🎯 Portada — Bienvenida, contexto emocional Fase 2 (de perdido a tener dirección) 💬 S1 reveló problema → S2 da respuesta Tono de claridad — hoy todo empieza a tener dirección 🎬 Contacto visual con el grupo No adelantar nada ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente al check-in

🎯 Check-in — Conexión humana, calentamiento 💬 Ronda rápida: cómo llegan 🎬 Cada persona comparte brevemente No profundizar — es calentamiento Escuchar con atención pero mantener ritmo ⏱ 5 min ➡️ Pasar a la provocación sin transición verbal — contraste intencionado

🎯 Provocación — Hacer sentir el vacío de no saber qué necesita el agente 💬 S1: supervisar no escala → necesitamos prompts de calidad Buen prompt requiere saber qué necesita el agente → ¿lo sabemos? 🎬 Dejar pregunta visible 5-10 seg en silencio Dejar que la incomodidad aterrice No responder — la sesión responde progresivamente 📌 Key question del journey: dónde invierto esfuerzo para máximo retorno ⏱ 2-3 min ➡️ "Vamos a conectar con lo que descubrimos la última vez."

🎯 Recapitulación (setup) — Anclar el problema de S1 💬 S1: teclear → supervisar → no escala Afirmación que el grupo ya conoce — reactivar 🎬 Pausa 2-3 seg Dejar que el grupo asienta — ya lo saben Avanzar al reveal sin decir nada ⏱ 30 seg ➡️ Avanzar en silencio para completar la frase

🎯 Recapitulación (reveal) — De problema a solución: el prompt como unidad de trabajo 💬 Supervisar no escala → ¿qué sí escala? El prompt es la nueva unidad de trabajo fundamental → sistematizar = invertir en prompts y comandos "Lo que descubrimos en S1: cada vez que escribimos un buen prompt, estamos sistematizando" 🎬 Dejar que la conexión aterrice El grupo conecta S1 (problema) con la solución (prompts) ⏱ 2-3 min ➡️ "Pero eso nos lleva a una pregunta..."

🎯 Pregunta puente — De "invertir en prompts" a "entender al agente" 💬 Si el prompt es la nueva unidad de trabajo → necesitamos diseñar buenos prompts Para diseñar buenos prompts → entender cómo piensa el agente Hoy respondemos esa pregunta 🎬 Dejar la pregunta visible 3-5 seg Que el grupo sienta la necesidad de la respuesta No responder — la sesión responde progresivamente ⏱ 1 min ➡️ "Vamos a ver qué nos espera hoy."

🎯 Agenda — Orientar la sesión 💬 Hands-on: descubrir framework → probar con comandos reales → aplicar a proyecto propio 🎬 Mostrar brevemente, no detenerse ⏱ 1 min ➡️ "Empecemos con algo que la sesión anterior nos dejó claro..."

🎯 Concepto-doble (setup) — Hook: afirmación positiva que será subvertida 💬 Agente brillante → razonar, analizar, generar soluciones Afirmación positiva que será subvertida 🎬 Pausa 3-5 seg Dejar que "Brillante" aterrice como positivo Dejar que el grupo asienta Avanzar al reveal sin decir nada ⏱ 30 seg ➡️ Avanzar en silencio para completar la frase

🎯 Concepto-doble (reveal) — El agente es efímero: necesitamos darle todo cada vez 💬 Ciego → cada inicio de cero, sin contexto, sin memoria S1 identificó empezar de cero → ahora entendemos POR QUÉ: agente efímero Experimentar qué se siente 🎬 Dejar que el impacto del contraste aterrice Este es el momento donde la provocación anterior se vuelve concreta ⏱ 3-4 min ➡️ "Vamos a hacer un ejercicio."

