Workshop Avanzado — 2026

Domina Claude Code

Ya lo usan. Ahora van a entender cómo funciona por dentro, cómo extenderlo con MCPs, Skills y Plugins, y cómo orquestar múltiples modelos para resolver problemas reales de su operación.

Audiencia
Equipo Técnico
Facilitador
Adolfo Rangel Prado
Formato
2 sesiones · 4 horas

Cómo funciona un agente de código por dentro

Antes de dominar la herramienta, hay que entender la máquina. Los agentes de código como Claude Code y Codex no son autocompletados glorificados — son loops autónomos que razonan, actúan y observan hasta resolver un problema.

Paso 1

Razonar

El modelo recibe el prompt completo — instrucciones del sistema, herramientas disponibles, contexto del proyecto, e historial de la conversación — y decide qué hacer. Piensa antes de actuar.

Paso 2

Actuar

El agente ejecuta una herramienta: corre un comando en la terminal, lee un archivo, edita código, consulta una API externa vía MCP, o invoca otro modelo. La acción modifica el entorno real.

Paso 3

Observar

El resultado de la acción se agrega al contexto. El agente observa lo que pasó, actualiza su plan, y decide si necesita otra iteración o si ya puede responder. Este ciclo se repite hasta completar la tarea.

El Agent Loop

No es una pregunta y una respuesta

Un solo mensaje del usuario puede disparar docenas de iteraciones internas: el agente lee archivos, corre tests, corrige errores, vuelve a probar. El modelo no “genera código” — opera un ciclo completo de ingeniería. Entender esto cambia fundamentalmente cómo se trabaja con él.

Context Engineering

La calidad del output depende del input

El agente construye su prompt con capas: instrucciones del sistema, herramientas disponibles, archivos CLAUDE.md del proyecto, contexto del entorno, y el historial de la conversación. Cada capa afecta la calidad del resultado. Aprender a estructurar este contexto es la habilidad más importante.

“The hottest new programming language is English.”

Andrej Karpathy, ex-Director de IA en Tesla, co-fundador de OpenAI

Seis áreas de dominio

No empezamos de cero. Cada bloque asume que ya usan Claude Code y va directo a lo que separa al usuario casual del power user.

Fundamento

El Agent Loop y Context Engineering

Cómo funciona el ciclo razonar–actuar–observar. Context window, prompt caching, compactación automática. CLAUDE.md a nivel proyecto, directorio y usuario. La diferencia entre un agente que adivina y uno que sabe.

Protocolo Abierto

MCP Servers

Model Context Protocol: el estándar que conecta agentes con bases de datos, APIs, CRMs y sistemas internos. Configurar servers existentes, crear los propios, y entender cómo el agente descubre y usa herramientas externas.

Automatización

Claude Skills

Skills con YAML frontmatter que se auto-invocan por contexto. Codifican criterio profesional, convenciones del equipo y flujos de trabajo repetitivos. Una vez escritas, el agente las aplica automáticamente sin que nadie se lo pida.

Ecosistema

Plugins y Hooks

Plugins empaquetan skills, agentes, hooks y MCP servers en unidades reutilizables. Hooks ejecutan lógica personalizada en eventos del agente (antes de editar, después de un commit, al iniciar sesión). Estandarizar mejores prácticas a través de la organización.

Estrategia

Plan Mode y Subagentes

Plan Mode para tareas complejas: el agente propone antes de ejecutar. Subagentes para paralelizar trabajo en worktrees aislados. Orquestación de múltiples agentes trabajando en paralelo sobre el mismo repositorio.

Avanzado

Orquestación Multi-Modelo

Claude, GPT, Gemini, Grok — cada uno con fortalezas distintas. Flujos híbridos que combinan razonamiento profundo, generación rápida, contexto masivo y búsqueda en tiempo real. La mentalidad de orquestador.


Lo que cubriremos

01

Cómo Piensa el Agente

Sesión 1 — 2 horas

Entender la mecánica interna del agente, dominar context engineering, y conectar Claude Code con sistemas externos a través de MCPs.

  • El agent loop por dentro: Cómo funciona el ciclo razonar–actuar–observar. Qué pasa cuando envías un mensaje: construcción del prompt, inferencia, tool calls, observación del resultado, re-inferencia. Por qué un solo mensaje puede disparar decenas de iteraciones internas.
  • Context window y prompt caching: Cómo crece el contexto con cada iteración. Por qué el prompt es un prefijo exacto del siguiente (y por qué esto importa para performance). Compactación automática. Cómo evitar cache misses que cuestan tiempo y dinero.
  • Context engineering con CLAUDE.md: Archivos CLAUDE.md a nivel proyecto, directorio y usuario. Cómo estructurar instrucciones que el agente use efectivamente. La jerarquía de prioridades: system > developer > user. Ejemplos reales de CLAUDE.md bien diseñados vs. mal diseñados.
  • MCP Servers — conectar con todo: Qué es Model Context Protocol y por qué se convirtió en estándar (adoptado por OpenAI, Google, Microsoft, Linux Foundation). Configurar servers para bases de datos, APIs REST, servicios en la nube. Cómo el agente descubre y selecciona herramientas.
  • Crear tu propio MCP server: Construiremos un MCP server desde cero conectado a un sistema real. Entender el protocolo: herramientas, recursos, prompts. Publicar para que cualquier agente (Claude, Codex, Gemini) lo consuma.
  • Demo en vivo: Flujo completo con MCPs — desde la conexión a un sistema externo hasta la ejecución autónoma de tareas que cruzan múltiples herramientas.
Lo que se llevan Comprensión profunda de cómo funciona el agente internamente. Criterio para estructurar contexto que maximice la calidad del output. Al menos un MCP server funcional conectado a un sistema real.
02

Cómo Extender al Agente

Sesión 2 — 2 horas

Convertir a Claude Code en una extensión del criterio del equipo. Skills, plugins, hooks, plan mode, subagentes, y la orquestación con múltiples modelos.

