Lección 10 - Repaso y pasos siguientes

Has utilizado la aplicación GitHub Copilot durante un flujo continuo de Tailspin Toys. Has aprendido a:

conectar un repositorio, explorar el espacio de trabajo y la lista de trabajo pendiente inicial de la aplicación y probar un chat rápido.
iniciar una sesión específica de valoraciones por estrellas, revisar el resultado en un lienzo de navegador y combinar manualmente tu primera solicitud de incorporación de cambios (PR).
partir de la incidencia de filtrado, definir el enfoque en modo Plan, desarrollarlo en modo Autopilot y revisarlo en modo Interactive.
orientar al agente con instrucciones personalizadas y después personalizar la habilidad quality-checks existente y utilizarla para ejecutar pruebas unitarias, lint y comprobaciones de tipos.
probar el trabajo con el servidor MCP de Playwright en un navegador real.
crear y seleccionar un agente personalizado QA para evaluar requisitos, cobertura, resultados de scripts de la habilidad y pruebas de observación del navegador.
revisar el cambio completo de filtrado y autorizar Agent Merge para la segunda PR.
utilizar el lienzo Database Explorer existente y, después, crear y probar un lienzo de clasificación respaldado por el repositorio.

Qué has entregado

El taller tiene dos hitos de PR, cada uno en su propia rama a partir de main actualizado:

Valoraciones por estrellas: mostrar el starRating existente y un estado explícito sin valoración en las tarjetas de juegos.
Filtrado y flujo de calidad: implementar el filtrado, actualizar las instrucciones y aplicarlas a la funcionalidad, personalizar el informe de quality-checks, crear un perfil QA e incluir las pruebas asociadas.

Desde la planificación del filtrado hasta la apertura de su PR, utilizaste la misma sesión, worktree y rama. Reunimos ese trabajo en una sola PR para agilizar el taller. Después, utilizaste Database Explorer y creaste un lienzo de clasificación respaldado por el repositorio sin repetir el flujo de PR.

Distintos tipos de verificación

Comprobaste el código de varias formas: pruebas automatizadas, tu propia inspección en el navegador y la exploración de Copilot en el navegador mediante MCP. La habilidad quality-checks ejecutó pruebas unitarias, lint y comprobaciones de tipos y presentó los resultados con el nuevo formato. QA reunió esos resultados junto con una revisión de los requisitos y la cobertura de pruebas antes de la PR.

Las pruebas añadidas deben cubrir carencias reales; una ejecución QA que no necesita pruebas nuevas puede ser correcta. Las herramientas ausentes, las comprobaciones omitidas y los fallos son bloqueos visibles, no resultados satisfactorios. Revisa el código y las pruebas de verificación antes de autorizar la combinación y actualiza las afectadas después de los cambios.

Procedimientos recomendados

El contexto y las herramientas que proporcionas a Copilot influyen en su trabajo. En este taller has actualizado instrucciones, personalizado una habilidad, creado un perfil QA, configurado un servidor MCP y creado un lienzo. Reutiliza estas personalizaciones entre sesiones y ajústalas a medida que cambien las necesidades del equipo. Las instrucciones establecen estándares, las habilidades describen tareas repetibles, los agentes personalizados definen roles especializados, los servidores MCP conectan herramientas externas y los lienzos proporcionan superficies interactivas compartidas. Revisa los cambios reales y los resultados de las herramientas, no solo el resumen del agente.

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:

Automatizaciones para tareas recurrentes o bajo demanda, como resumir el trabajo reciente. Revisa la programación, los permisos y el alcance antes de adoptar una; crear una automatización es un siguiente paso, no parte de este taller.
Rubber duck para razonar sobre un problema y obtener comentarios pertinentes antes de desarrollar.
/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.
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.