Temario del curso
La interfaz conversacional de Cascade
- En qué se diferencia Cascade de los paneles de chat tradicionales en otros IDE
- Mantenimiento del contexto conversacional entre solicitudes de funcionalidades
- 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 funcionalidades
Ediciones predictivas y conciencia de múltiples archivos
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente
- Aceptación, rechazo y ajuste de sugerencias de ediciones en todos los archivos
- Seguimiento automático de las dependencias entre archivos editados
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones no son precisas
Integración de terminal dentro del editor
- Apertura y gestión de sesiones de terminal integradas
- Cómo Cascade observa la salida de la terminal para refinar los próximos pasos
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf
- Manejo de invitaciones de CLI interactivas durante flujos automatizados
Indexado de Windsurf y gestión del contexto
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice de proyecto en tiempo real
- Comportamiento del indexado para monorrepositorios frente a repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para un indexado más rápido
- Reconstrucción del índice después de cambios estructurales importantes
Creación de funcionalidades conversacionalmente
- Descripción de una funcionalidad en lenguaje natural y observación de cómo Cascade la planifica
- Revisión de la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecución inmediata del código generado y envío de errores de vuelta a Cascade
- Refinamiento iterativo mediante mensajes de seguimiento conversacional
Reglas personalizadas y prompts específicos por tecnología
- Escritura de reglas específicas para proyectos y marcos internos
- Aplicación de convenciones de nomenclatura mediante archivos de reglas de Windsurf
- Personalización del indexado para DSL y formatos de archivo no estándar
- Compartición de conjuntos de reglas entre equipos 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 monitor de 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 (pull request) mediante el chat de Cascade
- Respuesta a los comentarios del revisor con ediciones de archivos específicas
- Mantenimiento de un historial de confirmaciones limpio durante el desarrollo conversacional
Rendimiento y despliegue empresarial
- Gestión del indexado 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 de Windsurf y la opción de exclusión de 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 nuevo a VS Code estándar
- Estrategias de migración del equipo y estructuras de programas piloto
Requerimientos
- Experiencia con un IDE como VS Code o JetBrains
- Conocimientos previos de 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 tener una IA conversacional integrada nativamente en su editor
- Freelancers que buscan reducir el cambio de contexto mediante flujos de trabajo de terminal dentro del IDE
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Testimonios (2)
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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.
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