Temario del curso
La interfaz conversacional de Cascade
- En qué se diferencia Cascade de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs
- Mantenimiento del contexto conversacional a través de solicitudes de funcionalidades
- Cambio entre los modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación del mundo real para la corrección de errores y la creación de funcionalidades
Ediciones predictivas y conciencia multarchivo
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente
- Aceptar, rechazar y ajustar las sugerencias de edición a través de los archivos
- Seguimiento automático de dependencias entre los archivos editados
- Revertir cambios en cascada cuando las predicciones no son correctas
Integración de terminal dentro del editor
- Apertura y gestión de sesiones de terminal integradas
- Cómo Cascade observa el resultado de la 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 de Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice de proyecto en tiempo real
- Comportamiento de la indexación para monorepositorios frente a repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida
- Reconstrucción del índice tras cambios estructurales mayores
Creación de funcionalidades conversacional
- Descripción de una funcionalidad en lenguaje sencillo y observación de cómo Cascade la planifica
- Revisión de la lista de archivos generada antes de aceptar los cambios
- Ejecución inmediata del código generado y feedback de errores a Cascade
- Refinamiento iterativo mediante seguimiento de preguntas conversacionales
Reglas personalizadas y promoción específica de tecnología
- Escritura de reglas específicas del proyecto para frameworks internos
- Aplicación de convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf
- Personalización de la indexación para DSL (lenguajes de dominio específico) y formatos de archivo no estándar
- Compartición de conjuntos de reglas entre un equipo de desarrollo
Depuración con asistencia de Cascade
- Pegado de trazas de pila en Cascade para análisis de causa raíz
- Solicitud a Cascade para comparar versiones funcionales y con errores
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador de terminal de Cascade
- Identificación de importaciones alucinatorias o dependencias faltantes tras las ediciones
Integración de control de versiones y revisión
- Generación de mensajes de confirmación a partir de resúmenes conversacionales de cambios
- Preparación de descripciones de solicitudes de extracción (pull requests) mediante el chat de Cascade
- Respuesta a los comentarios de los revisores 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 las limitaciones de memoria
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos
- Comprensión del manejo de datos de Windsurf y la opción de exclusión del entrenamiento
- Configuración de proxy empresarial y VPN para entornos regulados
Transición desde otros editores
- Importación de combinaciones de teclas 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
- Familiaridad con Git y flujos de trabajo de desarrollo ágil
- Experiencia básica con interfaces de chat basadas en LLM (grandes modelos de lenguaje)
Público objetivo
- Desarrolladores que están evaluando Windsurf como su entorno de desarrollo principal
- Equipos de producto que desean inteligencia artificial conversacional nativa dentro de su editor
- Freelancers que buscan reducir la alternancia de contexto mediante flujos de trabajo de terminal integrada en el IDE
Testimonios (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