🎯 Ejercicio: "Primer día" — Experiencia visceral de llegar sin contexto 💬 No decir "agente" todavía — situar al grupo en una experiencia que todos han vivido "Es nuestro primer día en una empresa. No conocemos nada. Nos dicen esto. ¿Qué necesitamos?" El grupo responde desde SU experiencia humana — las respuestas serán las mismas que necesita un agente 🎬 RONDA 1 (10 min): "¿Qué necesitamos?" Anotar TODAS las respuestas en pizarra sin filtrar ni agrupar No categorizar — el objetivo es que experimenten la necesidad de contexto "Pero con solo esto... ¿es suficiente?" RONDA 2 (10 min): "Ya tenemos eso. ¿Qué más encontraríamos en el proyecto?" Anotar en zona separada de la pizarra Reveal: "¿Nos suena? Esto es exactamente lo que vive nuestro agente. Cada vez. Sin excepción." "Acabamos de pensar desde la perspectiva del agente sin saberlo" "Esta es LA táctica de la sesión y del curso entero" La pizarra queda como está — cuando llegue el Mapa, conectaremos: "Lo que dijimos encaja aquí" 👂 R1: saber qué es el proyecto, conocer stack, acceso al código, herramientas, entender qué quieren R2: tests para validar, documentación, tipos e interfaces, estructura de carpetas, ejemplos, un plan ⏱ 20 min (10 + 10) ➡️ "Vamos a ponerle nombre a lo que acabamos de descubrir."

🎯 Táctica central — Cristalizar: "¿qué necesita mi agente?" en vez de "¿qué quiero yo?" 💬 Táctica más importante del curso Cada diseño de prompt/comando/entorno → ¿qué necesita mi agente? Problemas de S1 = consecuencia de NO pensar desde perspectiva del agente Brillante pero ciego → no le quitábamos la ceguera 🎬 Dejar slide visible con peso — anclar el concepto central ⏱ 3-4 min ➡️ "Ya tenemos la táctica. Ahora necesitamos el mapa: ¿cuáles son TODAS las cosas que podemos darle?"

🎯 Sección In-Agent — Las 4 cosas que controlamos directamente 💬 Primer grupo: lo que le DAMOS al agente en cada interacción Contexto, modelo, prompt, herramientas → viajan con cada invocación Son las 4 palancas que controlamos al 100% Conectar con el ejercicio: "Lo primero que dijimos que necesitábamos" 🎬 Slide de sección — dejar respirar 3-5 seg antes de avanzar ⏱ <1 min ➡️ Pasar a Context

🎯 LP1: Context — La información que el agente necesita para arrancar 💬 Del ejercicio: todo lo que dijimos que necesitábamos = contexto Info del proyecto, estructura, stack, tarea actual Sin contexto → brillante pero ciego (lo acabamos de vivir) "Nace sin memoria" → conectar con el ejercicio del primer día 🎬 Señalar la pizarra: "Esto es contexto" Ritmo rápido — el grupo ya lo entiende del ejercicio ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP2: Model — El motor de razonamiento 💬 El modelo es el cerebro — razona, analiza, genera Tip: empezar siempre con el modelo de frontera "La peor IA que usaremos jamás" — las capacidades solo mejoran con el tiempo 🎬 Dejar que la frase aterrice — genera impacto Breve — el grupo ya sabe qué es un LLM ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP3: Prompt — Las instrucciones al agente 💬 Prompt = qué hacer + cómo hacerlo S1 estableció: el prompt es la unidad fundamental de trabajo "No pedimos — especificamos" → contraste con vibe coding (pedir deseos vs especificar) El paréntesis es clave: no solo QUÉ, sino CÓMO 🎬 Conectar con S1: "La nueva unidad de trabajo fundamental" Breve — ya lo saben de S1 ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP4: Tools — Las capacidades del agente 💬 Herramientas = lo que el agente puede HACER (Bash, Read, Edit, Write...) Sin herramientas → solo puede pensar y hablar, no actuar "A una herramienta de distancia" → cada tool amplía sus capacidades "Sin Bash / Con Bash" → ejemplo concreto del salto 🎬 Conectar con /tools del lab: "Ahí veremos exactamente qué herramientas tiene" Dejar que la frase aterrice — es potente ⏱ 1 min ➡️ "¿Qué más podemos darle?"

