AI Coding Summit London

La mayoría de los desarrolladores que utilizan herramientas de codificación de IA se topan con el mismo obstáculo en proyectos reales: las demostraciones parecen mágicas, pero el trabajo de producción se desmorona. Esta masterclass muestra por qué y qué hacer al respecto.La lección principal: la ejecución es rápida y barata solo cuando la preparación es profunda.Lo que construiremos, en vivoDesde un directorio vacío hasta una aplicación de producción desplegada: una aplicación de conferencia móvil con el horario del evento, perfiles de oradores, búsqueda y favoritos. Los asistentes la abrirán en sus teléfonos antes de que termine la sesión.
Las cuatro etapas de envío con IAVerás un flujo de trabajo de producción completo, deliberadamente orientado hacia el trabajo que realmente determina la calidad:- Investigación — Reuniendo todo lo que la IA necesitará de antemano: documentos oficiales, patrones de código, datos reales. Para el momento de la ejecución, no hay que buscar nada. De aquí proviene la calidad.- Planificación — Dividiendo la aplicación en tareas claras con criterios de aceptación, escritos en vivo. Saltarse esto es la razón por la que la mayoría de las construcciones de IA fallan.- Ejecución — Diez tareas ejecutándose en paralelo a través de git worktrees, orquestadas por Navigator (un plugin de Claude Code) en una pila de React/Next.js. Código y documentos escritos juntos.- Revisión y Envío — Puertas de calidad (pruebas, lint, tipos, construcción), commits limpios, fusión, despliegue en Vercel. URL en vivo compartida con la sala.
Bonus: Humano + Claude Code vs. agente completamente autónomoMientras la construcción en vivo se ejecuta, Pilot — nuestro agente de codificación autónomo — construye la misma aplicación a partir de la misma especificación, por su cuenta, en un repositorio separado. Al final, abrimos ambos lado a lado: dos aplicaciones funcionales, dos historiales de pull request, dos URLs en vivo. Una impulsada por humanos, otra completamente autónoma.
Te irás conUn flujo de trabajo repetible para enviar software real con Claude Code, además de técnicas concretas que puedes aplicar a tus propios proyectos el lunes por la mañana.

Los asistentes de codificación de AI están evolucionando de simples autocompletados a agentes autónomos que pueden interactuar con sistemas externos. Pero, ¿cómo enseñas a un agente a seguir tus flujos de trabajo y usar las herramientas adecuadas en el momento correcto?En esta masterclass práctica, descubrirás:Qué es MCP (Model Context Protocol) y cómo estandariza la integración de herramientas para LLMsCómo los Agent Skills empaquetan conocimiento y flujos de trabajo específicos de dominio para agentes de AILas diferencias clave entre servidores MCP y Skills, y cuándo usar cada unoCómo crear un Skill personalizado que orqueste múltiples herramientas MCP en un flujo de trabajo cohesivoAl final de esta sesión, construirás tu propio Skill de AI que utiliza herramientas MCP — una habilidad de lucha temática de Matrix de Neo.Quién debería asistir: Esta masterclass es ideal para desarrolladores de software que usan asistentes de codificación de AI (Claude Code, Cursor, o similares) y desean extender sus capacidades con integraciones y flujos de trabajo personalizados. No se requiere experiencia previa en MCP o Skills — solo trae tu curiosidad y una laptop.

La masterclass se centra en la teoría y práctica de construir agentes de IA listos para producción con Node.js y SDKs de Agentes modernos. Usaremos una base de código real como entorno de ejecución para explicar los conceptos clave detrás de los agentes: el bucle del agente, la llamada a herramientas, salidas estructuradas, gestión de contexto, guardrails, herramientas y aprobación humana. Construiremos un agente de ingeniería basado en SDK de Node.js que recibe una tarea de desarrollo, inspecciona un repositorio, propone y aplica cambios de código seguros, ejecuta verificaciones de validación y exporta artefactos de ejecución a un mensajero/almacenamiento. También cubriremos cómo este agente encaja en una arquitectura de producción más amplia: donde MCP, orquestación, patrones multi-agente, CI/CD, límites de seguridad, observabilidad y herramientas de flujo de trabajo como n8n pueden ser útiles.Al final de la masterclass, los participantes entenderán no solo cómo usar un SDK de Agente, sino también qué sigue siendo su responsabilidad al diseñar entornos de ejecución de agentes seguros y mantenibles.