Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Del autocompletado al agente: comprendiendo el cambio
- Cómo difieren las sugerencias de Copilot de la planificación multi-paso del agente.
- Arquitectura del ciclo del agente: planificar, generar, ejecutar, iterar.
- Soporte de lenguajes y selección de modelos para tareas de agentes.
- Ejemplos del mundo real: desde funciones de cinco líneas hasta características multi-archivo.
Habilitando el modo Agente en su IDE
- Activación en VS Code, JetBrains y Neovim.
- Configuración del contexto de la ventana y preferencias del nivel de modelo.
- Establecimiento de reglas del espacio de trabajo y omisión de archivos binarios grandes.
- Gestión entre Chat de Copilot y flujos de trabajo del agente en línea.
Planificación y ejecución en múltiples pasos
- Prompting a Copilot para construir una característica de extremo a extremo.
- Observación del agente al dividir tareas en pasos a través de archivos.
- Revisión de cada paso antes de aplicar los cambios.
- Uso de deshacer en línea cuando los pasos se desvían del curso.
Comandos de terminal dentro del ciclo del agente
- Instalación de dependencias a través de la integración de terminal de Copilot.
- Ejecución de comandos de compilación e interpretación de salidas.
- Gestión de variables de entorno desde dentro de 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.
- Impulso de la creación de pruebas mediante prompts de lenguaje natural.
- Ejecución de suites de pruebas e interpretación de registros de fallos dentro de Copilot.
- Afinamiento de aserciones tras observar fallos en casos límite.
Navegación por grandes bases de código
- Encontrado referencias entre archivos automáticamente.
- Refactorización de utilidades compartidas con renombramientos guiados por Copilot.
- Actualización de archivos de configuración y esquemas en conjunto.
- Evitación del agotamiento del contexto de la ventana mediante prompts dirigidos.
Personalización de Copilot para los estándares del equipo
- Escritura de instrucciones específicas del repositorio en .github/copilot-instructions.md.
- Auditoría de convenciones de nomenclatura y patrones de arquitectura.
- Exclusión de archivos sensibles y directorios del contexto.
- Creación de plantillas de prompts específicas para tareas comunes.
Gobernanza de GitHub Copilot Enterprise
- Asignación de asientos, facturación y paneles de uso.
- Registros de auditoría: rastreo de lo que generó Copilot versus lo que se comprometió.
- Políticas de indemnización por propiedad intelectual de Microsoft e implicaciones de licenciamiento.
- Bloqueo de patrones específicos de archivos de los pipelines de sugerencia de IA.
Depuración con el modo Agente
- Lectura de rastros de pila junto con el agente.
- Depuración basada en hipótesis: preguntando a Copilot por qué falló una prueba.
- Uso del asistente de agente para encontrar fuentes de regresión (bisect).
- Gestión de riesgos de alucinaciones al depurar código desconocido.
Rendimiento y gestión de límites
- Comprensión de los límites diarios de solicitudes y cuotas del modelo.
- Optimización de la longitud del prompt para evitar respuestas truncadas.
- Cambio entre modelos para diferentes tareas.
- Monitorización de la latencia del agente y estrategias de caché.
Seguridad y cumplimiento para empresas
- Manejo de datos: qué sale de su repositorio y qué permanece local.
- Prevención de fugas de secretos y credenciales a través de prompts.
- Cumplimiento con los requisitos de GDPR, SOC 2 y FedRAMP.
- Evaluación ofensiva (red-teaming) del código generado para vulnerabilidades de inyección.
Resolución de problemas en escenarios comunes
- Por qué Copilot a veces ignora el contexto de su base de código.
- Resolución de fallos de indexación para repositorios grandes.
- Gestión de errores de límite de tasa durante horas pico.
- Corrección 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 futuras características de agentes.
- Recursos para mantenerse al día con los lanzamientos de Copilot.
Requerimientos
- Experiencia con programación orientada a objetos o funcional.
- Cuenta en GitHub y conocimiento básico del flujo de trabajo de Git.
- Familiaridad con al menos un IDE (VS Code, JetBrains o Neovim).
Público objetivo
- Desarrolladores que actualmente usan Copilot y desean activar el modo agente.
- Gerentes de ingeniería que están implementando Copilot en equipos de desarrollo.
- Equipos de seguridad que revisan políticas de generación de código asistida por IA.
21 Horas
