GitHub: De cero a Pull Request

Resumen

Learn Git and GitHub from the ground up, then apply Artificial Intelligence (AI) agents to automate development workflows. This course takes you from installing Git and creating your first repository to submitting pull requests, contributing to open source, and building custom AI agents with Model Context Protocol (MCP).

You will start with Git fundamentals:

initializing repositories, staging and committing changes, and safely undoing work with revert and reset. From there, you will connect local repositories to GitHub using push, pull, and clone, and learn to collaborate through branching, pull requests, and code review.

The course covers community workflows including forking, issue tracking, and automating Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) pipelines with GitHub Actions. You will also configure gitignore patterns to keep sensitive files out of version control and write effective README documentation in Markdown.

The final module introduces AI agents on GitHub:

the progression from code-completion assistants to autonomous agents, how agents interact with repositories and Application Programming Interfaces (APIs) through tool execution, task selection criteria, security boundaries, and building custom agents that connect to external tools via MCP.

Programa

• Fundamentos de Git
Cubre los fundamentos del control de versiones de Git, la inicialización de repositorios, la preparación y confirmación de cambios, la reversión de cambios, la conexión a GitHub y la sincronización con repositorios remotos mediante push, pull y clone.
• Colaboración en GitHub
Cubre estrategias de ramificación, flujos de trabajo de pull request, bifurcación para contribución a código abierto, seguimiento de issues, GitHub Actions para Integración Continua y Entrega Continua (CI/CD), configuración de gitignore y documentación README.
• Agentes de IA en GitHub
Cubre la evolución de asistentes de IA a agentes autónomos, cómo los agentes de GitHub interactúan con repositorios y herramientas, criterios de selección de tareas para la automatización de agentes, seguridad de agentes y límites de permisos, y la construcción de agentes personalizados con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
• Proyecto de Culminación
Un proyecto culminante que integra fundamentos de Git, flujos de trabajo de colaboración en GitHub y capacidades de agentes de IA en un flujo de trabajo de desarrollo completo, evaluado según estándares reales de colaboración en equipo.

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Impartido por

Noah Gift and Liam Parker

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Materias

Programming