El repositorio de CS146S de Stanford reúne ocho semanas de ejercicios para aprender a programar con IA, desde prompts hasta pruebas y revisión de código.
Si ya programas y buscas una forma estructurada de practicar con IA, aquí tienes tareas concretas: ampliar aplicaciones, comprobar su comportamiento y explicar tus cambios.
¿Qué enseña CS146S sobre desarrollo de software con IA?
CS146S, The Modern Software Developer, se centra en desarrollar software con herramientas y agentes de IA.
El repositorio público contiene ejercicios y código inicial. Su README identifica el curso de otoño de 2025; la descripción del repositorio también menciona 2026. Esta nota recorre los ejercicios disponibles, sin asumir que constituyen una nueva edición completa.
El recorrido incluye:
- Prompts y modelos locales: practica técnicas como las llamadas a herramientas (tool calling) y la generación aumentada por recuperación (RAG) mediante Ollama.
- Desarrollo asistido por IA: utiliza Cursor para ampliar una aplicación pequeña, añadir pruebas, refactorizar código y generar documentación.
- Conexión de agentes con herramientas: construye un servidor MCP que permita utilizar una API externa.
- Automatización del desarrollo: crea flujos de trabajo con Claude Code y Warp.
- Seguridad y revisión: corrige hallazgos de análisis estático y compara tu revisión con los comentarios generados por IA.
- Construcción de aplicaciones: implementa la misma aplicación web funcional con tres combinaciones de tecnologías.
Puedes consultar los requisitos directamente en el repositorio de ejercicios.
¿Necesitas experiencia previa para seguir el curso?
Sí. El sitio del curso exige experiencia de programación equivalente a las asignaturas CS111/CS161 de Stanford y recomienda formación adicional en IA.
Para estudiar por tu cuenta, debes estar preparado para leer código existente, trabajar en una terminal, instalar dependencias e investigar por qué fallan las pruebas. Varios ejercicios utilizan aplicaciones con un backend en Python y una base de datos.
Quienes están en las primeras etapas de su carrera pueden encontrar práctica útil, pero el material no sustituye los fundamentos de programación. Si todavía te cuesta ejecutar y modificar un proyecto existente, reserva tiempo para aprenderlo junto con los ejercicios de IA.
¿Por qué usar estos ejercicios para aprender a programar con IA?
Porque las tareas te piden comprobar y explicar el trabajo realizado con ayuda de IA.
En la segunda semana, añades una función basada en un LLM, escribes pruebas unitarias y mejoras la aplicación que la contiene. En la sexta semana, corriges al menos tres hallazgos de seguridad, explicas cómo los resolviste y verificas que la aplicación siga funcionando y sus pruebas pasen.
Así practicas un ciclo útil: solicitar un cambio, inspeccionar el resultado, probarlo y entender qué ocurrió.
Los ejercicios de automatización extienden esa práctica a procesos repetibles. Si todavía no conoces los agentes especializados, nuestra introducción a los subagentes de Claude Code aporta contexto relacionado.
¿Puedes hacer los ejercicios por tu cuenta?
Los materiales públicos ofrecen un punto de partida para estudiar de forma independiente, aunque acceder al repositorio no implica recibir evaluación de la universidad, un certificado ni acceso a todas las herramientas comerciales utilizadas.
Algunos ejercicios mencionan ofertas para estudiantes y créditos distribuidos a la clase. No asumas que esos beneficios están disponibles fuera del curso. El acceso a las herramientas y los requisitos de los modelos locales también influyen en lo que puedes ejecutar.
Empieza por leer un ejercicio completo y revisar sus dependencias. Completa una tarea manejable, conserva notas sobre tus prompts y correcciones, y asegúrate de poder explicar el código final.
Al 20 de septiembre de 2026, esta evaluación se basa en los materiales publicados; no hemos ejecutado los ejercicios. Consulta la documentación vigente de cada proveedor antes de seguir instrucciones de instalación antiguas.