GitHub Copilot: Automatiza tu flujo de trabajo de la idea al Pull Request

¿Te dedicas al desarrollo de software y sientes que pasas demasiado tiempo en tareas repetitivas en lugar de concentrarte en la innovación? GitHub Copilot podría ser la solución que estabas buscando. En este artículo, exploraremos cómo los flujos de trabajo “agentic” de Copilot te ayudan a automatizar tareas tediosas, desde la creación de issues bien definidos hasta la generación de Pull Requests completos y listos para ser revisados.

¿Qué son los flujos de trabajo “agentic” y por qué deberías usarlos?

Los flujos de trabajo “agentic” se refieren a la capacidad de Copilot para actuar como un agente inteligente que te asiste en el proceso de desarrollo. Esto significa que puede encargarse de tareas como:

• Convertir solicitudes vagas en issues bien estructurados.
• Rastrear archivos en refactorizaciones complejas.
• Generar el esqueleto de pruebas unitarias.

Al automatizar estas tareas, Copilot te permite enfocarte en lo que realmente importa: la lógica de tu aplicación, la resolución de casos extremos y la revisión del código generado.

Capacidades clave de los flujos de trabajo “agentic”

GitHub Copilot ofrece una serie de herramientas y capacidades que facilitan la implementación de flujos de trabajo “agentic”:

Coding Agent

El Coding Agent toma un issue de GitHub que le asignes y lo convierte en un Pull Request completo de forma asíncrona. Esto te permite delegar el trabajo repetitivo mientras te concentras en tareas más importantes.

Creación de Issues con Copilot

Convierte una descripción en lenguaje natural en un issue bien estructurado, con título, descripción, criterios de aceptación y sugerencias de archivos a modificar. Esto ahorra tiempo al equipo de gestión de proyectos y asegura que todos tengan un contexto claro desde el principio.

Custom Chat Modes (en preview en VS Code)

Permite crear flujos de trabajo de IA personalizados y repetibles (por ejemplo, Planificación, Refactorización, Escritura de pruebas) que aparecen junto con los modos de chat predeterminados (Preguntar, Editar, Agente). Esto facilita la estandarización de procesos dentro de tu equipo.

Remote GitHub MCP Server

Permite que las herramientas de IA accedan al contexto y las herramientas de GitHub en tiempo real, como issues, pull requests y archivos de código, sin necesidad de instalación local. Además, ofrece autenticación con OAuth 2.0.

Copilot Agent Mode

Un colaborador en tiempo real que trabaja contigo dentro de tu editor, editando archivos según tus necesidades. A diferencia del Coding Agent, Copilot Agent Mode trabaja de forma síncrona contigo, como si tuvieras un desarrollador senior haciendo pair programming.

Manos a la obra: Localizando una aplicación Next.js con Copilot

Para demostrar el poder de los flujos de trabajo “agentic”, veamos un ejemplo práctico: la localización de una aplicación Next.js.

1. Captura la solicitud como un issue de GitHub: Utiliza Copilot Chat para describir la tarea. Por ejemplo:

   Crea un issue de GitHub que añada capacidad i11n a la aplicación. Debemos soportar inglés, francés y español.
   
   El usuario debe poder cambiar su idioma en su página de perfil. Cuando cambie el idioma, debe aplicarse inmediatamente en todo el sitio.
   
   Por favor, incluye una descripción general/declaración del problema en el issue, un conjunto de criterios de aceptación y punteros sobre qué archivos necesitan ser actualizados/creados.
   

   Copilot creará un issue con un título, criterios de aceptación y un plan de acción preliminar. Luego, puedes asignar ese issue a Copilot.

2. Deja que el Coding Agent convierta el issue en un Pull Request: Una vez asignado, el Coding Agent creará una rama, iniciará una nueva sesión, revisará la tarea, explorará el código base y formará un plan para completar la tarea. Finalmente, abrirá un borrador de Pull Request para tu revisión.
3. Revisa el Pull Request como lo harías normalmente: Examina el cuerpo del Pull Request, los cambios en los archivos y la sesión del Coding Agent para comprender el enfoque que Copilot adoptó para resolver el problema. Si encuentras errores o mejoras, puedes comentarlos y Copilot reaccionará a ellos.

Personaliza tus flujos de trabajo con Custom Chat Modes

Si utilizas VS Code, puedes crear Custom Chat Modes para adaptar Copilot a tus necesidades específicas. Por ejemplo, puedes crear un modo de planificación que genere un plan de implementación detallado para nuevas características o refactorizaciones, incluyendo una descripción general, requisitos, pasos de implementación y pruebas necesarias.

Para crear un Custom Chat Mode, sigue estos pasos:

1. Abre la paleta de comandos en Visual Studio Code.
2. Escribe “Configure Chat Modes”.
3. Selecciona “Create new custom chat mode file”.
4. Introduce un nombre para el modo.
5. Edita el archivo .chatmode.md para configurar las instrucciones y las herramientas disponibles.

Remote MCP: Simplificando la configuración

El Remote MCP Server te permite evitar la configuración local de MCP, reduciendo la sobrecarga de gestión y permitiendo la autenticación mediante OAuth 2.0. Para utilizarlo, actualiza la configuración de MCP en VS Code siguiendo las instrucciones del repositorio de GitHub MCP Server.

Copilot en el desarrollo móvil con Xcode

Copilot Agent Mode también está disponible en Xcode, permitiéndote implementar funcionalidades como la internacionalización en tus aplicaciones iOS de forma más eficiente. Simplemente proporciona un prompt claro a Copilot y observa cómo realiza los cambios necesarios.

Consejos para un uso efectivo

• ✅ Define issues con un alcance preciso. ❌ No pidas al agente que “re-arquitecte la aplicación”.
• ✅ Proporciona criterios de aceptación claros. ❌ No asumas que el agente conoce tu intención.
• ✅ Revisa cuidadosamente los cambios realizados. ❌ No ejecutes código ni fusiones un Pull Request sin revisarlo.
• ✅ Itera con Copilot. ❌ No esperes la perfección a la primera.

Conclusión

Los flujos de trabajo “agentic” de GitHub Copilot no son magia, sino herramientas poderosas que te permiten automatizar tareas repetitivas y concentrarte en la innovación. Al integrar Copilot en tu flujo de trabajo, puedes aumentar tu productividad, reducir la deuda técnica y disfrutar más del desarrollo de software.

Fuente: GitHub