  • Claude Skills — codifica tu criterio: Qué son las skills, cómo se definen con YAML frontmatter, cómo se auto-invocan por contexto. Diseñaremos skills reales que capturen convenciones y decisiones del equipo. Testing e iteración de skills hasta que funcionen bien.
  • Plugins y Hooks: Plugins empaquetan skills + hooks + agentes + MCP servers. Hooks disparan lógica en eventos específicos del agente: pre-edit, post-commit, session start. Crear plugins internos para estandarizar flujos en toda la organización.
  • Plan Mode y subagentes: Cómo activar el modo de planificación para que el agente proponga arquitectura antes de ejecutar. Subagentes para paralelizar tareas en worktrees de git aislados. Orquestación de múltiples agentes trabajando sobre el mismo repo sin conflictos.
  • Los modelos que importan hoy: Claude (Anthropic), GPT (OpenAI), Gemini (Google), Grok (xAI). Fortalezas reales, no marketing. Cuándo usar cada uno. El criterio para elegir modelo por tarea: razonamiento, velocidad, contexto largo, búsqueda en tiempo real, costo.
  • Flujos multi-modelo en la práctica: Cómo combinar modelos en un mismo flujo de trabajo. Usar Gemini para procesar documentos largos, Claude para razonamiento profundo, GPT para generación rápida, Grok para información en tiempo real. Optimizar por calidad, velocidad y costo.
  • Ejercicio final: Resolver un problema real usando todo lo aprendido: Claude Code con MCPs, una skill personalizada, plan mode, y al menos un modelo complementario.
Lo que se llevan Al menos una skill funcional creada durante el workshop. Comprensión de cómo empaquetar conocimiento en plugins. Criterio claro para elegir y combinar modelos por tarea. Un flujo multi-modelo probado.

No te cases con un solo modelo

Los modelos que importan hoy. Cada uno tiene fortalezas reales y limitaciones reales. El ingeniero efectivo sabe cuándo usar cada uno.

Anthropic

Claude

Razonamiento profundo, seguimiento de instrucciones complejas, código de alta calidad. Context window de 1M tokens. El agente de ingeniería más avanzado con Claude Code. Líder en seguridad y alineación.

OpenAI

GPT

Ecosistema maduro de APIs y plugins. Codex como agente de código. Fuerte en generación de contenido, análisis de datos y productividad general. La base instalada más grande del mercado.

Google

Gemini

Ventanas de contexto enormes (hasta 2M tokens). Integración nativa con el ecosistema Google. Fuerte en procesamiento de documentos largos y análisis multimodal masivo.

xAI

Grok

Acceso a información en tiempo real e integración con X. Respuestas directas. Útil para búsqueda actualizada, análisis de tendencias y contexto que los otros modelos no tienen.

“We think of Codex as an agent loop, not a code generator. The model reasons, acts via tools, observes results, and iterates — the same cycle a human engineer follows, just faster.”

Equipo de Codex, OpenAI — “Unrolling the Codex Agent Loop”, 2025

Estructura del workshop

Formato práctico para quienes ya usan Claude Code. Demos en vivo, ejercicios sobre problemas reales, espacio para preguntas del equipo.

Duración
4 horas (2 sesiones de 2 horas)
Modalidad
Presencial
Ubicación
TBD
Nivel
Intermedio — ya usan Claude Code
Formato
Demos en vivo + ejercicios prácticos
Incluye
Material digital + cheat sheets + consultoría de seguimiento
Inversión Workshop
$15,000 MXN + IVA
2 sesiones de 2 horas + material digital
Seguimiento

Consultoría por Tema

Después del workshop, ofrecemos sesiones de consultoría para resolver problemas específicos: revisar implementaciones, diseñar skills para su operación, configurar MCPs para sistemas internos, explorar ideas de automatización, o resolver bloqueos puntuales. Sesiones agendadas por tema — sin compromiso de paquete.

“Context engineering is the art of providing the right information, in the right format, at the right time in the prompt — so that the model can actually do what you need.”

Tobi Lütke, CEO de Shopify

Sobre el instructor

AR

Adolfo Rangel Prado

Fundador, HEYAY LABS

Trabaja diariamente con Claude Code como herramienta principal de desarrollo. Todo su equipo opera a través de agentes de IA. Ha construido sistemas multi-agente con MCP, Claude Skills, y el Claude Agent SDK para clientes empresariales. Facilitador de workshops anteriores de IA para equipos de desarrollo, ejecutivos y líderes técnicos.

LinkedIn heyaylabs.com adolfo@heyaylabs.com

Siguiente paso

Definamos fechas y resolvamos cualquier duda.

Adolfo Rangel Prado

Fundador, HEYAY LABS

adolfo@heyaylabs.com 33 3224 2885 LinkedIn heyaylabs.com