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Temario del curso
La interfaz conversacional de Cascade
- Cómo Cascade se diferencia de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs.
- Mantenimiento del contexto conversacional a través de solicitudes de funcionalidades.
- Cambio entre modos de explicación, planificación y acción dentro de Cascade.
- Patrones de conversación reales para corrección de errores y creación de funcionalidades.
Editas predictivas y conciencia multiarchivo
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente.
- Aceptar, rechazar y ajustar sugerencias de edición a través de archivos.
- Rastreo automático de dependencias entre archivos editados.
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones fallan.
Integración de la terminal dentro del editor
- Abrir y gestionar sesiones de terminal integradas.
- Cómo Cascade observa la salida de la terminal para refinar los siguientes pasos.
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf.
- Gestión de interacciones en línea de comandos (CLI) durante flujos automatizados.
Indexación y gestión del contexto en Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice de proyecto en tiempo real.
- Comportamiento de la indexación para monorrepósitos frente a repositorios individuales.
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para acelerar la indexación.
- Reconstrucción del índice tras cambios estructurales importantes.
Creación de funcionalidades conversacionalmente
- Describir una funcionalidad en lenguaje natural y ver cómo Cascade la planifica.
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios.
- Ejecutar el código generado inmediatamente y retroalimentar errores a Cascade.
- Refinamiento iterativo mediante preguntas de seguimiento conversacional.
Reglas personalizadas e instrucciones específicas para 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.
- Compartimiento de conjuntos de reglas entre el equipo de desarrollo.
Depuración con asistencia de Cascade
- Pegado de trazas de pila en Cascade para análisis de causa raíz.
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y fallidas.
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador de terminal de Cascade.
- Identificación de imports alucinados o dependencias faltantes tras las ediciones.
Integración con control de versiones y revisión de código
- Generación de mensajes de confirmación a partir de resúmenes conversacionales de cambios.
- Preparación de descripciones para solicitudes de extracción (pull request) mediante el chat de Cascade.
- Respuesta a comentarios del revisor con ediciones específicas de archivos.
- Mantenimiento de un historial de confirmaciones 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 del manejo de datos por parte de Windsurf y opciones de exclusión de capacitación.
- Configuración de proxies empresariales y VPNs para entornos regulados.
Migración desde otros editores
- Importación de combinaciones de teclas y configuraciones desde VS Code o JetBrains.
- Exportación de extensiones de Windsurf nuevamente a VS Code estándar.
- Estrategias de migración del equipo y estructuras de programa piloto.
Requerimientos
- Experiencia con un IDE como VS Code o JetBrains.
- Conocimiento básico de Git y flujos de trabajo de desarrollo ágil.
- Experiencia básica con interfaces de chat basadas en modelos de lenguaje grande (LLM).
Público objetivo
- Desarrolladores que evalúan Windsurf como su entorno principal de desarrollo.
- Equipos de producto que desean inteligencia artificial conversacional nativa dentro de su editor.
- Freelancers que buscan reducir el cambio de contexto mediante flujos de trabajo con terminal integrada en el IDE.
14 Horas
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
