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Duración 14 horas
Temario del curso
La Interfaz Conversacional de Cascade
- Cómo Cascade difiere de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs
- Mantenimiento del contexto conversacional a través de solicitudes de funciones
- Cambio entre modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación del mundo real para corrección de errores y creación de funciones
Ediciones Predictivas y Conciencia Multarchivo
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente
- Aceptar, rechazar y ajustar sugerencias de edición en múltiples archivos
- Rastreo automático de dependencias entre archivos editados
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones fallan
Integración de Terminal Dentro del Editor
- Abrir y gestionar sesiones de terminal integradas
- Cómo Cascade observa la salida de la terminal para refinar los siguientes pasos
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf
- Gestión de mensajes interactivos de CLI durante flujos automatizados
Indexación y Gestión de Contexto de Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice del proyecto en tiempo real
- Comportamiento de indexación para monorepositorios versus repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida
- Reconstrucción del índice después de cambios estructurales mayores
Creación de Funciones Conversacionales
- Describir una función en lenguaje sencillo y ver cómo Cascade la planifica
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecución inmediata del código generado y envío de errores a Cascade
- Refinamiento iterativo con mensajes posteriores de seguimiento conversacional
Reglas Personalizadas y Prompts Específicos para Tecnología
- Escritura de reglas específicas del proyecto para frameworks internos
- Aplicación de convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf
- Personalización de la indexación para DSLs y formatos de archivo no estándar
- Compartición de conjuntos de reglas en un equipo de desarrollo
Depuración con Asistencia de Cascade
- Pegar trazas de pila en Cascade para el análisis de causa raíz
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y defectuosas
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador de terminal de Cascade
- Identificación de importaciones alucinadas o dependencias faltantes después de 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 mediante chat de Cascade
- Respuesta a comentarios de los revisores con ediciones específicas de archivos
- Mantenimiento de un historial de confirmaciones limpio durante el desarrollo conversacional
Rendimiento y Despliegue Empresarial
- Gestión de la indexación de espacios de trabajo grandes dentro de las restricciones de memoria
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos
- Comprensión del manejo de datos y opt-out de entrenamiento de Windsurf
- Configuraciones de proxy empresarial y VPN para entornos regulados
Transición desde Otros Editores
- Importación de combinaciones de teclas y configuraciones desde VS Code o JetBrains
- Exportación de extensiones de Windsurf nuevamente a VS Code estándar
- Estrategias de migración del equipo y estructuras de programas piloto
Requerimientos
- Experiencia con un IDE como VS Code o JetBrains
- Conocimiento 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 inteligencia artificial conversacional nativa dentro de su editor
- Freelancers que buscan reducir la alternancia de contexto con flujos de trabajo de terminal en el IDE
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
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.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
