Ronda 1 · empieza el 28 de septiembre · la matrícula cierra el 27
IA para desarrollo mobile · de la idea al PR

De cero a un equipo de agentes que compila, instala y prueba tu app en un teléfono.

Un curso en español para aprender a configurar, dirigir y verificar agentes de IA sobre tu propio código. Entras en el nivel en el que estés, de los fundamentos a MCP, skills y subagentes, y sales con un método que no depende de la herramienta de moda.

Da igual con qué construyas
Kotlin Swift React Native Flutter Android
un curso de @AristiDevs 155.000 suscriptores · 472 vídeos publicados
A1 · IDEA
«Añade Google Pay al checkout.»
A2 · SPEC.mdSDD
# acceptance criteria
[x] Google Pay en checkout
[x] importe con IVA
[x] plan de tests
A3 · AGENTE
❯ claude code
implementando spec…
✓ 3 archivos
9:41▮▮▮
Pago confirmado
72,59 € · Google Pay
maestro: assert ok · diff 0 px
A4 · BUILD
✓ BUILD SUCCESSFUL in 41s
❯ adb install -r app-debug.apk
✓ Success
A5 · TEST EN DEVICE
12/12
▶ probado en el emulador
A6 · PR #214
review del agente
tú apruebas el merge
MERGED ✓
NO ES OTRO CURSO
DE CHATGPT
FIG. 01 · DE UNA IDEA A UN PR, CON EL AGENTEA1 → A6 = SHIP
Por qué ahora

La IA ya programa, compila y prueba apps. La diferencia está en quién la dirige.

Un agente bien dirigido escribe la feature, compila, ejecuta los tests y la prueba en un emulador antes de que la mires. La diferencia entre eso y el código que rompe tests no está en el modelo: está en el setup y en quién lo dirige. La misma petición, dos resultados.

AGENTE GENÉRICO · SIN SETUP
Añade login con Google
Listo. He añadido LoginActivity con Google Sign-In. He aprovechado también para refactorizar el módulo de autenticación.
✕ no compila: SDK de Sign-In deprecado en 2025
✕ ignora el módulo de inyección de dependencias
✕ 4 tests rotos en :feature:auth
✕ refactorizó AuthRepository sin que nadie se lo pidiera
✕ nunca ejecutó la app: no sabe si funciona
LA MISMA PETICIÓN · CON EL SETUP DEL CURSO
Añade login con Google
Plan: Credential Manager (el SDK vigente), integrado en tu módulo de DI. Tres archivos. ¿Avanzo?
✓ BUILD SUCCESSFUL in 38s
✓ usa el módulo de DI del repo, cero refactors ajenos
✓ 12 de 12 tests en verde, 2 nuevos
✓ flujo de login ejecutado en el emulador, captura adjunta
→ PR listo para revisar: 3 archivos, diff acotado
Un nuevo workflow · cada etapa produce un artefacto

De la idea a producción. Con IA en cada etapa.

ARTEFACTO 01 / 08 BRIEF.md IA EN ESTA ETAPA
# BRIEF · checkout con Google Pay
problema: el checkout tiene demasiados pasos
usuarios: compradores recurrentes de la app
alcance v1: Google Pay · importe con IVA
fuera de alcance: suscripciones, cupones
01 · IDEALa IA investiga y convierte una idea difusa en un producto concreto.
VARIANTE A
VARIANTE B✓ ELEGIDA
02 · DISEÑOExplora interfaces y prototipos antes de escribir una línea de código.
## SPEC · checkout con Google Pay SDD

