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Temario del curso
La interfaz conversacional de Cascade
- Cómo difiere Cascade de los paneles de chat tradicionales en otros IDE.
- Mantenimiento del contexto conversacional entre solicitudes de funciones.
- Cambio entre modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade.
- Patrones de conversación en el mundo real para corrección de errores y construcción de funciones.
Ediciones predictivas y conciencia de múltiples archivos
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente.
- Aceptar, rechazar y ajustar las sugerencias de edición entre archivos.
- Rastreo automático de dependencias entre archivos editados.
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones no son precisas.
Integración del terminal dentro del editor
- Apertura y gestión de sesiones de terminal integradas.
- Cómo Cascade observa la salida del terminal para refinar los siguientes pasos.
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf.
- Gestión de indicaciones CLI interactivas durante flujos automatizados.
Indexación de Windsurf y gestión del contexto
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice de proyecto en tiempo real.
- Comportamiento de indexación para monorepos 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 funciones conversacional
- Describir una función en lenguaje sencillo y observar a Cascade planificarla.
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios.
- Ejecutar el código generado inmediatamente y retroalimentar errores a Cascade.
- Refinamiento iterativo con indicaciones conversacionales de seguimiento.
Reglas personalizadas e indicaciones específicas de tecnología
- Redacción de reglas específicas del proyecto para marcos internos.
- Aplicación de convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf.
- Personalización de la indexación para DSL y formatos de archivo no estándar.
- Compartición de conjuntos de reglas entre un equipo de desarrollo.
Depuración con la asistencia de Cascade
- Pegar trazas de pila en Cascade para análisis de causa raíz.
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y rotas.
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador del terminal de Cascade.
- Identificación de importaciones alucinadas o dependencias faltantes tras las ediciones.
Integración de control de versiones y revisiones
- Generación de mensajes de confirmación a partir de resúmenes conversacionales de cambios.
- Preparación de descripciones de solicitudes de extracción 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 los límites de memoria.
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos.
- Comprensión del manejo de datos y la opción de exclusión de formación de Windsurf.
- Configuraciones 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 nuevamente al estándar de VS Code.
- 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.
Público objetivo
- Desarrolladores que evalúan Windsurf como su entorno de desarrollo principal.
- Equipos de producto que desean inteligencia artificial conversacional integrada nativamente en su editor.
- Freelancers que buscan reducir la interrupción de contexto mediante flujos de trabajo de terminal dentro del 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
