Crear una Base de Conocimientos en Markdown impulsada por MCP automatizada por IA.

Resumen

Developer knowledge often lives in separate silos from the codebase. This course demonstrates how to create a unified workflow where your notes, ideas, and conversations directly feed into your development process.

We will build a local, AI-queriable knowledge base using Markdown and the Model Context Protocol (MCP). You will learn to turn unstructured daily notes into structured data, like bug reports and feature requests, using custom AI prompts.

We will then automate this entire pipeline, from capturing an idea to generating the corresponding project file, creating an efficient and repeatable system. In this course, you will learn to:

* Centralize project knowledge in a local, AI-queriable Markdown system. * Create a repeatable process for exporting and organizing past AI conversations. * Connect unstructured daily notes to structured project tasks using custom prompts. * Automate the creation of issues, features, and bug reports from your notes. * Develop headless scripts that integrate these knowledge workflows into your terminal. * Design and implement custom agents to make complex workflows easy to reuse.

Programa

• **Introducción a los conceptos del curso**
Visión general de las bases de conocimiento
Introducción a Markdown para desarrolladores
Visión general del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)
La importancia del conocimiento centralizado en el desarrollo
• **Configurando tu entorno**
Instalación de herramientas y bibliotecas necesarias
Configuración de un repositorio local de Markdown
Introducción a los conceptos básicos de IA y aprendizaje automático
• **Construcción de una base de conocimiento local consultable por IA**
Estructuración de Markdown para la integración con IA
Desarrollo de consultas básicas de IA
Implementación del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP)
• **Transformando notas no estructuradas en datos estructurados**
Técnicas para una toma de notas efectiva
Diseño de prompts personalizados de IA
Conversión de notas diarias en informes de errores y solicitudes de características
• **Automatización de la canalización del conocimiento**
Herramientas y scripts para la automatización
Creación de flujos de trabajo para capturar ideas y generar archivos de proyectos
Automatización de la creación de problemas y características
• **Integración de flujos de trabajo de conocimiento en el entorno de desarrollo**
Creación de scripts autónomos para integración en la terminal
Automatización de la ejecución de scripts y gestión de tareas
Integración con sistemas de control de versiones
• **Diseño de agentes personalizados para la reutilización de flujos de trabajo**
Introducción a los agentes de IA personalizados
Desarrollo de agentes de flujo de trabajo reutilizables
Prueba e iteración en agentes personalizados
• **Estudios de caso y aplicaciones prácticas**
Ejemplos reales de procesos de desarrollo asistidos por IA
Análisis de diferentes implementaciones de flujo de trabajo
Optimización y escalado de tu sistema de flujo de trabajo de IA
• **Proyecto del curso: Construcción de tu base de conocimiento automatizada por IA**
Directrices y expectativas del proyecto
Plan de desarrollo del proyecto paso a paso
Presentación final del proyecto y revisión
• **Manteniendo y evolucionando tu base de conocimiento**
Estrategias de mantenimiento continuo
Implementación de bucles de retroalimentación
Preparando tu sistema para el futuro con aprendizaje continuo
• **Cierre y próximos pasos**
Resumen de los aprendizajes clave
Temas avanzados y lecturas adicionales
Recursos para el estudio continuo en IA y MCP

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Impartido por

John Lindquist

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Materias

Computer Science