## acceptance criteria
[x] Google Pay en el checkout
[x] importe con IVA correcto
[x] estado de error diseñado
## fuera de alcance
## plan de tests
03 · SPECEl contrato que humanos y agentes ejecutan. Uno de los pilares del curso.
⎇ feature/checkout-google-pay
@@ CheckoutViewModel.kt @@
- fun pay() = TODO()
+ fun pay() = gpay.start(total)
+ CheckoutScreen(state, onPay = ::pay)
❯ agente: implementando spec, 3 archivos
04 · BUILDAgentes de código trabajando dentro de tu proyecto real: iOS, Android, Flutter, RN o KMP.
FATAL EXCEPTION: main
IllegalStateException: price is null
at CheckoutViewModel.pay(…)
CAUSA RAÍZ
El carrito vacío no inicializa el total. Fix: valor por defecto y comprobación antes de pagar.
05 · DEBUGLogs y contexto real del proyecto, no errores pegados en un chat.
inicia Google Pay con el total correcto
muestra «Pago confirmado»
maneja el carrito vacío
IVA calculado al 21%
12/12▶ probado en el emulador · diff 0 px
06 · TEST EN DEVICETests generados, ejecutados y validados contra la spec. Y el flujo, probado en el emulador.
AGENTE-REVISOR · CheckoutViewModel.kt:24
Extrae el cálculo del IVA a un use case.
✓ RESUELTO
TÚ · REVIEW FINAL
Aprobado. La decisión importante sigue siendo humana.
APPROVE ✓
07 · REVIEWUn agente revisa antes de que el código llegue al equipo. La decisión importante sigue siendo tuya.
v1.4.0 · checkout con Google Pay
APP STORE · PLAY STORE
PR #214 MERGED ✓release notes generadas
08 · SHIPDocumentada, aprobada y camino de las stores.
haz clic en una etapa o deja que el proceso avance solo las herramientas aparecen como anotaciones, no como catálogo
Qué vas a construir

Te llevas una forma de trabajar con IA. Y este setup, funcionando en tu repo.

De los fundamentos a tu propio equipo de agentes, y un repo de configuración para tu stack donde el agente escribe, compila, instala y prueba en un dispositivo antes de mostrarte nada. Sigue funcionando cuando cambie el modelo, porque lo que aprendes es el método, no la herramienta.

agente · ~/proyectos/mi-app
9:41▮▮▮
Pixel 8 · adb conectado
esperando build…
Tu stack, cubierto

El método es el mismo en los cinco stacks. Solo cambian los comandos.

Escribir → compilar → instalar → probar → evidencia. Cada módulo del curso tiene su versión por stack, y las plantillas del agente vienen para los cinco.

Android
Kotlin
build Gradle
tests JUnit · Espresso
device adb · logcat · Maestro
iOS
Swift
build xcodebuild
tests XCTest
device simctl · XCUITest
React Native
TypeScript
build Metro · Gradle/Xcode
tests Jest
device Maestro · Detox
Flutter
Dart
build flutter build
tests flutter test
device Patrol · integration_test
Multiplataforma
Kotlin Multiplatform
build Gradle · targets
tests kotlin.test
device Maestro en ambos
Temario · 8 módulos

De los fundamentos a tu propio equipo de agentes.

Versión resumida: cada módulo se despliega en submódulos y ejercicios, y cierra con un entregable concreto.

Qué es un LLM y cómo predice texto, por qué «razonar» va entre comillas, qué es una alucinación y por qué pasa. La diferencia que lo cambia todo: chatbot vs app agéntica. Percibir, decidir, actuar.

·Tokens y ventana de contexto: por qué más contexto no siempre es mejor
·Anatomía de un buen prompt: rol, contexto, tarea, formato
·Context engineering: qué meter y qué no
·Qué es un agente y qué recuerda entre sesiones
↳ entregable: glosario de bolsillo en PDF: prompt, token, inferencia, prompt injection…

Tour de las herramientas reales, con submódulo por cada una: modos de trabajo, qué permisos dar, y las reglas de proyecto que convierten un agente genérico en uno tuyo.