🎯 Sección Through-Agent — Lo que ya está en el entorno 💬 Segundo grupo: lo que el agente DESCUBRE al explorar el proyecto Tests, docs, tipos, arquitectura → ya están ahí (o no) No se lo damos — lo encuentra. La calidad de lo que encuentra determina la calidad de su trabajo Conectar con el ejercicio: "La segunda ronda — lo que encontraríamos al explorar" 🎬 Slide de sección — ritmo más rápido, ~1 min por punto a partir de aquí ⏱ <1 min ➡️ "El primero es universal."

🎯 LP5: Standard Out — Cómo el agente "ve" el mundo 💬 Agente ejecuta comando → lee la salida Salida = su sentido de la vista 🎬 Ejemplo: git status → "3 files modified", npm test → "FAIL" 📌 En la demo, todos los comandos usan StdOut (10/10). Es universal. ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP6: Types — GPS del agente dentro del código 💬 User { id, email, role } → dice exactamente qué campos existen Information Dense Keywords → mucha info en poco espacio de context window 🎬 Ejemplo rápido en pizarra: un tipo con 3 campos dice más que un párrafo de docs 📌 Ningún comando de S2 toca este punto (0/10). Hueco deliberado. Se profundiza en S6. ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP7: Documentation — Lo que escribimos para humanos, el agente lo consume 💬 READMEs, docs, comentarios → lo que escribimos para otros devs, agente también consume README bien escrito = contexto sin gastar tokens en explorar 🎬 Ejemplo: /prime lee backend/README.md y frontend/README.md 📌 La calidad de nuestra documentación determina lo bien que el agente entiende el proyecto ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP8: Tests — Reemplazan nuestra supervisión 💬 Tests reemplazan nuestra supervisión Con tests → agente se auto-corrige: ejecuta, falla, lee, corrige Sin tests → necesita revisión humana de cada línea 🎬 Conectar con S1: "Supervisar no escala. Tests son la alternativa." 📌 Ningún comando de S2 toca este punto (0/10). Segundo hueco deliberado. S5 lo aborda. ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP9: Architecture — Plano que guía dónde poner código nuevo 💬 Carpetas, patrones, convenciones → plano que el agente absorbe Arquitectura clara = reduce ambigüedad → no necesita preguntar dónde poner código 🎬 Ejemplo: /env:setup y /infra:up codifican la arquitectura del entorno — Docker, bin/setup, npm install ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP10: Plans — Prompt escalado con pasos y decisiones 💬 Plan = tarea compleja descompuesta en pasos con condicionales Prompt que dispara muchas herramientas en secuencia 🎬 Ejemplo: /env:setup, /env:start y /git:commit son planes Un plan prescribe pasos y puede delegar en otros comandos 📌 S3 profundiza en plans como "prompts scaled up" y meta-prompts ⏱ 1 min ➡️ Pasar directamente

🎯 LP11: Templates — Procesos repetibles encapsulados 💬 Template encapsula proceso, no caso concreto Acepta parámetros → resultados consistentes Cada slash command de la demo = template reutilizable 🎬 Señalar los comandos de la demo: todos son templates 📌 Los 10 comandos de S2 son templates reutilizables. Universal. S3 profundiza en templates por tipo de problema (feature, bug, chore). ⏱ 1 min ➡️ "Y por último, el punto más alto del mapa."

🎯 LP12: ADWs — El punto más alto del mapa: orquestación end-to-end 💬 ADWs = AI Developer Workflows → orquestan flujo completo Tarea → planificar → codificar → testear → revisar → documentar Diferencia entre herramientas sueltas y proceso completo 🎬 Señalar la tabla de 12 puntos: ADWs los compone todos "Si cada punto es una herramienta, un ADW es el taller completo" 💡 A una herramienta de distancia de que un agente pueda hacer cualquier cosa 📌 Los 10 comandos de S2 son piezas individuales. Un ADW las compone end-to-end. S4 (AFK) y S7 (ZTE) trabajan con ADWs. ⏱ 2 min ➡️ "Veamos el mapa completo."

