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Temario del curso
Del autocompletado al agente: comprender el cambio
- Diferencias entre las sugerencias de Copilot y la planificación en múltiples pasos de los agentes.
- Arquitectura del bucle del agente: planificar, generar, ejecutar e iterar.
- Soporte de idiomas y selección de modelos para tareas de agente.
- Ejemplos reales: desde funciones de cinco líneas hasta funciones en múltiples archivos.
Habilitación del Modo Agente en su IDE
- Activación en VS Code, JetBrains y Neovim.
- Configuración de la ventana de contexto y preferencias del nivel de modelo.
- Establecimiento de reglas del espacio de trabajo e ignorado de archivos binarios grandes.
- Gestión de Copilot Chat frente a flujos de trabajo del agente en línea.
Planificación y ejecución en múltiples pasos
- Solicitarle a Copilot que construya una función de extremo a extremo.
- Observar cómo el agente divide las tareas en pasos a través de varios archivos.
- Revisar cada paso antes de aplicar los cambios.
- Uso del retorno a la versión anterior (rollback) en línea cuando los pasos se desvían del objetivo.
Comandos del terminal dentro del bucle del agente
- Instalación de dependencias a través de la integración del terminal de Copilot.
- Ejecución de comandos de compilación e interpretación de resultados.
- Gestión de variables de entorno desde 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.
- Orientación de la creación de pruebas mediante comandos en lenguaje natural.
- Ejecución de suites de pruebas e interpretación de registros de fallos dentro de Copilot.
- Ajuste de aserciones tras observar fallos en casos límite.
Navegación por bases de código grandes
- Búsqueda automática de referencias entre archivos.
- Refactorización de utilidades compartidas con cambios de nombre guiados por Copilot.
- Actualización simultánea de archivos de configuración y esquemas.
- Evitar el agotamiento de la ventana de contexto mediante comandos dirigidos.
Personalización de Copilot según los estándares del equipo
- Redacción de instrucciones específicas del repositorio en .github/copilot-instructions.md.
- Hacer cumplir las convenciones de nomenclatura y patrones de arquitectura.
- Exclusión de archivos y directorios sensibles del contexto.
- Creación de plantillas de comandos específicas para tareas comunes del equipo.
Gobernanza empresarial de GitHub Copilot
- Asignación de asientos, facturación y paneles de uso.
- Registros de auditoría: seguimiento de lo generado por Copilot versus lo 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
- Lectura de trazas de pila junto con el agente.
- Depuración basada en hipótesis: preguntar a Copilot por qué falló una prueba.
- Uso del biseción asistida por agentes para encontrar orígenes de regresiones.
- Gestión de riesgos de alucinaciones al depurar código desconocido.
Rendimiento y gestión de límites
- Comprensión de los límites diarios de solicitudes y cuotas de modelos.
- Optimización de la longitud del comando para evitar respuestas truncadas.
- Cambio entre modelos para diferentes tareas.
- Monitoreo de la latencia del agente y estrategias de caché.
Seguridad y cumplimiento para empresas
- Gestión de datos: qué sale de su repositorio y qué se queda localmente.
- Prevención de fugas de secretos y credenciales a través de los comandos.
- Cumplimiento con los requisitos de GDPR, SOC 2 y FedRAMP.
- Análisis de código generado para detectar vulnerabilidades de inyección mediante pruebas de penetración (red-teaming).
Resolución de problemas en escenarios comunes
- Razones por las que Copilot a veces ignora el contexto de su base de código.
- Resolución de fallos de indexación en repositorios grandes.
- Gestión de errores de límite de tasa durante horas pico.
- Solución de problemas de sincronización de extensiones del IDE.
Resumen y hoja de ruta futura
- Repaso de las capacidades del Modo Agente y flujos de trabajo prácticos.
- Hoja de ruta de Copilot de GitHub y próximas funciones de agentes.
- Recursos para mantenerse actualizado con los lanzamientos de Copilot.
Requerimientos
- Experiencia con programación orientada a objetos o funcional.
- Cuenta en GitHub y conocimientos básicos del flujo de trabajo de Git.
- Familiaridad con al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim).
Público objetivo
- Desarrolladores que ya utilizan Copilot y desean habilitar el modo agente.
- Gerentes de ingeniería que implementan Copilot en equipos de desarrollo.
- Equipos de seguridad que revisan las políticas de generación de código asistida por IA.
21 Horas
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