·Claude Code: instalación, plan mode, auto-accept y permisos
·Codex, Cursor, Gemini CLI, Copilot y OpenCode, cada uno en su submódulo
·Reglas de proyecto: CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursorrules
·Familias de modelos y qué significa el tamaño en la práctica
↳ entregable: tu entorno de trabajo con agentes, configurado y funcionando

Cómo funciona un modelo por API frente a uno ejecutándose en tu máquina, cuándo tus datos no deben salir a la nube, y cómo estimar el gasto en tokens antes de gastarlo.

·Ollama paso a paso, y LM Studio con interfaz gráfica
·Cuantización (Q4, Q8…): calidad frente a velocidad
·Pricing de APIs: estimar el coste de una tarea
·Cuándo un modelo local es suficiente, y cuándo no
↳ entregable: un modelo ejecutándose en local en tu máquina

El protocolo que le da manos al agente fuera del repo: tus tickets, tu chat, tus herramientas de empresa. Y el criterio para no llenarlo de ruido.

·Qué es MCP y para qué sirve
·MCPs empresariales: Jira, Slack y los que ya usas
·Los mejores MCPs para desarrollo mobile
·Cuándo un MCP sí, y cuándo es ruido
↳ entregable: tu agente conectado a Jira y GitHub por MCP

Una skill es un procedimiento que el agente sabe usar cuando toca. Se escriben, se versionan, se comparten con el equipo y se auditan, porque también son una superficie de ataque.

·Anatomía de una SKILL.md y cómo el agente decide usarla
·Crear tu primera skill desde cero
·Skill y prompt injection: auditar una skill de terceros antes de instalarla
·Organizar, versionar y compartir skills con tu equipo
↳ entregable: tu primera skill escrita, auditada y versionada

Por qué aislar a un subagente, cómo reparte el trabajo un orquestador, y qué pasa cuando varios agentes se ejecutan a la vez, incluido uno cuyo único trabajo es desconfiar del resto.

·Qué es un subagente y por qué aislarlo
·El patrón base: orquestador + especialistas
·Paralelismo: varios agentes a la vez
·Verificación adversarial: un agente que revisa a otro
↳ entregable: un orquestador con especialistas trabajando en paralelo

La visión completa: un equipo de IA dentro de tu empresa. Un subagente entiende el ticket, otro programa, otro revisa, otro ejecuta los tests, y el PR se abre solo, con las decisiones importantes siempre en manos humanas.

·Subagente «entender ticket», conectado a Jira por MCP
·Programador, reviewer y tester: cada uno en su rol
·El PR se abre solo, con la evidencia de tests adjunta
·Qué decisiones quedan SIEMPRE en manos humanas
↳ entregable: demo real: «arregla el ticket XX-123» de principio a fin

El problema de pedirle código a la IA sin una spec, y el ciclo que lo arregla: de la idea difusa a una spec concreta, con criterios de aceptación que se pueden testear en el dispositivo.

·De la idea difusa a una spec concreta, en vivo
·Anatomía de una buena spec y sus criterios de aceptación
·El ciclo completo: spec → plan → código → review
·Plantillas de spec para features mobile
↳ entregable: la spec de una feature mobile, implementada de principio a fin
Cómo es el curso

Una semana tipo.

El contenido, grabado; las dudas, en vivo; la práctica, en tu repo. Pensada para encajar en una semana con trabajo.

LUNES · GRABADO
Se abre el módulo de la semana
Vídeo y material, a tu ritmo. Sin horario.
MAR Y MIÉ · EJERCICIO
El entregable, en tu propio repo
Con el agente, sobre tu código. Aquí ocurre el curso.
JUEVES · EN VIVO
Sesión en directo
19:00 Madrid. Dudas y código en pantalla. Queda grabada.
VIE A DOM · COMUNIDAD
Revisión de entregables
Feedback en Discord sobre tu código, no sobre teoría.
Para quién es

Todos los niveles. Cada uno con su camino.

