 lecciones

Guía de Fundamentos de System Design

Aprende a diseñar un sistema distribuido desde cero y a escalarlo con criterio, no con memoria. La guía enseña el método completo —aclarar requisitos, estimar capacidad con matemática de servilleta, modelar los datos, meter caché, escalar la base de datos, balancear carga y razonar los tradeoffs de fiabilidad y consistencia— usando un solo caso de estudio real de principio a fin: Enlace, un acortador de URLs que arranca en una sola caja y se escala módulo a módulo hasta un diseño distribuido completo. Cada número que aparece se calcula y se ejecuta en Python (QPS, almacenamiento, hit ratio, consistent hashing), nunca se cita de memoria. Al terminar, puedes tomar un enunciado vago como "diseña un acortador de URLs" y producir un diseño defendible con números, diagrama y tradeoffs explícitos —exactamente lo que se espera en una revisión de arquitectura o una entrevista técnica de system design.

64 lecciones

Guía de Monitoreo y Observabilidad

Domina la observabilidad de sistemas AI en producción con OpenTelemetry, el estándar de la industria en 2026. Aprende a instrumentar aplicaciones LLM con traces de prompts, embeddings y tool calls, crear dashboards para latency y cost, diseñar estrategias de alerting, implementar monitoring AI-específico (calidad de prompts, uso de tokens, model drift) y debuggear issues de producción como hallucinations y cost spikes. Integración con LangSmith y backends de monitoring.

64 lecciones

Construir con LLMs desde Código

Integra un LLM en un producto real desde código, no desde un notebook de experimentación. Esta guía trabaja directo contra el SDK del proveedor —a propósito, para que entiendas qué abstrae un framework antes de adoptarlo— a lo largo de ocho módulos: tratar al LLM como una dependencia más de tu software (no determinista, cobrada por token), construir tu primera integración seria con un cliente propio, mantener los prompts como código versionado, obtener salidas estructuradas y validadas en vez de parsear texto libre, dar herramientas al modelo con tool calling controlado por tu código, exponer respuestas en streaming, endurecer la integración contra fallas reales de un proveedor, y evaluar y lanzar con una suite de evals que te dice si un cambio mejoró o empeoró el sistema. El proyecto final es un servicio de triage de tickets de soporte listo para producción: clasificación validada con Pydantic, respuesta en streaming, herramientas reales, reintentos, caché, control de costo y evals corriendo en CI.

64 lecciones

Guía de Depuración y Diagnóstico

Toma un fallo desconocido —un traceback de treinta líneas, un resultado silenciosamente incorrecto, una regresión enterrada en doscientos commits o un test que falla uno de cada treinta días— y apréndelo a reproducir, acorralar hasta la línea exacta y explicar con evidencia, antes de pedirle nada a un modelo; y cuando se lo pides, aprende a verificar si la respuesta es correcta. Los seis módulos avanzan de leer el fallo (lo que un traceback ya te está diciendo) al método que va del síntoma a la causa raíz, al depurador para detener el programa y mirar por dentro, al logging para diagnosticar lo que ya pasó, a la bisección para acorralar regresiones y fallos intermitentes, y cierran con la IA en el ciclo: usarla después de entender el error, no en su lugar. El proyecto final es un dossier de depuración sobre un repositorio con cinco fallos de naturaleza distinta —incluida una regresión que exige `git bisect run`— resueltos con protocolo, evidencia y test de regresión.

48 lecciones

Guía para Trabajar con Agentes de Código

Aprende a dirigir agentes de código como oficio profesional, no como improvisación. Esta guía cubre las seis piezas que separan el uso amateur del profesional: el oficio de dirigir en vez de escribir directamente, el desarrollo dirigido por especificación (spec-driven), la ingeniería del harness —el entorno, el contexto y los permisos que dejas listos para que el agente se verifique solo—, la verificación y revisión de lo que el agente genera, el presupuesto y control de costo en tokens y tiempo, y el gobierno del código asistido por IA dentro de un equipo. Al terminar sabes escribir especificaciones ejecutables, preparar un repositorio "agent-ready", revisar —no aceptar— lo que un agente produce, controlar cuánto gastas en tokens y en atención humana, y redactar el playbook que gobierna cómo tu equipo trabaja con agentes.

48 lecciones

Guía de Despliegue y Diseño de Sistemas

Lleva tu API Python de localhost a producción en cloud platforms reales (Render, Railway, Fly.io), configura managed databases (Supabase, Neon), Redis en la nube (Upstash), reverse proxy con Nginx, y domina fundamentos de System Design: monolith vs microservices, caching layers, message queues, scaling strategies, y API versioning. Guía #15 y ÚLTIMA del Backend Python Developer con FastAPI Path — el capstone que cierra todo el path.

56 lecciones