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Copilot Workshops

Lección 8 - Repaso y pasos siguientes

Durante las últimas lecciones, has llevado una funcionalidad desde la idea hasta la combinación mediante la aplicación GitHub Copilot. Entre otras cosas, has aprendido a:

  • conectar un repositorio y familiarizarte con el espacio de trabajo de la aplicación y la lista de trabajo pendiente inicial.
  • iniciar sesiones desde una tarea directa y desde incidencias, y utilizar los modos Plan y Autopilot para controlar cómo trabaja el agente.
  • orientar al agente con instrucciones personalizadas y una habilidad reutilizable.
  • probar el trabajo con el servidor MCP de Playwright en un navegador real.
  • colaborar con el agente en un lienzo compartido.
  • publicar cambios con niveles crecientes de automatización de combinaciones, desde combinarlos personalmente en github.com hasta permitir que Agent Merge incorpore una solicitud de cambios.

Vamos a automatizar parte del trabajo recurrente, comentar procedimientos recomendados y descubrir cómo continuar.

Automatizar el trabajo recurrente

La aplicación puede ejecutar agentes según una programación o bajo demanda mediante automatizaciones, una opción muy útil para tareas rutinarias como clasificar incidencias nuevas o resumir la actividad reciente. Vamos a crear una automatización sencilla y no destructiva.

  1. Selecciona Automations en la barra lateral y, después, New automation.

  2. Asigna un nombre, como Recap my recent work.

  3. Elige un desencadenador. Manual permite ejecutarla bajo demanda; On a schedule la ejecuta automáticamente; When an issue is created responde a incidencias nuevas. Para esta lección, elige Manual.

  4. Introduce una indicación de solo lectura para que la automatización no pueda modificar nada, por ejemplo:

    Summarize the pull requests merged in this repository over the last week, and list any issues still open in the backlog.

  5. Elige el proyecto, tu repositorio de Tailspin Toys, y crea la automatización.

  6. Ejecútala bajo demanda para ver el resultado.

Las automatizaciones pueden ejecutarse en local o en la nube. Habilita Run in the cloud y elige las Tools que puede utilizar una automatización cuando quieras que se ejecute sin supervisión según una programación. Mantén las automatizaciones programadas bien delimitadas y sin acciones destructivas hasta que confíes en sus resultados.

Procedimientos recomendados

Al utilizar cualquier herramienta de IA, la infraestructura que la rodea determina la calidad de los resultados. Los archivos de instrucciones, las habilidades y los agentes personalizados han contribuido al trabajo de este taller. Invierte en ellos y reutilízalos entre sesiones.

Adapta el modo y el modelo a la tarea. Utiliza Plan para razonar sobre un enfoque antes de desarrollar, Interactive para mantener el control durante cambios concretos y Autopilot solo para tareas aisladas y bien delimitadas. Elige un modelo más rápido para las modificaciones rutinarias y otro más capaz, con mayor esfuerzo de razonamiento, para el trabajo complejo.

El contexto sigue siendo tan importante como la infraestructura. Describir con claridad qué quieres crear, por qué y cómo cambia sustancialmente el resultado. Los chats rápidos son un buen lugar para delimitar una idea antes de dedicarle una sesión completa.

Más opciones para explorar

Ya conoces el flujo de trabajo principal. Estas son algunas funcionalidades adicionales que merece la pena explorar:

  • Quick chats para preguntas rápidas y desechables que no necesitan una sesión completa.
  • Rubber duck para razonar sobre un problema y obtener comentarios pertinentes antes de desarrollar.
  • Agentes personalizados para encapsular un rol, sus herramientas y sus instrucciones con el fin de realizar trabajo especializado y repetible.
  • /chronicle para generar una narración de lo sucedido en una sesión.
  • Usar tu propia clave (BYOK) para utilizar modelos de tu propio proveedor, incluidos modelos locales mediante Ollama, Foundry Local o LM Studio.
  • Entornos aislados en la nube para ejecutar sesiones en un entorno aislado hospedado en GitHub.
  • Vínculos profundos para abrir la aplicación directamente en un repositorio, una sesión o una indicación.

Pasos siguientes

La mejor forma de mejorar con cualquier herramienta es seguir utilizándola. Úsala para código de producción, proyectos personales o esa pequeña aplicación que llevas años pensando en crear. Comparte lo que aprendas con el equipo y aprende de sus experiencias. Y, como siempre, consulta la documentación.

Para explorar más elementos del ecosistema de GitHub Copilot, consulta el recorrido de VS Code, el recorrido de Copilot CLI o el recorrido del agente en la nube.

Recursos