SI EMPIEZAS DE CERO…
Nunca has usado IA para programar, o la usas como un buscador mejorado.
Empiezas por los fundamentos: qué es un LLM, cómo se le habla, qué es un agente. Sin matemáticas.
Los primeros módulos te dejan el entorno configurado y funcionando.
¿Nunca has construido una app? Bienvenido: el camino empieza más atrás, pero llega al mismo lugar.
SI YA USAS IA A DIARIO…
Ya trabajas con Copilot, Cursor o Claude Code y quieres el siguiente nivel.
Vas directo a MCP, skills, subagentes y equipos de agentes.
El techo es alto: orquestadores, verificación adversarial, spec driven development.
Y al final del camino: el agente probando tu app en un dispositivo, con evidencia.
Requisitos

Preflight.

preflight · ronda 1
$ preflight --check
[ ✓ ] un equipo donde funcione tu entorno de desarrollo
[ ✓ ] tiempo para los ejercicios: el curso se hace haciendo
[ · ] experiencia con IA: no hace falta, se empieza de cero
[ · ] nivel: hay camino desde cero y también si ya usas IA a diario
preflight ok · 0 bloqueantes
El instructor

Números, no adjetivos.

whoami
foto del instructor
$ whoami
instructor: AristiDevs
suscriptores: 155.000
vídeos_publicados: 472
plataforma: appcademy
ronda: 1ª · los números de arriba son verificables; testimonios, todavía no hay
testimonio · pendiente ronda 1
testimonio · pendiente ronda 1
esta página no inventa reseñas
El precio

Un producto. Un precio. Sin versiones.

TODO LO QUE INCLUYE LA PLAZA
Las clases en vivo de la ronda, y sus grabaciones
Ediciones futuras del curso incluidas
Posibilidad de pausar la matrícula y retomar
Discord de por vida, también después del curso
Las plantillas del agente para los cinco stacks, listas para tu repo
La capa privada de MobiAI, con actualizaciones
Certificado verificable
Kit para que lo pague tu empresa: plantilla de email, factura y respuestas a objeciones
Garantía: 7 días desde la primera clase
DE UNA OFERTA REAL PARA DEV MOBILE · 2026
«Buscamos fluidez con asistentes de IA: no un nombre en el CV, sino integrados en tu día a día.» Prefieren a quien ya entrega con IA antes que a un senior anclado en su stack de siempre.
esto no promete empleo. muestra el mercado.
La garantía
7 días desde la primera clase. Si no es lo que esperabas, me escribes y te devuelvo el 100 %.

Desde la primera clase, no desde la compra: entras, haces la primera semana completa, ves una sesión en vivo, y solo entonces empieza a contar. Sin formulario, sin llamada de retención.

AristiDevs · la garantía empieza el 1 de octubre, primera sesión en vivo
Para empresas

Tu equipo mobile, trabajando con agentes.

La adopción de IA en un equipo no es comprar licencias: es cambiar cómo se trabaja. Formación para equipos sobre las nuevas metodologías (cómo se dirige a un agente, cómo cambia el code review, qué decisiones quedan siempre en manos humanas), adaptada a tu stack y a tus procesos.

01 · METODOLOGÍA
Cómo cambia el flujo de trabajo
De escribir código a dirigir agentes: tareas, specs, revisión de diffs y verificación en dispositivo como parte del proceso.
02 · ADAPTACIÓN
Sobre tu repo y tus procesos
Setup del agente en tus repos reales, reglas de proyecto, integración con Jira, GitHub y CI. Sin ejemplos de juguete.
03 · CRITERIO
Límites y seguridad
Qué automatizar y qué no, prompt injection y auditoría de skills, privacidad y cuándo los datos no salen a la nube.
Hablemos: empresas@appcademy.com formación para equipos · a medida por stack y empresa
FAQ

Las objeciones, de frente.

Buena parte, sí, y te recomiendo hacerlo. El contenido gratuito en español sobre IA para programar es bueno y abundante. Lo que no vas a encontrar en ningún vídeo suelto: el camino completo y ordenado, de los fundamentos a MCP, skills, subagentes y equipos de agentes, que termina en tu build, tus tests y un emulador donde el agente demuestra que el flujo funciona. El resto de lo que pagas: las plantillas por stack, las sesiones en vivo y que alguien revise tus entregables.

