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Temario del curso

De la autocompletación al agente: comprender el cambio

  • Cómo las sugerencias de Copilot difieren de la planificación multi-paso del agente
  • Arquitectura del ciclo del agente: planificar, generar, ejecutar, iterar
  • Soporte de lenguajes y selección de modelos para tareas de agente
  • Ejemplos reales: desde funciones de cinco líneas hasta características multi-archivo

Habilitación del Modo Agente en tu IDE

  • Activación en VS Code, JetBrains y Neovim
  • Configuración del contexto (ventana de contexto) y preferencias del nivel del modelo
  • Establecimiento de reglas del espacio de trabajo y exclusión de archivos binarios grandes
  • Gestión de Copilot Chat frente a flujos de trabajo de agente integrado

Planificación y ejecución multi-paso

  • Solicitarle 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 el retroceso integrado cuando los pasos se desvíen del curso esperado

Comandos de terminal dentro del ciclo 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 de la creación de pruebas mediante indicaciones en lenguaje natural
  • Ejecución de suites de pruebas e interpretación de registros de errores dentro de Copilot
  • Ajuste de aserciones tras observar fallos en casos extremos

Navegación por repositorios de código grandes

  • Búsqueda automática de referencias cruzadas entre archivos
  • Refactorización de utilidades compartidas con renombramiento guiado por Copilot
  • Actualización simultánea de archivos de configuración y esquemas
  • Evitar el agotamiento del contexto mediante indicaciones dirigidas

Personalización de Copilot según 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 sensibles y directorios del contexto
  • Creación de plantillas de indicaciones específicas para el equipo, destinadas a tareas comunes

Gobernanza de GitHub Copilot Enterprise

  • Distribución de licencias, facturación y paneles de uso
  • Registros de auditoría: rastreo de lo que generó Copilot versus lo que se confirmó en el repositorio
  • Políticas de indemnización por propiedad intelectual de Microsoft e implicaciones de licencia
  • Exclusión de patrones específicos de archivos de las canalizaciones de sugerencias de IA

Depuración con el Modo Agente

  • Lectura conjunta de trazas de pila con el agente
  • Depuración basada en hipótesis: preguntar a Copilot por qué falló una prueba
  • Uso de la bisect asistida por agentes para localizar 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 las cuotas del modelo
  • Optimización de la longitud de las indicaciones para evitar respuestas truncadas
  • Cambio entre modelos según las tareas específicas
  • Monitoreo de la latencia del agente y estrategias de almacenamiento en caché

Seguridad y cumplimiento normativo para empresas

  • Gestión de datos: qué información sale de tu repositorio y qué permanece localmente
  • Prevención de la exposición de secretos y credenciales a través de las indicaciones
  • Cumplimiento de los requisitos GDPR, SOC 2 y FedRAMP
  • Análisis (red-teaming) del código generado para detectar vulnerabilidades de inyección

Resolución de problemas en escenarios comunes

  • Por qué Copilot a veces ignora el contexto de tu repositorio de código
  • Resolución de fallos de indexación en repositorios grandes
  • Gestión de errores por límites de frecuencia durante 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 los flujos de trabajo prácticos
  • Hoja de ruta de Copilot por parte de GitHub y próximas características de agente
  • Recursos para mantenerse actualizado con los lanzamientos de Copilot

Requerimientos

  • Experiencia con programación orientada a objetos o programación funcional
  • Cuenta de GitHub y conocimientos básicos del flujo de trabajo de Git
  • Familiaridad con al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim)

Perfil del público objetivo

  • Desarrolladores que ya usan Copilot y quieren habilitar 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

Número de participantes


Precio por participante

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