¿Alguna vez has sentido que GitHub Copilot podría dar mucho más de sí con un poco más de información? Estás en lo cierto. La ingeniería de contexto se está consolidando rápidamente como una de las estrategias más importantes para que los desarrolladores moldeen, guíen y optimicen el desarrollo asistido por IA.
¿Qué es la ingeniería de contexto?
La ingeniería de contexto es la evolución del prompt engineering. Se centra menos en la formulación ingeniosa de preguntas y más en, como dice Ankur Goyal, CEO de Braintrust, “llevar la información correcta (en el formato correcto) al LLM”. En esencia, se trata de proporcionar a la IA el contexto necesario para que pueda generar resultados útiles y relevantes.
En GitHub Universe, Harald Kirschner, Principal Product Manager en Microsoft y experto en VS Code y GitHub Copilot, destacó tres formas prácticas en que los desarrolladores pueden aplicar la ingeniería de contexto hoy en día:
- Instrucciones personalizadas
- Prompts reutilizables
- Agentes personalizados
Cada una de estas técnicas proporciona a Copilot más información para producir código que coincida con tus expectativas, tu arquitectura y los estándares de tu equipo. Vamos a explorar cada una de ellas para que veas cómo un mejor contexto ayuda a Copilot a trabajar como tú lo harías.
1. Instrucciones personalizadas: Dale a Copilot las reglas que debe seguir
Los archivos de instrucciones personalizadas ayudan a Copilot a entender:
- Convenciones de codificación
- Preferencias de lenguaje
- Estándares de nomenclatura
- Estilo de documentación
Puedes usar:
- Reglas globales:
.github/copilot-instructions.md - Reglas específicas de la tarea:
.github/instructions/*.instructions.md
Por ejemplo, podrías definir cómo se deben estructurar los componentes de React, cómo se deben manejar los errores en un servicio de Node o cómo quieres que se formatee la documentación de la API. Copilot aplicará automáticamente estas reglas mientras trabaja.
2. Prompts reutilizables: Estandariza tus flujos de trabajo comunes
Los archivos de prompts reutilizables te permiten convertir tareas frecuentes –como revisiones de código, creación de componentes, generación de tests o inicialización de proyectos– en prompts que puedes invocar al instante y de forma consistente.
Usa:
- Archivos de prompts:
.github/prompts/*.prompts.md - Comandos slash como
/create-react-formpara activar tareas estructuradas
Esto ayuda a los equipos a mantener la consistencia, acelerar la incorporación de nuevos miembros y ejecutar flujos de trabajo repetibles siempre de la misma manera.
3. Agentes personalizados: Crea personas de IA específicas para cada tarea
Los agentes personalizados te permiten construir asistentes de IA especializados con responsabilidades y alcances bien definidos. Por ejemplo:
- Un agente de diseño de APIs para revisar interfaces
- Un agente de seguridad que realiza tareas de análisis estático
- Un agente de documentación que reescribe comentarios o genera ejemplos
Los agentes pueden incluir sus propias herramientas, instrucciones, restricciones y modelos de comportamiento. Incluso, puedes habilitar el traspaso entre agentes para flujos de trabajo más complejos.
¿Por qué es importante la ingeniería de contexto?
El objetivo no es solo obtener mejores outputs, sino una mejor comprensión por parte de Copilot. Cuando le proporcionas un contexto más claro:
- Obtienes código más preciso y confiable.
- Reduces los prompts de ida y vuelta.
- Aumentas la consistencia entre archivos y repositorios.
- Te mantienes en el flujo por más tiempo, en lugar de reescribir o corregir resultados.
Cuanto más experimentes con la ingeniería de contexto, más descubrirás cómo puede transformar tu experiencia de desarrollo.
En resumen
La ingeniería de contexto se presenta como una técnica crucial para optimizar el rendimiento de herramientas de IA como GitHub Copilot. Al proporcionar información clara y estructurada, los desarrolladores pueden obtener resultados más precisos, consistentes y adaptados a sus necesidades, mejorando así su flujo de trabajo y la calidad del código generado. ¡Es hora de experimentar y descubrir el potencial de esta nueva forma de interactuar con la IA!
Fuente: Github Blog
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