GitHub Copilot y Playwright MCP: Depurando Interfaces de Usuario con el Poder de la IA

¿Alguna vez has desempolvado un proyecto antiguo y te has preguntado cómo pudiste dejarlo en semejante estado? No estás solo. La depuración de interfaces de usuario (UI) puede ser un desafío, pero gracias a la inteligencia artificial, herramientas como GitHub Copilot están revolucionando la forma en que abordamos este proceso.

GitHub Copilot se une a Playwright MCP para el rescate

En un reciente stream de “Rubber Duck Thursdays”, se exploró el uso de GitHub Copilot en modo agente, junto con Playwright MCP server, para identificar y corregir errores en la UI de una aplicación Next.js llamada OctoArcade. La experiencia demostró la importancia de proporcionar a las herramientas de IA instrucciones claras y detalladas para obtener los mejores resultados.

Veamos cómo estas herramientas pueden ayudarte a depurar, testear y resolver problemas de diseño en tus propios proyectos.

El Escenario: OctoArcade y sus Bugs

OctoArcade es una colección de mini-juegos temáticos de GitHub construidos con Next.js y TypeScript. Al retomar el proyecto, se identificaron varios problemas en la UI:

• Problema: El encabezado de navegación se superponía con el contenido del juego en todas las páginas.
• Solución: GitHub Copilot, en modo agente, y Playwright MCP server identificaron el problema visualmente e implementaron una solución global para el encabezado.
• Bonus: Se corrigieron problemas adicionales de UI, como espacios no deseados entre el canvas del juego y el footer.

El resultado fue una depuración prácticamente automatizada que resolvió problemas que habían quedado pendientes.

Preparando el Terreno: Instrucciones Personalizadas para Copilot

Antes de usar cualquier función de agente, es crucial asegurarse de que las instrucciones personalizadas de Copilot estén actualizadas. Estas instrucciones (archivos .github/copilot-instructions.md o *.instructions.md) proporcionan contexto importante sobre tus expectativas, estilo de codificación y prácticas de trabajo, influyendo en cómo Copilot responde e interactúa con tu código.

Considera incluir en tus instrucciones:

• Descripción de la estructura del repositorio.
• Pasos comunes para construir y testear.
• Expectativas antes de realizar commits.

Basado en el #codebase, ¿puedes actualizar el archivo de instrucciones personalizadas para mayor precisión? Asegúrate de mantener la estructura (es decir, los encabezados, etc.) tal como está. ¡Gracias!

También puedes instruir a Copilot para que mantenga actualizada la documentación clave (README, .github/copilot-instructions.md, etc.) cuando realice cambios significativos.

Depuración Agéntica: Playwright MCP al Rescate de la UI

Playwright MCP server es una herramienta poderosa para pruebas end-to-end y automatización de la UI. Al ser un servidor MCP, puedes acceder a él a través de herramientas de IA que admitan el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), como el modo agente de Copilot. En este modo, Copilot puede usar las herramientas estructuradas de Playwright para:

• Cargar páginas web.
• Simular acciones del usuario (clics, navegación).
• Inspeccionar diseños renderizados sin necesidad de modelos de visión.

Esto significa que puedes pedirle a Copilot que “vea” lo que vería un humano, identifique problemas de diseño e incluso proponga correcciones de CSS o componentes.

Para empezar con Playwright, simplemente agrega lo siguiente a tu configuración MCP:

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

Una vez iniciado el servidor MCP, Copilot tendrá acceso a un conjunto de herramientas para la interacción con el navegador, como:

• browser_snapshot: Captura snapshots de accesibilidad de las páginas.
• browser_navigate: Navega a URLs.
• browser_click, browser_type, browser_hover: Interactúa con elementos.
• browser_resize: Testea diferentes tamaños de viewport.
• browser_take_screenshot: Documentación visual.

El Viaje de Depuración: Correcciones en Tiempo Real y Lecciones Aprendidas

1. 
   

   Describe el problema y deja que el modo agente trabaje

   
   

   Para iniciar el modo agente de Copilot, sé lo más explícito posible en tus indicaciones. Por ejemplo:

   
   

   He notado que hay un error en la UI. Parece que el contenido principal de cualquier página "comienza" detrás de la barra de navegación. Esto es más evidente en los juegos como octosnap, octopong y octobrickbreaker.
   
   ¿Puedes echar un vistazo al sitio usando Playwright (tendrás que iniciar una instancia del servidor), revisar las páginas e investigar? ¡Gracias!

   
   

   Cuanto más contexto y detalles proporciones, mejor funcionará Copilot.

   
   

2. Iterando en los Requisitos de la UI

   Arreglar bugs rara vez se hace de una sola vez. Es importante iterar y refinar los requisitos a medida que avanzas. La clave está en describir con precisión lo que quieres lograr.

   Por ejemplo, al intentar corregir un espacio entre el juego y el footer en OctoPong, se requirieron varios intentos para definir los requisitos por completo:

   1. El juego debe ser jugable (las paletas y la bola deben ser visibles y una paleta debe ser utilizable para el jugador).
   2. El área del juego debe cubrir el “espacio completo” entre el encabezado y el pie de página.
   3. El juego no debe extenderse más allá del viewport (es decir, el usuario no debe tener que desplazarse para ver ninguna parte del tablero de juego). El pie de página puede estar debajo del pliegue.

Consejos Prácticos: Trabajando con Copilot en Modo Agente y Servidores MCP

• Mantén actualizadas las instrucciones personalizadas de Copilot: El agente depende de estos archivos para el contexto del repositorio y las mejores prácticas.
• Dale más poder a Copilot con MCP: Playwright MCP permite pruebas end-to-end e inspección de la UI, haciéndolo invaluable para depurar aplicaciones web complejas.
• Sé explícito con los requisitos: Como cualquier colaborador, Copilot solo sabe lo que le dices. Enumera tus imprescindibles, comportamientos esperados y casos extremos.
• Itera en pequeños pasos: Haz commits con frecuencia. Es más fácil revertir y diagnosticar problemas cuando tu historial es granular.

Conclusión: Progreso, no Perfección

La depuración con herramientas de IA como Copilot y Playwright MCP puede acelerar la resolución de problemas, especialmente cuando se proporciona el contexto adecuado.

Recuerda:

• Actualiza los archivos de instrucciones personalizadas de Copilot para tu repositorio.
• Instala e inicia el servidor Playwright MCP en VS Code para proporcionar a Copilot acceso a un navegador para pruebas de UI.
• Describe tu error o función claramente en un nuevo chat con el modo agente de Copilot.
• Deja que Copilot proponga y aplique correcciones. Pero siempre revisa los cambios de código y los resultados de las pruebas.
• Itera en los requisitos basándote en lo que ves. Aclara según sea necesario.
• Haz commits con frecuencia! Guarda tu progreso en cada paso.

Si estás enfrentando desafíos similares, experimenta y recuerda: ¡el progreso es mejor que la perfección!

Referencias: GitHub Copilot