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Primeros pasos con 4Geeks AI Studio: De la consola al primer despliegue¶

Descripción general¶

4Geeks AI Studio te da acceso a un equipo de desarrollo aumentado por IA impulsado por 4Geeks AI Factory — una infraestructura propietaria que orquesta los LLM más potentes del mundo (Claude 4.5, GPT-5, Gemini 3 Pro y DeepSeek) para escribir, probar y refactorizar código hasta 5 veces más rápido que un desarrollador estándar.

En este tutorial aprenderás a:

• Crear tu cuenta de 4Geeks AI Studio
• Navegar por el panel de la consola
• Configurar tu primer proyecto y establecer límites de tokens
• Enviar tu primera tarea de IA
• Monitorear los resultados en tiempo real

Requisitos previos¶

• Una cuenta de 4Geeks (regístrate en console.4geeks.io)
• Un repositorio de código (GitHub, GitLab o Bitbucket)
• Conocimientos básicos de flujos de trabajo de desarrollo de software

Paso 1: Crear tu cuenta¶

1. Ve a console.4geeks.io/ai-studio
2. Haz clic en “Get Started”
3. Completa la información de tu empresa y selecciona tu plan:
4. AI Solo ($1,950/mes) — Ideal para desarrollo de MVP
5. AI Starter ($3,450/mes) — Ideal para escalar productos
6. AI Pro ($5,900/mes) — Ideal para cargas de trabajo empresariales
7. Completa el proceso de incorporación y verifica tu correo electrónico

Paso 2: Explorar el panel de la consola¶

Una vez que inicies sesión, verás el panel de AI Studio con las siguientes secciones:

Paso 3: Crear tu primer proyecto¶

1. Haz clic en “New Project” en el panel
2. Ingresa los detalles de tu proyecto:
3. Project Name: Un nombre descriptivo para tu iniciativa
4. Repository URL: Enlace a tu repositorio GitHub/GitLab/Bitbucket
5. Tech Stack: Selecciona los lenguajes y frameworks principales
6. Description: Breve resumen de lo que deseas construir
7. Haz clic en “Create Project”

Tu arquitecto senior será asignado en un plazo de 24 horas y comenzará a mapear tu base de código para la Inyección de Contexto Inteligente.

Paso 4: Configurar límites de tokens¶

Una de las características clave de AI Studio es la Protección de Límite Estricto — tú controlas exactamente cuánto gastas en computación de IA.

1. Navega a la configuración de tu proyecto
2. Ve a “Token Configuration”
3. Establece tu límite mensual de tokens (ej. $150/mes)
4. Elige tu preferencia de alerta:
5. Pause — Las tareas de IA se detienen cuando se alcanza el límite
6. Alert — Recibes una notificación pero las tareas continúan
7. Haz clic en “Save”

Consejo: Comienza con un límite conservador y auméntalo a medida que comprendas los patrones de consumo de tokens de tu proyecto.

Paso 5: Enviar tu primera tarea de IA¶

Una Tarea de IA es una unidad de trabajo atómica y comprobable — como un Pull Request, un endpoint de API específico, un componente de UI o una corrección de errores. No es un épico completo del proyecto.

1. Ve a la pestaña “AI Tasks” de tu proyecto
2. Haz clic en “New Task”
3. Completa los detalles de la tarea:
4. Title: Descripción clara y específica (ej. “Crear endpoint de autenticación de usuarios”)
5. Type: Feature, Bug Fix, Refactor o Test
6. Priority: Low, Medium, High o Critical
7. Description: Requisitos detallados, criterios de aceptación y cualquier contexto relevante
8. Adjunta cualquier archivo, diseño o especificación de API relevante
9. Haz clic en “Submit Task”

Paso 6: Monitorear el progreso¶

Tu arquitecto senior:

1. Revisará la tarea y escribirá prompts optimizados
2. Inyectará el contexto correcto del proyecto en AI Factory
3. Generará código usando el LLM más adecuado
4. Ejecutará pruebas automatizadas de QA y barreras de seguridad
5. Revisará y aprobará el resultado
6. Enviará un Pull Request a tu repositorio

Puedes seguir el progreso en tiempo real desde el panel AI Tasks, que muestra:

• Estado de la tarea (Pending, In Progress, Under Review, Completed)
• Consumo de tokens por tarea
• Estimaciones de tiempo y tiempo real de finalización
• Enlaces a PR y comentarios de revisión de código

Paso 7: Revisar y fusionar¶

Cuando una tarea se completa:

1. Recibirás una notificación (correo electrónico o Slack, según tus preferencias)
2. Revisa el Pull Request en tu repositorio
3. El código ya ha pasado por:
4. Escaneos automatizados de vulnerabilidades
5. Pruebas unitarias impulsadas por IA
6. Revisión humana por parte de tu arquitecto senior
7. Agrega comentarios adicionales si es necesario
8. Fusiona el PR cuando estés satisfecho

Mejores prácticas¶

Escribir tareas de IA efectivas¶

• Sé específico: En lugar de “Construir el backend,” escribe “Crear endpoint REST POST /api/users con validación de email y hash de contraseña”
• Incluye criterios de aceptación: Define qué significa “terminado”
• Proporciona contexto: Enlaza a diseños, documentos de API o PR relacionados
• Comienza pequeño: Empieza con tareas bien definidas para calibrar expectativas

Gestionar el presupuesto de tokens¶

• Monitorea el panel Real-Time Token Audit diariamente
• Usa las analíticas LiteLLM para identificar qué funciones consumen más tokens
• Establece límites a nivel de proyecto para evitar cargos inesperados
• Revisa el informe mensual de tokens para optimizar futuras tareas

Trabajar con tu arquitecto senior¶

• Programa una reunión semanal para alinear prioridades
• Proporciona retroalimentación sobre la calidad del código y las decisiones arquitectónicas
• Comparte tus estándares de código y convenciones de nombres desde el inicio
• Usa el chat integrado para preguntas rápidas y aclaraciones

¿Qué sigue?¶

• Lee sobre Entendiendo AI Factory: Orquestación Multi-Modelo para aprender cómo se usan diferentes LLM
• Aprende a Configurar Inyección de Contexto Inteligente para una mejor generación de código
• Explora QA Automatizado y Barreras de Seguridad para entender las puertas de calidad
• Consulta la Referencia de API para acceso programático

¿Necesitas ayuda?¶

• Documentación: docs.4geeks.io
• Discord: Discord
• Soporte: Disponible desde el panel de la consola
• Ventas: Contáctanos

Aún con dudas? Pregunta en Discord o explore tutoriales