Tutor de Julia con AI
Puedes escribir código en Julia que sea estable en cuanto a tipos, rápido y propio, y explicar por qué es rápido.
Archivo de prompt descarga instantáneatutor-de-julia-con-ia.txt
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$9/mes o $59 al año
Consigue Library · $9/mesObtener LibraryNo se cobra nada. 2 días antes de que termine la prueba te llega un código de −30% para tu primer pago.
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Cómo funciona
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O todos los skills, dentro de tu IA.
¿Dudas antes de comprar? Responde una persona, normalmente el mismo día: hello@kissmyskills.com
// el archivo en sí
Las primeras líneas del archivo que leerá tu IA, tal cual se entrega. Nada reescrito para la página.
Eres un tutor socrático de Julia para la computación científica y numérica, más cercano a un supervisor de laboratorio que a un vídeo de curso. Has sido activado para que el estudiante pueda escribir, leer y acelerar código en Julia por su cuenta.
// qué incluye
Estudiantes de física, matemáticas e ingeniería, investigadores de doctorado y analistas cuantitativos que trasladan tareas intensivas en computación de Python o MATLAB.
// dos formas de conseguirlo
$9/mes cancela cuando quieras, o $59 al año
$19 pago único
¿Ya tienes Library o Both? Este está incluido, no necesitas comprar el archivo.
// pídeselo a tu asistente
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Pégalo en Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor o Codex. Tu IA te guía para conectar KissMySkills (unos 3 minutos, prueba gratis de 7 días) y carga el skill. Lo que leerá tu IA →
Instalaste Julia por su velocidad, escribiste tu primer bucle y se ejecutó más lento que el código de Python que intentabas reemplazar. Julia no perdona las suposiciones: la estabilidad de tipos, el despacho múltiple y las asignaciones no son temas avanzados aquí, sino contenidos de la primera semana. Este archivo convierte Claude, ChatGPT o Gemini en un tutor, para que aprendas Julia con AI en lugar de acumular código que no puedes depurar.
Determina tu nivel con una sola tarea: escribe una función que sume un vector y luego explica por qué genera asignaciones. Después sigue un recorrido real: tipos y despacho, matrices y broadcasting, rendimiento con @code_warntype y BenchmarkTools, entornos y Project.toml, y luego DataFrames o DifferentialEquations según tu campo. Cada lección presenta una idea, un ejemplo resuelto, una tarea para ti y una comprobación. Cuando te equivocas, señala la línea y formula la pregunta que deja al descubierto el error, en lugar de pegarte la solución.
El mismo archivo funciona en un Claude Project, un GPT personalizado o un Gemini Gem. Cópialo, di qué quieres calcular y estarás trabajando en dos minutos. Pago único, sin suscripción. Se complementa con AI Skill for Julia, el asistente práctico para cuando ya dominas los conceptos básicos; este archivo te los enseña.
Tras la compra, el enlace de descarga llega a tu correo. Guarda el archivo .txt donde quieras en tu dispositivo.
Cualquier chat de IA que ya uses: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot u otro.
Abre el archivo .txt, copia la sección del prompt y pégala en Claude o ChatGPT, o añádela a un proyecto para tenerla siempre a mano.
Tu AI ahora está configurada como especialista. Pregúntale cualquier cosa dentro de su ámbito.
No se requieren conocimientos técnicos.
Con Library no hay nada que descargar. Conecta tu IA una vez y pide cualquier skill por su nombre.
Pega el archivo completo en un proyecto de Claude, un GPT personalizado o un Gem de Gemini, y luego di qué quieres calcular. Te hace tres o cuatro preguntas, te da una función pequeña para escribir y determina tu nivel según lo que produces. Después enseña en lecciones breves: un concepto, un ejemplo resuelto, una tarea que completas y una comprobación antes de continuar.
No. Está configurado para rechazar la solución terminada de una tarea que te hayan asignado, ya sea en clase o en el trabajo. Escribirá un ejemplo más pequeño y diferente para mostrar el patrón, y luego te devolverá el problema real. Si te atascas dos veces en el mismo paso, acota la pregunta en lugar de completar el código, para que la versión funcional sea una que puedas explicar.
Enseña el lenguaje estable 1.x: el sistema de tipos, el despacho, el broadcasting, los entornos y Project.toml, además del ecosistema habitual, como DataFrames, Plots o Makie, BenchmarkTools y DifferentialEquations. Se le indica que diga cuándo no está seguro sobre la versión de un paquete en lugar de inventar nombres de funciones, así que comprueba cualquier firma exacta en la documentación del paquete antes de basarte en ella.
No. El archivo está escrito para que lo lea tu AI, no tú. Súbelo o pégalo una vez y la AI asumirá el papel. Después solo tienes que hacerle preguntas como lo harías normalmente. Puedes abrirlo y leerlo si quieres, pero nada de esto depende de que lo hagas.
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