¡Atención, comunidad geek! GitHub ha lanzado una herramienta que promete revolucionar la forma en que interactuamos con GitHub Copilot: Mission Control. Esta nueva interfaz unificada te permite orquestar y gestionar las tareas de tus agentes de codificación de Copilot de manera centralizada. ¡Se acabó el saltar entre repositorios y ventanas!
¿Qué es Mission Control?
Mission Control es el centro de mando para tus agentes de GitHub Copilot. Imagina tener una visión completa y control total sobre todas las tareas que tus agentes están realizando. Con Mission Control, puedes:
- Asignar tareas a Copilot en múltiples repositorios.
- Seleccionar agentes personalizados para cada tarea.
- Monitorizar los registros de sesión en tiempo real para ver cómo progresan tus agentes.
- Intervenir durante la ejecución: pausar, refinar o reiniciar tareas según sea necesario.
- Acceder directamente a los pull requests resultantes una vez que los agentes han terminado.
En lugar de navegar entre diferentes páginas para verificar el estado, la lógica y los cambios, Mission Control centraliza la asignación, la supervisión y la revisión.
El cambio de mentalidad: de secuencial a paralelo
Si estás acostumbrado a trabajar con un agente a la vez, sabes que el flujo es inherentemente secuencial: envías un prompt, esperas una respuesta, la revisas, haces ajustes y pasas a la siguiente tarea.
Mission Control cambia esto al permitirte iniciar múltiples tareas en minutos, ya sea en un solo repositorio o en varios. Antes, tenías que navegar a diferentes repositorios, abrir issues en cada uno y asignar Copilot por separado. Ahora, puedes ingresar prompts en un solo lugar y dejar que los agentes de codificación de Copilot se pongan a trabajar en todos ellos.
Eso sí, hay un equilibrio que debes tener en cuenta: en lugar de que cada tarea tarde entre 30 segundos y unos pocos minutos en completarse, tus agentes podrían tardar entre unos minutos y una hora en generar un borrador. Pero ya no estás simplemente esperando; ¡estás orquestando!
¿Cuándo mantener el flujo secuencial?
No todo debe hacerse en paralelo. Utiliza flujos de trabajo secuenciales cuando:
- Las tareas tienen dependencias.
- Estás explorando territorio desconocido.
- Problemas complejos requieren validar suposiciones entre pasos.
Al asignar múltiples tareas desde el mismo repositorio, considera la posibilidad de que haya superposiciones. Los agentes que trabajan en paralelo pueden crear conflictos de merge si tocan los mismos archivos. Sé cuidadoso al particionar el trabajo.
Tareas que suelen funcionar bien en paralelo
- Trabajo de investigación (encontrar feature flags, opciones de configuración).
- Análisis (análisis de logs, perfilado de rendimiento).
- Generación de documentación.
- Revisiones de seguridad.
- Trabajo en diferentes módulos o componentes.
Consejos para empezar
El cambio es simple: pasas de esperar una sola ejecución a supervisar múltiples ejecuciones que progresan en paralelo, interviniendo en pruebas fallidas, desviaciones del alcance o corrigiendo intenciones poco claras donde la orientación ahorrará tiempo.
Escribe prompts claros y con contexto
La especificidad importa. Describe la tarea con precisión. Un buen contexto sigue siendo fundamental para obtener buenos resultados.
Un contexto útil incluye:
- Capturas de pantalla que muestren el problema.
- Fragmentos de código que ilustren el patrón que deseas.
- Enlaces a documentación o ejemplos relevantes.
Ejemplo de prompt débil: “Arregla el error de autenticación”.
Ejemplo de prompt fuerte: “Los usuarios informan errores de ‘Token inválido’ después de 30 minutos de actividad. Los tokens JWT están configurados con una expiración de 1 hora en auth.config.js. Investiga por qué los tokens caducan antes de tiempo y corrige la lógica de validación. Crea el pull request en el repositorio api-gateway”.
Utiliza agentes personalizados para mayor consistencia
Mission Control te permite seleccionar agentes personalizados que utilizan archivos agents.md de tu repositorio seleccionado. Estos archivos le dan a tu agente una personalidad y un contexto predefinido, eliminando la carga de tener que proporcionar constantemente los mismos ejemplos o instrucciones.
Si gestionas repositorios donde tu equipo utiliza agentes de forma regular, considera la posibilidad de crear archivos agents.md adaptados a tus flujos de trabajo comunes. Esto garantiza la coherencia entre las tareas y reduce la carga cognitiva de elaborar prompts detallados cada vez.
