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Temario del curso
Del autocompletado al agente: comprender el cambio
- Diferencias entre las sugerencias de Copilot y la planificación multi-paso basada en agentes.
- Arquitectura del bucle del agente: planificar, generar, ejecutar e iterar.
- Soporte de lenguajes 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 del contexto (ventana de contexto) y preferencias del nivel del modelo.
- Definición de reglas del espacio de trabajo e ignorado de archivos binarios grandes.
- Gestión del flujo de trabajo entre Copilot Chat y el agente en línea.
Planificación y ejecución multi-paso
- Prompting (instrucciones) a Copilot para construir una función de extremo a extremo.
- Observación del agente dividiendo las tareas en pasos a través de múltiples archivos.
- Revisión de cada paso antes de aplicar los cambios.
- Uso de la 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 del terminal de Copilot.
- Ejecución de comandos de construcción e interpretación de la salida.
- Gestión de variables de entorno 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 instrucciones en lenguaje natural.
- Ejecución de suites de pruebas e interpretación de los registros de fallos dentro de Copilot.
- Ajuste de aserciones tras observar fallos en casos límite.
Navegación por bases de código grandes
- Localización automática de referencias cruzadas entre archivos.
- Refactorización de utilidades compartidas con renombrado guiado por Copilot.
- Actualización simultánea de archivos de configuración y esquemas.
- Evitación del agotamiento de la ventana de contexto mediante instrucciones dirigidas.
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 instrucciones específicas para el equipo en tareas comunes.
Gobernanza empresarial de GitHub Copilot
- Asignación de licencias (asientos), facturación y paneles de uso.
- Registros de auditoría: seguimiento de lo que generó Copilot frente a lo que fue comprometido.
- Políticas de indemnización por propiedad intelectual de Microsoft e implicaciones de licenciamiento.
- Bloqueo de patrones específicos de archivos en los flujos de trabajo de sugerencias de IA.
Depuración con el Modo Agente
- Análisis de trazas de pila junto con el agente.
- Depuración basada en hipótesis: preguntar a Copilot por qué falló una prueba.
- Uso de la herramienta bisect asistida por agente para encontrar fuentes de regresión.
- Gestión de riesgos de alucinación al depurar código desconocido.
Rendimiento y gestión de límites
- Comprensión de los límites diarios de solicitudes y cuotas del modelo.
- Optimización de la longitud de las instrucciones para evitar respuestas truncadas.
- Cambio entre modelos según diferentes tareas.
- Monitoreo de la latencia del agente y estrategias de almacenamiento en caché.
Seguridad y cumplimiento para empresas
- Manejo de datos: qué información sale de su repositorio y qué permanece localmente.
- Prevención de fugas de secretos y credenciales a través de las instrucciones.
- Cumplimiento con los requisitos de GDPR, SOC 2 y FedRAMP.
- Análisis crítico (red-teaming) del código generado por vulnerabilidades de inyección.
Solución de problemas de escenarios comunes
- Razones por las que Copilot a veces ignora el contexto de su base de código.
- Resolución de fallos en la indexación para 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
- Recapitulación de las capacidades del Modo Agente y flujos de trabajo prácticos.
- Hoja de ruta de Copilot de GitHub y características futuras de los agentes.
- Recursos para mantenerse actualizado con las versiones de Copilot.
Requerimientos
- Experiencia con programación orientada a objetos o funcional.
- Cuenta de GitHub y conocimientos básicos del flujo de trabajo de Git.
- Conocimiento de al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim).
Audiencia objetivo
- Desarrolladores que ya utilizan Copilot y quieren desbloquear 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 IA.
21 Horas
