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 entre solicitudes de funciones
- Cambio entre los modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación en el mundo real para corrección de errores y creación 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 en todos los archivos
- Rastreo automático de dependencias entre archivos editados
- Revertir cambios en cascada cuando las predicciones fallan
Integración de la terminal dentro del editor
- Apertura y gestión de 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
- Manejo de prompts interactivos de CLI durante flujos de trabajo automatizados
Indexación y gestión del contexto en Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice del proyecto en tiempo real
- Comportamiento de la indexación para monorepos versus repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida
- Reconstrucción del índice después de cambios estructurales importantes
Creación de funciones conversacional
- Descripción de una función en lenguaje claro y observación de cómo Cascade la planea
- Revisión de la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecución inmediata del código generado y retroalimentación de errores a Cascade
- Refinamiento iterativo con prompts de seguimiento conversacional
Reglas personalizadas y prompts específicos 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 DSLs 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 rotas
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador de terminal de Cascade
- Identificación de importaciones alucinadas o dependencias faltantes después de las ediciones
Integración de control de versiones y revisión
- Generación de mensajes de confirmación a partir de resúmenes de cambios conversacionales
- Preparación de descripciones de pull request a través del chat de Cascade
- Respuesta a comentarios del revisor con ediciones de archivos específicas
- 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 de la gestión de datos de Windsurf y la exclusión del entrenamiento
- Configuraciones de proxy y VPN empresariales 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
Público objetivo
- Desarrolladores que evalúan Windsurf como su entorno de desarrollo principal
- Equipos de producto que desean IA conversacional nativa dentro de su editor
- Freelancers que buscan reducir la alternancia de contextos con flujos de trabajo de terminal en 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