03 · Principles

03 — Principles

Versión: 0.1 Última actualización: 2026-04-23 Status: 🟡 Draft

Las reglas duras del producto. Si violamos una, algo está mal.

Principios de contenido

1. Operator first, academic second

Enseñamos a USAR, no a construir desde cero. Cada concepto se aterriza en aplicación real antes de abstraerse. Si un concepto no tiene uso práctico hoy, lo dejamos en “frontier” (10%) o fuera del course.

2. Cada lesson termina en “¿cómo lo aplico HOY?”

No negociable. Si una lesson no tiene exercise/artefacto concreto, no está lista. Teoría sin aplicación = Wikipedia, no Academia.

El audio es el backbone. Pero una lesson no está completa sin sus 3 formatos (audio, audiovisual, interactivo). Nunca “solo audio” — el learner debe poder subir de capa cuando tenga tiempo.

4. Español México, conversacional, calibración humor 6/10

Ni cátedra universitaria (2/10) ni Guerra de Tokens (9/10). Entre Latent Space podcast y un ingeniero senior platicando en un coffee shop.

Regla: si una línea la podría leer un locutor de Televisa sin cambiar nada → muy formal. Si la leería Franco Escamilla → muy casual. Zona 6 está en medio.

5. Evergreen 70% / Patterns 20% / Frontier 10%

Balance obligatorio por course:

70% evergreen — fundamentos que duran 2-3 años
20% patterns — tools/patterns que cambian en 6-12 meses
10% frontier — weekly changelog, releases recientes

Si un course tiene >30% frontier, fail: va a estar obsoleto en 3 meses.

6. Source transparency siempre

Cada afirmación técnica se refiere a una fuente verificable. Lesson transcript incluye links. Si Claude inventa una API, se cacha en el review automático antes de publicar.

No pretendemos omnisciencia — citamos. Eso le enseña al learner a buscar también.

Principios de pedagogía

7. Cada micro-course es autónomo

Un learner que solo toma un curso debe terminar con capacidad útil, sin referencias colgadas a courses que no ha tomado. Los paths son opcionales.

8. Prerequisites explícitos, no inferidos

Si un course asume algo, se dice al inicio. No hay “bueno, obviamente sabes…” — ponemos el link al course que lo enseña.

9. Cada lesson produce un artefacto, no solo conocimiento

Al final de cada lesson, el learner tiene algo nuevo: un archivo, una config, un prompt, un script, un commit, un screenshot. Consumir ≠ aprender. Producir cierra el loop.

10. Assessment honesta, no trofeos vacíos

Quizzes con feedback por pregunta (no solo “correcta/incorrecta”). Ejercicios revisados por agente con rubrics. Capstones verificados.

Un micro-cert solo se otorga si:

≥80% en quizzes
Todos los ejercicios entregados con score ≥70
Capstone funcional

Sin shortcuts. Un certificado que se da por asistencia no vale nada.

11. Dogfood

Los cursos se construyen usando los principios que enseñan. Si enseñamos “MCPs para automatizar documentación”, usamos MCPs para publicar la documentación. Si enseñamos “subagents para research”, generamos los cursos con subagents.

Esto es honesto Y es el mejor training data.

12. El learner es adulto ocupado, no niño distraído

No infantilizamos, no gamificamos de más, no hacemos trucos para “mantener atención”. El contenido es bueno o no lo es.

Gamificación ligera (streak, XP, badges) como motivador — no como sustituto de valor real.

Principios de producción

13. 1 source → N formats

El pipeline genera cada lesson una sola vez (source markdown). Los formatos derivan automáticamente:

Audio (TTS)
Audiovisual (slides sincronizados)
Interactivo (embebidos, ejercicios)
Transcript
Quiz
Exercise

Si tenemos que actualizar una lesson, tocamos una fuente, y todos los formats se regeneran.

14. Monthly refresh cycle no-negociable

Cada mes, pipeline automático:

Chequea sources originales contra actuales
Detecta cambios materiales en vendors/specs
Propone updates a cada lesson afectada
Re-generate formats si se aprueba

Lessons con >90 días sin refresh: badge “revisión pendiente” en la web.

15. Version pinning en ejercicios

Cada ejercicio lleva metadata:

Modelos usados
SDK versions
MCP spec version
Fecha de validación

Si rompe por upgrade, test automático lo detecta, regenera versión actualizada.

16. Multi-tenant desde día 1

Aunque solo Luis use el sistema inicialmente, la arquitectura es multi-user desde el primer commit. Tablas con user_id, auth real, no hardcoded. Costo de retrofit multi-tenant es 5-10×.

Principios de tono y voz

17. Dos voces: El Maestro + Chombi (alter ego del learner)

El Maestro — senior engineer con perspectiva calmada, cálida, con experiencia de producción
Chombi — el learner proxy, hace las preguntas que el audience haría, se equivoca naturalmente, celebra conexiones

Nombres fijos across todos los courses para continuidad.

18. Humor por timing y observación, no por slang

Permitido: “bueno, aquí es donde la gente se parte la cabeza contra la pared por primera vez” (observación). No permitido: “está bien chingón” (slang que es de Guerra de Tokens, no de Academia).

Humor es condimento, no plato. Si una línea depende del chiste para funcionar, está mal.

19. Cero jerga corporativa

Fuera: ecosistema, sinergia, disruptivo, paradigma, stakeholder, alinear, accionable. Dentro: lo que un dev dice en Slack cuando no están sus jefes.

20. Cero pretensión

No presumimos conocer. Si hay duda, decimos “no sé” o “hay opiniones divididas”. El experto real admite límites.

Principios de negocio (simulados — no comercializamos aún)

21. Precio refleja valor, no tiempo

Un micro-course de 2 semanas puede valer más que otro de 3 semanas si entrega capacidad mayor. Pricing por outcome, no por duración.

22. Certificación honesta o ninguna

Preferimos no emitir cert a emitir uno que se da por warm body. Si un learner no pasó el bar de calidad, no hay cert aunque pagó.

23. Free bridge, paid paths

El course Bridge (“¿Qué es un agente?”) es free. Elimina fricción de evaluación. Todo lo demás se paga (o se consume por membership).

Simulado — aplicable solo si algún día se comercializa.

Anti-principles (cosas que explícitamente rechazamos)

❌ “Aprende AI en 7 días” — deshonesto, atraes al learner equivocado
❌ “Certificado reconocido por Google/AWS/Microsoft” — no es real, no lo vendemos como tal
❌ “Acceso de por vida con un pago” — contenido se deprecia, modelo no funciona largo plazo
❌ Gamificación extrema (trophies constantes, sonidos de ding ding)
❌ “Instructor” como persona de marca (Fireship, Theo) — nosotros vendemos el sistema, no la cara
❌ Comparación directa contra competencia en material marketing
❌ FOMO / urgencia artificial (“solo quedan 3 spots!”)
❌ Upsell dentro de lessons (el course que pagó es completo, no teaser)