El arte de la orquestación activa
Ahora eres un director de orquesta de agentes. Cada tarea puede tardar entre un minuto y una hora, dependiendo de la complejidad. Tienes dos opciones: observar cómo trabajan tus agentes para poder intervenir si es necesario, o alejarte y volver cuando hayan terminado.
Leyendo las señales
A continuación, se muestran algunos indicadores comunes de que tu agente no está en el camino correcto y necesita orientación adicional:
- Pruebas, integraciones o fetches fallidos: el agente no puede obtener las dependencias, la autenticación falla o las pruebas unitarias se rompen repetidamente.
- Se están creando archivos inesperados: aparecen archivos fuera del alcance en el diff, o el agente modifica la configuración compartida.
- El alcance se extiende más allá de lo que solicitaste: el agente comienza a refactorizar el código adyacente o a “mejorar” cosas que no pediste.
- Malentendido de tu intención: el registro de la sesión revela que el agente interpretó tu prompt de manera diferente a la que querías.
- Comportamiento circular: el agente intenta el mismo enfoque fallido varias veces sin ajustarse.
El arte de la dirección
Cuando necesites redirigir a un agente, sé específico. Explica por qué lo estás redirigiendo y cómo quieres que proceda.
Mala dirección: “Esto no se ve bien”.
Buena dirección: “No modifiques database.js; ese archivo se comparte entre los servicios. En su lugar, agrega la configuración del connection pool en api/config/db-pool.js. Esto mantiene el cambio aislado en la capa de la API”.
El tiempo es importante. Detecta un problema a los cinco minutos y podrías ahorrar una hora de trabajo ineficaz. No esperes a que el agente termine para dar tu opinión.
¿Por qué importan los registros de sesión?
Los registros de sesión muestran el razonamiento, no solo las acciones. Revelan malentendidos antes de que se conviertan en pull requests y mejoran tus futuros prompts y prácticas de orquestación.
Consejos para la fase de revisión
Cuando tus agentes terminen, tendrás pull requests para revisar. Aquí te mostramos cómo hacerlo de manera eficiente. Asegúrate de revisar:
- Registros de sesión: comprende lo que hizo el agente y por qué. Busca errores de razonamiento antes de que se conviertan en código fusionado. ¿El agente malinterpretó tu intención? ¿Asumió algo incorrectamente?
- Archivos modificados: revisa los cambios de código reales. Céntrate en:
- Archivos que no esperabas ver modificados.
- Cambios que tocan rutas de código compartidas, arriesgadas o críticas.
- Patrones que no coinciden con los estándares/prácticas de tu equipo.
- Falta de manejo de casos extremos.
- Checks: verifica que las pruebas pasen (tus pruebas unitarias, Playwright, CI/CD, etc.). Cuando los checks fallen, no te limites a reiniciar el agente. Investiga por qué. Una prueba fallida podría revelar que el agente no entendió los requisitos, no solo que escribió código con errores.
Pídele a Copilot que revise su propio trabajo
Después de que un agente complete una tarea, pregúntale:
- “¿Qué casos extremos me estoy perdiendo?”
- “¿Qué cobertura de prueba está incompleta?”
- “¿Cómo debo arreglar esta prueba fallida?”
Copilot a menudo puede identificar lagunas en su propio trabajo, ahorrándote tiempo y mejorando el resultado final. Trátalo como a un desarrollador junior que está dispuesto a explicar su razonamiento.
En resumen
Mission Control te permite pasar de supervisar ejecuciones de agentes individuales a orquestar una pequeña flota. Defines tareas claras y de alcance definido, proporcionas el contexto justo y lanzas varios agentes. La ganancia de velocidad no es que cada tarea termine más rápido, sino que desbloqueas más trabajo en el mismo período de tiempo.
Lo que hace esto posible es la disciplina: prompts específicos, no solicitudes vagas; agentes personalizados en agents.md que llevan tus patrones para que no te repitas; dirección temprana cuando los registros de sesión muestran desviaciones; tratar los registros como artefactos de razonamiento que minas para escribir un próximo prompt más preciso; y agrupar las revisiones para que tu cerebro permanezca en un modelo mental el tiempo suficiente para detectar inconsistencias sutiles.
¡Lidera a tu propio equipo de agentes para crear algo grandioso!
Fuente: Github Blog
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