Sí. El curso empieza por los fundamentos: qué es un LLM, cómo se le habla, qué es un agente. Sin matemáticas. Y si nunca has construido una app, bienvenido: el camino empieza más atrás, pero llega al mismo lugar.

Sí: el tramo alto del curso es para ti. MCP, skills, subagentes, verificación adversarial, equipos de agentes que van del ticket al PR, y spec driven development. Si tu flujo hoy es autocompletado y chat, ahí hay varios niveles más arriba.

La semana tipo es un módulo grabado, un ejercicio en tu repo y una sesión en vivo que queda grabada. Si la ronda se te complica, puedes pausar la matrícula y retomar. Lo que no funciona es mirarlo como una serie: sin ejercicios no hay curso.

500 € es el precio, y es el mismo en todas las rondas: no hay descuento que estés perdiendo ni subida que te meta prisa. Si tu empresa paga formación, el kit incluido existe exactamente para eso. Y si entras y no era para ti: 7 días desde la primera clase, devolución del 100 %.

Van a ser otras. Por eso el curso enseña el método (contexto, dirección, verificación en dispositivo) con las herramientas de hoy como ejemplo, y por eso las ediciones futuras están incluidas. Tu repo de configuración se actualiza; el loop no cambia.

No. En todo el curso quien decide, revisa y firma el PR eres tú. Lo que cambia es cuánto de tu tiempo se va en teclear y cuánto en dirigir y verificar.

Si es Android, iOS, React Native, Flutter o Kotlin Multiplatform, sí: cada módulo tiene su versión por stack y las plantillas vienen para los cinco. Los ejemplos en vivo van alternando de stack.

A veces es «no la paga» y a veces es «nadie la pidió bien». La plaza incluye el kit para pedirla: plantilla de email para tu manager, factura a nombre de la empresa y respuestas a las objeciones típicas. Si aun así no sale, no pierdes nada por esperar: el precio no cambia.

Parte, sí. Este curso no dice que la IA resuelve mobile: dice en qué es buena (vistas, boilerplate, traducir Compose a SwiftUI) y en qué falla (estado, ciclo de vida, build graph, comportamiento real en el dispositivo), y monta la verificación para ese segundo grupo. Si fuera hype, la verificación en dispositivo no haría falta.

La unidad del curso no son horas: son 8 módulos con un entregable cada uno. Las horas se miran; los entregables quedan en tu repo. Si buscas una maratón de contenido, hay opciones mejores y gratis.

Puedes pausar la matrícula y retomarla más adelante. Las sesiones en vivo quedan grabadas, así que un viaje o una semana mala no te sacan del curso.

No. El curso se hace con los planes gratuitos de las herramientas: coste externo, 0 €. Si ya pagas alguna, mejor, pero no es requisito.

No. Este curso es sobre cómo trabajas tú con un agente, no sobre features de IA para tus usuarios. Si vienes por RAG y chatbots dentro de la app, este no es tu curso.

Sí, verificable por URL, y se emite por completar los entregables, no por ver los vídeos. Si tu objetivo principal es el certificado, este curso es una forma cara de conseguirlo.

No. No hay ningún multiplicador de productividad prometido en esta página, porque depende de tu repo, tu stack y tu criterio. Lo que sí queda garantizado es el sistema: un agente que no te entrega nada sin compilar, testear y ejecutar en un dispositivo. Cuánto vale eso en tu semana lo mides tú.

No, y desconfía de quien te lo prometa. Lo que sí es un hecho: las ofertas para mobile en 2026 ya piden fluidez con asistentes de IA integrada en el día a día. Hay una citada al lado del precio.

El 28 de septiembre, 50 devs empiezan a trabajar distinto.

la matrícula cierra el 27 de septiembre
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garantía: 7 días desde la primera clase · devolución del 100 % · el precio no cambia entre rondas