🎯 Resumen — El mapa completo 💬 "Este es el mapa completo. 12 puntos, dos familias." In-Agent = lo que viaja con el agente (controlamos directamente) Through-Agent = lo que encuentra en el proyecto (invertimos para mejorar) Conectar con la pizarra: "Todo lo que dijimos en el ejercicio encaja aquí" 🎬 Dejar visible unos segundos — el grupo ve el patrón completo ⏱ 1 min ➡️ "Y no somos los únicos que pensamos así."

🎯 Validación externa — Voz real de la comunidad confirma la tesis 💬 Elvis Sun (dev en la comunidad agentic) dice exactamente lo que acabamos de ver Feedback loops (tests, lint, e2e) = Through-Agent LPs 5-8 "Codebase optimized for agents" = invertir en los 12 puntos agents.md = equivalente a CLAUDE.md / /prime 🎬 Dejar que lean el tweet Señalar: "Esto es exactamente lo que acabamos de mapear" Plan B si no carga: leer la cita en voz alta 📌 Tweet de @elvissun, Feb 2026 "the codebase itself need to be optimized heavily for agents to work in it" ⏱ 1-2 min ➡️ "Vamos a ponerlo a prueba con comandos reales."

🎯 Lab Demo — Analizar comandos reales con el mapa de 12 puntos 💬 Progresión: conocer → preparar → componer → invertir 10 comandos en la TODO app (rama S2), analizamos 4 en profundidad 🎬 Tener pizarra preparada con los 12 puntos listados Espacio para marcar qué comando toca cada uno /tools — Conoce a tu agente (~5 min): Ejecutar. "¿Sabemos qué herramientas tiene nuestro agente? Él ya lo sabe. ¿Nosotros?" "Para adoptar la perspectiva del agente, necesitamos saber qué puede hacer." "No podemos diseñar buenos comandos si desconocemos las capacidades de nuestro agente." Este comando existe para los HUMANOS — para que conozcamos a nuestro agente Conectar con ejercicio: imaginaron ser el agente → ahora ven las capacidades reales /prime — Prepara a tu agente (~10 min): Ejecutar. "¿Qué acaba de hacer? Ha leído la estructura del proyecto y los READMEs." "Ya sabemos qué puede hacer. Ahora decidamos qué necesita SABER." "¿Y si solo quisiéramos trabajar en el frontend? ¿O en el backend? ¿O en seguridad? ¿O en los propios comandos?" /prime es para cuando queremos "hablar" con el agente — investigar, explorar Es el contexto inicial de una sesión de trabajo Si da tiempo: crear /prime:backend y /prime:frontend en vivo En la demo app no hace falta porque es pequeña, pero en proyecto real son esenciales Mencionar CLAUDE.md como equivalente pero automático — /prime decide qué y cuándo "Sin /prime, cada interacción empieza de cero — exactamente el problema de S1" /env:start — Composición (~10 min): Ejecutar. El agente invoca /env:setup, que invoca /infra:up "¿Qué ha pasado? ¿Cuántos comandos se han ejecutado? ¿Quién invocó a quién?" El grupo abre los ficheros para ver la cadena Insight: un comando puede invocar otros — esto es composición "Mirad .claude/commands/: 10 comandos en env:, infra:, git:. Se organizan como el código." /git:commit — Invierte para el agente (~3 min): Ejecutar después de un cambio pequeño "¿Cuánto caso le hacemos los humanos a los mensajes de commit?" "Para un agente futuro que lea el histórico, un buen mensaje es un leverage point claro" "Invertir en lo que importa AL AGENTE, no a nosotros = adoptar la perspectiva" CIERRE — Los comandos son código del proyecto (~2 min): "Todo esto vive en .claude/commands/. Son ficheros markdown en el repo." "Se versionan con git. Se revisan en PR. Se comparten con el equipo." "Los comandos son código del proyecto — responsabilidad del equipo decidir cuáles van al repo." "Estos comandos cubren 9 de 12 puntos. ¿Cuáles faltan?" Respuesta: Types, Tests, ADWs — el camino del resto del curso ⏱ 30 min ➡️ "Pero antes de avanzar... pensemos en nuestro día a día."

