Catálogo curado de 50+ aplicaciones del plan de estudios (3 meses · +200 h, 12 bloques). Cada ficha explica qué es la herramienta, para qué sirve y qué enseña el máster.
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50 herramientas agrupadas por bloque del plan de estudios BIG school (Brais Moure).
IDE con IA nativa — agentes, Composer y reglas de proyecto.
Fork de VS Code orientado a desarrollo asistido por IA. Integra chat contextual, edición multiarchivo, indexación del repo y flujos agentic para refactor, tests y features completas.
En el máster: Configuración profesional, reglas (.cursor/rules), MCP, orquestación de agentes y Spec Driven Development.
IDE universal con Copilot y extensiones de IA.
Editor estándar de la industria. Con GitHub Copilot, Continue o Cody se convierte en copiloto de código, depuración y documentación.
En el máster: Copilot avanzado, extensiones, depuración integrada y flujos híbridos humano+IA.
Autocompletado y chat de código en el IDE y en GitHub.
Sugiere líneas, funciones y PRs. En GitHub añade resúmenes, code scanning, Dependabot y agentes en Issues.
En el máster: Copilot en IDE y en el ciclo PR: reviews, seguridad y documentación automática.
Asistentes IA en IntelliJ, WebStorm, PyCharm…
Integración profunda con refactorings, análisis estático y navegación semántica del IDE JetBrains.
En el máster: Comparativa de flujos IDE, atajos productivos y colaboración en equipo.
Editor modal con plugins LSP y asistentes IA.
Entorno minimalista y reproducible (dotfiles). Plugins conectan LLMs para edición, macros y terminal integrada.
En el máster: Masterclass Nvim + terminal moderna con IA.
Agente de código Anthropic desde CLI.
Ejecuta tareas de desarrollo en el repo: explora archivos, escribe parches y ejecuta comandos con supervisión.
En el máster: Flujos CLI para refactors, explicación de errores y scripts completos.
Google Gemini en la consola.
Consultas, generación de código y automatización desde terminal con el ecosistema Google.
En el máster: Integración IA en el entorno más minimalista: la shell.
Copilot en comandos de sistema.
Sugiere y explica comandos git, docker, npm y scripts bash directamente en terminal.
En el máster: Productividad en DevOps y scripting asistido.
Terminal moderna con IA integrada.
Bloques, historial inteligente y asistente para generar pipelines y depurar salidas.
En el máster: Experiencia de línea de comandos colaborativa y asistida.
Generación de código OpenAI desde lenguaje natural.
Convierte descripciones en funciones, tests y módulos; acelera prototipos y resolución de bugs.
En el máster: Cuándo usar Codex vs Copilot vs agentes completos.
Entorno de agentes de desarrollo Google.
Orquesta tareas de coding con agentes que planifican, ejecutan y verifican cambios.
En el máster: Agentes autónomos en flujos de producto real.
Asistente 24/7 con skills y automatización personal.
Agente basado en herramientas: correo, calendario, Telegram, navegador y modelos locales/remotos con skills personalizadas.
En el máster: Configuración de skills, flujos automatizados y productividad diaria.
Vibe coding — de idea a app web desplegada.
Genera front y back completos con iteración conversacional; ideal para validar MVPs en horas.
En el máster: Prototipos navegables, validación de ideas y Lovable avanzado.
UI React/Tailwind generada por Vercel.
Mockups y componentes listos para copiar al proyecto Next.js o integrar en el stack.
En el máster: De diseño a componente funcional en minutos.
IDE cloud con agentes y deploy integrado.
Entorno completo en navegador: código, dependencias, base de datos y hosting.
En el máster: Prototipado rápido y demos compartibles.
Diseño UI con plugins inteligentes.
Acelera wireframes y sistemas de diseño; conecta diseño con desarrollo (uizard, Galileo AI).
En el máster: Integrar diseño y desarrollo con IA visual.
Automatización low-code con nodos de IA.
Conecta APIs, webhooks, CRM y LLMs en flujos visuales self-hosted o cloud.
En el máster: Casos prácticos de integración y tareas repetitivas en proyectos dev.
Code review asistida por IA en PRs.
Analiza diffs, sugiere mejoras, genera tests y documentación al estilo del equipo.
En el máster: Agentic Chat en PRs y personalización de revisiones.
Tests E2E en navegadores reales.
Automatiza flujos UI; combinable con IA que genera casos de test.
En el máster: TDD innovador: IA genera tests, tú el código.
Observabilidad y errores en producción.
Telemetría, performance y alertas; complementa testing.
En el máster: Core Web Vitals y calidad percibida por el usuario.
Linting y análisis estático de código.
Detecta code smells, deuda técnica y vulnerabilidades tempranas.
En el máster: Refactor seguro y ADRs con asistencia IA.
LLM generalista — razonamiento y código.
Base para prompting, depuración conceptual y exploración de arquitecturas.
En el máster: Prompt engineering para developers y cadenas reutilizables.
LLM Anthropic — contexto largo y código.
Fuerte en análisis de repos grandes, specs y refactorizaciones seguras.
En el máster: Roles especializados, contexto y revisiones de calidad.
LLM Google — multimodal y ecosistema GCP.
Texto, imagen y audio; integración con Google AI Studio y ADK.
En el máster: Multimodalidad e integración en stack Google.
Playground y API keys Gemini.
Experimenta con prompts, multimodalidad y exporta a código.
