Grok Bot: una empresa en 72 horas
Glosario
Las palabras que aparecen en el curso y que conviene tener claras. Cada una enlaza a la lección donde se explica a fondo. Dentro de las lecciones, los términos subrayados con puntos abren su definición.
- Agente en la nube
Un agente de programación de Cursor que trabaja en su propio ordenador sobre una copia del código y devuelve el cambio para revisarlo.
Se explica en la lección 15 →- Auto-review
La revisión automática que decide qué acciones de un Bot necesitan tu aprobación antes de hacerse.
Se explica en la lección 04 →- Bot
Un compañero de IA con nombre, un trabajo y su propia conversación. Trabaja en un ordenador en la nube, también cuando tú no estás.
Se explica en la lección 01 →- Connector
Una conexión ya preparada entre un Bot y un servicio como Slack, Notion o GitHub. En la app aparecen como Plugins.
Se explica en la lección 08 →- CRM
La herramienta donde un equipo lleva el seguimiento de clientes y oportunidades de venta.
Se explica en la lección 19 →- Evals
Casos de prueba que se vuelven a pasar tras cada cambio para comprobar que un Bot sigue respondiendo bien.
Se explica en la lección 25 →- Harness
Las herramientas que rodean a un modelo y le dejan leer, ejecutar y actuar. El mismo modelo rinde distinto según su harness.
Se explica en la lección 15 →- Jefe de gabinete
Un Bot coordinador: reparte el trabajo entre los demás Bots y te cuenta solo los bloqueos y las decisiones.
Se explica en la lección 13 →- MCP
Un estándar para que un agente use una herramienta directamente, a través de su API, sin hacer clics en una pantalla.
Se explica en la lección 08 →- Playbook
El manual del equipo de Bots: las reglas que siguen todos, en un documento compartido.
Se explica en la lección 13 →- Pull request
Una propuesta de cambio en el código, empaquetada para que alguien la revise antes de aceptarla.
Se explica en la lección 15 →- Routine
Un trabajo que un Bot hace solo, con un horario o cuando pasa algo en otra herramienta.
Se explica en la lección 10 →- Skill
Instrucciones guardadas para hacer una tarea siempre igual. Las pueden usar todos tus Bots.
Se explica en la lección 06 →- Teach a task
Grabar cómo haces una tarea en el ordenador del Bot para que la aprenda y la guarde como skill.
Se explica en la lección 06 →- Tokens
La unidad en la que se mide el trabajo del modelo: lo que lee y lo que escribe. Es lo que consume tu uso.
Se explica en la lección 21 →