🎯 Práctica: transferencia — Primera vez que tocan su código real 💬 Primer paso concreto → elegir proyecto real, crear /prime juntos Recordar: estos comandos irán a su repositorio — es código del equipo 🎬 El grupo elige un proyecto real del equipo — trabajar juntos Preguntas de facilitación: "¿Qué debería leer nuestro /prime? ¿Nuestro README es útil para un agente?" "¿Qué le falta al README?" "¿Necesitamos algo más — ARCHITECTURE.md, CONTRIBUTING.md?" "¿Qué puntos de apalancamiento cubre nuestro /prime?" "¿Cuáles quedan pendientes?" Si da tiempo, crear un segundo comando (ej: /env:setup para su stack) ⏱ 15 min (extender hasta 20 si enganchados) ➡️ "Ya tenemos el mapa de DÓNDE invertir. Nos falta saber CÓMO medimos."

🎯 KPIs agénticos — Cómo sabemos que estamos mejorando 💬 12 puntos = DÓNDE invertir → KPIs = CÓMO sabemos que mejoramos Size ↑ trabajo delegado Attempts ↓ iteraciones para completar Presence ↓ tiempo de supervisión Streak ↑ éxitos consecutivos a la primera 🎬 Discusión grupal rápida: "¿Cuál es nuestro nivel actual en cada uno?" Conectar con el mapa: si cubrimos pocos puntos, ¿cómo están nuestros KPIs? ⏱ 10 min (5-6 presentar + 4-5 discusión) ➡️ "Vamos a cerrar con lo que hemos descubierto hoy."

🎯 Reflexión metacognitiva — Aplicar el mapa a su propia experiencia reciente 💬 No es teórico → conectar con algo que hicieron ayer o esta semana ¿Qué puntos cubría? → ejercicio de análisis con el mapa recién aprendido ¿Qué le faltaba? → descubrir huecos propios = motivación para mejorar 🎬 Dejar 30 seg de silencio después de mostrar la pregunta Pedir 2-3 respuestas voluntarias No juzgar ni corregir — el valor está en que apliquen el framework 👂 Respuestas típicas: "Solo cubría Prompt", "Le faltaba Context", "No tenía Tests" ⏱ 3 min ➡️ "Con esto en mente, vamos a cerrar."

🎯 Síntesis — Tres pilares en una frase 💬 Tres descubrimientos: Perspectiva del agente = táctica más importante 12 puntos = mapa de dónde invertir KPIs = medimos si avanzamos 🎬 Señalar la pizarra una última vez con el mapa de puntos Dar peso a la frase — es el takeaway de la sesión ⏱ 4 min ➡️ "Esto nos abre la puerta a la siguiente pregunta..."

🎯 Preview S3 — Crear anticipación: de comandos simples a meta-prompts 💬 Comandos de hoy = simples, tareas puntuales ¿Y cuando un TIPO de problema se repite? Próxima sesión: tipos de problemas → templates y planes → meta-prompts 🎬 Crear anticipación sin adelantar contenido técnico Dejar la pregunta flotando ⏱ 1-2 min ➡️ "Antes de irnos..."

🎯 Check-out — Cierre emocional puro 💬 Ronda rápida: cómo se van 🎬 "¿Cómo nos vamos?" Cada persona comparte brevemente No profundizar ni invitar a reflexión sobre contenido ⏱ 5 min ➡️ "Gracias."

🎯 Fin — Cierre ceremonial 💬 Cierre formal de la sesión 🎬 Dejar visible mientras se despide informalmente ⏱ 1 min