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Temario del curso
Del autocompletado al agente: comprender el cambio
- Cómo difieren las sugerencias de Copilot de la planificación multietapa y autónoma.
- Arquitectura del bucle del agente: planificar, generar, ejecutar, iterar.
- Soporte de idiomas y selección de modelos para tareas de agente.
- Ejemplos reales: desde funciones de cinco líneas hasta características que involucran múltiples archivos.
Habilitación del Modo Agente en su IDE
- Activación en VS Code, JetBrains y Neovim.
- Configuración de la ventana de contexto y preferencias del nivel de modelo.
- Definición de reglas del espacio de trabajo y omisión de archivos binarios grandes.
- Gestión de flujos de trabajo entre Copilot Chat y el agente en línea.
Planificación y ejecución multietapa
- Prompting de Copilot para construir una característica de principio a fin.
- Observación de cómo el agente descompone las tareas en pasos a través de múltiples archivos.
- Revisión de cada paso antes de aplicar los cambios.
- Uso de reversión en línea cuando los pasos se desvían del objetivo.
Comandos de terminal dentro del bucle del agente
- Instalación de dependencias a través de la integración con la terminal de Copilot.
- Ejecución de comandos de compilación e interpretación de la salida.
- Gestión de variables de entorno desde dentro de las sesiones de Copilot.
- Límites de seguridad: qué comandos requieren aprobación manual.
Desarrollo guiado por pruebas con un agente
- Generación de pruebas unitarias a partir del código fuente existente.
- Impulso de la creación de pruebas mediante prompts en lenguaje natural.
- Ejecución de suites de pruebas e interpretación de registros de fallos dentro de Copilot.
- Ajuste de aserciones tras observar fallos en casos límite.
Navegación por repositorios de código grandes
- Búsqueda automática de referencias cruzadas entre archivos.
- Refactorización de utilidades compartidas con renombramientos guiados por Copilot.
- Actualización simultánea de archivos de configuración y esquemas.
- Evitación del agotamiento de la ventana de contexto mediante prompts dirigidos.
Personalización de Copilot para normas del equipo
- Redacción de instrucciones específicas del repositorio en .github/copilot-instructions.md.
- Aplicación de convenciones de nomenclatura y patrones de arquitectura.
- Exclusión de archivos y directorios sensibles del contexto.
- Creación de plantillas de prompts específicas para tareas comunes.
Gobernanza empresarial de GitHub Copilot
- Distribución de asientos, facturación y paneles de uso.
- Registros de auditoría: seguimiento de lo generado por Copilot versus lo comprometido.
- Políticas de indemnización por propiedad intelectual de Microsoft e implicaciones de licencia.
- Bloqueo de patrones específicos de archivos en los flujos de trabajo de sugerencias de IA.
Depuración con el Modo Agente
- Lectura conjunta de trazas de pila con el agente.
- Depuración basada en hipótesis: preguntarle a Copilot por qué falló una prueba.
- Uso de la bisección asistida por agente para encontrar el origen de regresiones.
- Gestión de riesgos de alucinaciones al depurar código desconocido.
Gestión del rendimiento y límites
- Comprensión de los límites diarios de solicitudes y cuotas de modelos.
- Optimización de la longitud de los prompts para evitar respuestas truncadas.
- Cambio entre modelos para diferentes tareas.
- Monitorización de la latencia del agente y estrategias de caché.
Seguridad y cumplimiento para empresas
- Gestión de datos: qué sale de su repositorio y qué permanece localmente.
- Prevención de filtración de secretos y credenciales mediante prompts.
- Cumplimiento con los requisitos GDPR, SOC 2 y FedRAMP.
- Análisis ofensivo (red-teaming) del código generado en busca de vulnerabilidades de inyección.
Resolución de escenarios comunes
- Motivos por los que Copilot a veces ignora el contexto de su repositorio.
- Resolución de fallos de indexación en repositorios grandes.
- Gestión de errores de límite de velocidad durante horas pico.
- Corrección de problemas de sincronización de extensiones del IDE.
Resumen y hoja de ruta futura
- Repaso de las capacidades del Modo Agente y flujos de trabajo prácticos.
- Hoja de ruta de Copilot de GitHub y próximas funciones de agente.
- Recursos para mantenerse al día con los lanzamientos de Copilot.
Requerimientos
- Experiencia con programación orientada a objetos o funcional.
- Cuenta de GitHub y conocimientos básicos sobre el flujo de trabajo de Git.
- Familiaridad con al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim).
Audiencia objetivo
- Desarrolladores que actualmente utilizan Copilot y desean habilitar el modo agente.
- Gerentes de ingeniería que están implementando Copilot en equipos de desarrollo.
- Equipos de seguridad que revisan las políticas de generación de código asistida por inteligencia artificial.
21 Horas
