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Temario del curso
De la finalización automática al agente: comprender el cambio
- Diferencias entre las sugerencias de Copilot y la planificación multi-paso basada en agentes.
- Arquitectura del bucle de agente: planificar, generar, ejecutar e iterar.
- Soporte de idiomas y selección de modelos para tareas de agente.
- Ejemplos del mundo real: desde funciones de cinco líneas hasta funciones multi-archivo.
Habilitación del Modo Agente en su IDE
- Activación en VS Code, JetBrains y Neovim.
- Configuración de preferencias para la ventana de contexto y el nivel del modelo.
- Establecimiento de reglas del espacio de trabajo e ignoro de archivos binarios grandes.
- Gestión de flujos de trabajo de Copilot Chat frente a agentes integrados (inline).
Planificación y ejecución multi-paso
- Solicitar a Copilot que construya una función de extremo a extremo.
- Observar cómo el agente descompone las tareas en pasos a través de varios archivos.
- Revisar cada paso antes de aplicar los cambios.
- Utilizar la reversión integrada (inline rollback) cuando los pasos se desvíen del plan.
Comandos de terminal dentro del bucle del agente
- Instalación de dependencias a través de la integración de 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 dirigido por pruebas con un agente
- Generación de pruebas unitarias a partir del código fuente existente.
- Guía la creación de pruebas mediante prompts en lenguaje natural.
- Ejecución de suites de pruebas e interpretación de registros de fallas dentro de Copilot.
- Refinamiento de aserciones tras observar fallas en casos límite.
Navegación por bases de código grandes
- Búsqueda automática de referencias entre archivos.
- Refactorización de utilidades compartidas con renombramientos guiados por Copilot.
- Actualización simultánea de archivos de configuración y esquemas.
- Evitar el agotamiento de la ventana de contexto mediante prompts dirigidos.
Personalización de Copilot para los estándares 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 el equipo destinadas a tareas comunes.
Gobernanza de GitHub Copilot Enterprise
- Asignación de licencias, facturación y paneles de uso.
- Registros de auditoría: seguimiento de lo que generó Copilot versus lo que se comprometió.
- 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 de trazas de pila conjuntamente con el agente.
- Depuración basada en hipótesis: preguntar a Copilot por qué una prueba falló.
- Uso de bisect asistido por agentes para encontrar las fuentes de regresiones.
- Gestión de riesgos de alucinaciones al depurar código desconocido.
Gestión del rendimiento y los límites
- Comprensión de los límites diarios de solicitudes y cuotas del modelo.
- Optimización de la longitud del prompt para evitar respuestas truncadas.
- Cambio entre modelos para diferentes tareas.
- Monitoreo de la latencia del agente y estrategias de almacenamiento en caché.
Seguridad y cumplimiento para empresas
- Manejo de datos: lo que sale de su repositorio versus lo que permanece localmente.
- Prevención de la filtración de secretos y credenciales mediante prompts.
- Cumplimiento con los requisitos GDPR, SOC 2 y FedRAMP.
- Evaluación ofensiva (red-teaming) del código generado para detectar vulnerabilidades de inyección.
Solución de problemas en escenarios comunes
- Razones por las que Copilot a veces ignora el contexto de su base de código.
- Resolución de fallas de indexación en repositorios grandes.
- Gestión de errores de límite de tasa durante las 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 por parte de GitHub y próximas funciones de agente.
- Recursos para mantenerse al día con las liberaciones de Copilot.
Requerimientos
- Experiencia con programación orientada a objetos o funcional.
- Cuenta de GitHub y conocimientos básicos del flujo de trabajo de Git.
- Familiaridad con al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim).
Público objetivo
- Desarrolladores que actualmente usan Copilot y desean activar el modo de agente.
- Gerentes de ingeniería que están implementando Copilot en equipos de desarrollo.
- Equipos de seguridad que revisan políticas de generación de código asistida por IA.
21 Horas