En el máster: Primeros experimentos con Hugging Face y GitHub Models.
Hub de modelos open source.
Descarga, fine-tuning y despliegue de LLMs, embeddings y visión.
En el máster: De la teoría a experimentos reales con modelos abiertos.
API REST de modelos GPT en producción.
Embeddings, chat completions, function calling y batch para apps reales.
En el máster: Taller multi-API y elección de modelo por caso de uso.
API Claude para productos con guardrails.
Messages API, tool use y context windows amplios para agentes.
En el máster: Combinar OpenAI + Anthropic + Vercel AI SDK.
SDK unificado para streaming de LLMs en Next.js.
Abstrae OpenAI, Anthropic, Google y modelos open en el frontend.
En el máster: App full-stack que integra múltiples proveedores.
API de modelos hosted (imagen, voz, LLM).
Ejecuta modelos sin gestionar GPUs; pay-per-use.
En el máster: Combinar en producto con ElevenLabs y APIs de texto.
Síntesis y clonación de voz.
API de TTS para apps multimodales y accesibilidad.
En el máster: Integración voz en productos con IA generativa.
LLMs locales en tu máquina.
Inferencia privada, baja latencia y sin coste por token en desarrollo.
En el máster: Cuantización, hardware, servidores ligeros e integración en IDE.
Framework para cadenas, RAG y agentes.
Orquesta prompts, retrievers, tools y memoria en Python/JS.
En el máster: LangChain con Python, Gradio y despliegue en cloud.
Indexación y consulta sobre documentos.
Pipelines RAG, indexadores y agentes sobre bases de conocimiento.
En el máster: Cuándo RAG vs fine-tuning; mantenimiento de proyectos con IA.
Base de datos vectorial managed.
Almacena embeddings para búsqueda semántica a escala.
En el máster: Arquitecturas RAG con BD relacionales, NoSQL y vectoriales.
Vector store embebido en Python.
Ideal para prototipos RAG locales y notebooks.
En el máster: Prototipos RAG antes de pasar a producción.
UI rápida para demos de ML/IA.
Expone modelos y cadenas LangChain en interfaz web en minutos.
En el máster: Front de demos IA antes del producto final.
Agent Development Kit — sistemas multi-agente.
Diseña agentes colaborativos con tools, evaluación y deploy en Cloud Run.
En el máster: Arquitecturas multi-agente con Docker y Google Cloud.
Control de versiones y colaboración.
Repos, PRs, Issues y ecosistema Copilot/Actions.
En el máster: Git fluente, branching y revisiones profesionales.
CI/CD en la nube de GitHub.
Pipelines de test, build, deploy y Husky pre-commit.
En el máster: DevOps, integración continua y política de coverage ≥80%.
Contenedores para apps y servicios IA.
Imágenes reproducibles, compose y registros privados.
En el máster: Contenerizar apps IA, GPUs opcionales y despliegues seguros.
Cloud para despliegue y escalado.
Compute, storage, LLMOps y costes; IaC y certificaciones.
En el máster: Cloud computing, LLMOps y multi-agentes en Cloud Run.
Backend Python async de alto rendimiento.
APIs REST tipadas con OpenAPI; base ideal para servicios RAG.
En el máster: Backend robusto con auth, validación y observabilidad.
Framework React full-stack.
SSR, API routes e integración natural con Vercel AI SDK.
En el máster: Proyecto front moderno asistido por IA.
Lenguaje principal para IA y backend.
Ecosistema data/ML; estándar en LangChain, FastAPI y agentes.
En el máster: Fundamentos, POO, async y entornos virtuales.
JavaScript tipado para front y Node.
Clean Architecture, Next.js y APIs type-safe (tRPC en masterclass).
En el máster: Clean Architecture con TypeScript y Node.js.
Runtime JavaScript en servidor.
Backends, herramientas CLI y servicios en tiempo real.
En el máster: Proyecto back con dominio, endpoints y seguridad.
Conectar herramientas y datos a IDEs/agentes.
Estándar para que Cursor, Claude y Copilot accedan a repos, KB y CI.
En el máster: Reglas, bases de conocimiento y documentación viva.
Validación de schemas y env vars.
Asegura inputs, variables de entorno y contratos API.
En el máster: OWASP Top 10, JWT y gestión segura de secrets.
Diagramas y docs generados con IA.
Documentación en el repo, changelogs y arquitectura visual.
En el máster: Documentación con IA alineada al código.
Bloques modulares según el plan de estudios publicado por BIG school.
Paralela al Máster BIG school (Brais Moure) · 12 semanas · 12 semanas sugeridas
Estas rutas no sustituyen titulación oficial ni certificación universitaria. Emparejan cada bloque del plan de estudios con recursos online gratuitos o freemium verificados por OCA-I — para quien no pueda pagar el máster.
Pensamiento computacionalTerminal y GitSintaxis básica
Ciclo de vidaRequisitosClean Code
Clean ArchitectureTypeScriptMonolito modular
LLMsRAGPromptingIA responsable
CursorVS CodeCopilotWarp
Spec Driven DevAPIs OpenAI/AnthropicKB y reglas
TestingOWASPSentryCode review IA
DockerCI/CDLLMOps
Proyecto frontProyecto backProyecto RAG
TFM portfolioOpen sourceMarca personal
Referencia OCA-I · Academia IA Open
Proyecto destacado del ecosistema OCA-I: dos agentes IA debaten en vivo y el profesor publica el material en Moodle antes del foro del alumnado.