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Duración 14 horas
Temario del curso
La Interfaz Conversacional de Cascade
- Cómo Cascade difiere de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs.
- Mantenimiento del contexto conversacional entre solicitudes de características.
- Cambio entre modos de explicación, planificación y acción dentro de Cascade.
- Patrones de conversación reales para corrección de errores y construcción de características.
Ediciones Predictivas y Conciencia de Múltiples Archivos
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente.
- Aceptar, rechazar y ajustar sugerencias de edición entre archivos.
- Seguimiento automático de dependencias entre archivos editados.
- Deshacer cambios en cascada cuando las predicciones no son precisas.
Integración del Terminal Dentro del Editor
- Abrir y gestionar sesiones de terminal integradas.
- Cómo Cascade monitorea la salida del terminal para refinar los siguientes pasos.
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf.
- Gestión de solicitudes interactivas de CLI durante flujos automatizados.
Indexación y Gestión de Contexto en Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice del proyecto en tiempo real.
- Comportamiento de indexación para monorrepositorios versus repositorios individuales.
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida.
- Reconstrucción del índice tras cambios estructurales importantes.
Construcción de Características Conversacionalmente
- Describir una característica en lenguaje sencillo y observar cómo Cascade la planifica.
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios.
- Ejecutar inmediatamente el código generado e informar errores a Cascade.
- Refinamiento iterativo mediante preguntas de seguimiento conversacional.
Reglas Personalizadas y Prompts Específicos por Tecnología
- Redacción de reglas específicas del proyecto para marcos internos.
- Aplicación de convenciones de nomenclatura mediante archivos de reglas de Windsurf.
- Personalización de la indexación para DSLs y formatos de archivo no estándar.
- Compartir conjuntos de reglas entre un equipo de desarrollo.
Depuración con Asistencia de Cascade
- Pegar rastros de pila en Cascade para análisis de la causa raíz.
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y defectuosas.
- Ejecutar pruebas de regresión dentro del monitor de terminal de Cascade.
- Identificar importaciones alucinadas o dependencias faltantes tras las ediciones.
Integración de Control de Versiones y Revisiones
- Generación de mensajes de commit a partir de resúmenes conversacionales de cambios.
- Preparación de descripciones de solicitudes de extracción (pull requests) mediante el chat de Cascade.
- Responder a comentarios de revisores con ediciones específicas en archivos.
- Mantenimiento de un historial de commits limpio durante el desarrollo conversacional.
Rendimiento y Despliegue Empresarial
- Gestión de la indexación de espacios de trabajo grandes dentro de los límites de memoria.
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos.
- Comprensión de la gestión de datos de Windsurf y exclusión voluntaria de entrenamiento.
- Configuración de proxies empresariales y VPN para entornos regulados.
Transición desde Otros Editores
- Importación de atajos de teclado y configuraciones desde VS Code o JetBrains.
- Exportación de extensiones de Windsurf de vuelta a VS Code estándar.
- Estrategias de migración del equipo y estructuras de programas piloto.
Requerimientos
- Experiencia con un IDE como VS Code o JetBrains.
- Conocimientos básicos de Git y flujos de trabajo de desarrollo ágil.
- Experiencia básica con interfaces de chat basadas en LLM.
Audiencia
- Desarrolladores que están evaluando Windsurf como su entorno de desarrollo principal.
- Equipos de producto que desean contar con inteligencia artificial conversacional nativa dentro de su editor.
- Freelancers que buscan reducir la alternancia de contextos mediante flujos de trabajo de terminal integrada en el IDE.
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
