Hcode
IA para Devs

GitHub Copilot Avançado

2 - 4 Horas 4 Módulos

Visión General

Tema Principal: IA para Desarrolladores

Carga Horaria: 2 - 4 Horas

Nivel: Avanzado

Público objetivo: Desarrolladores de Software, Ingenieros de Datos y Arquitectos de Sistemas

ACERCA DE LA CAPACITACIÓN

Dominar GitHub Copilot va mucho más allá de aceptar sugerencias de líneas de código. Esta capacitación se enfoca en el potencial estratégico de la herramienta: desde la traducción de sistemas legados complejos hasta la implementación de pruebas unitarias que garantizan la seguridad de la aplicación. El objetivo es transformar el Copilot en un acelerador de carrera, permitiendo que el desarrollador se concentre en la lógica de negocio mientras la IA se encarga de la implementación técnica y la documentación.

Objetivo

Capacitar al profesional para utilizar estrategias avanzadas de ingeniería de contexto para resolver problemas arquitecturales, modernizar bases de código antiguas y garantizar la entrega de software de alta calidad con una reducción en el tiempo de codificación de rutina.

MÓDULOS DE LA CAPACITACIÓN

Módulo 01

Ingeniería de Contexto y Workspace

Aprendizaje sobre cómo "enseñar" la arquitectura del proyecto al Copilot. Técnicas para seleccionar los archivos y contextos adecuados en el chat para que las sugerencias sean coherentes con el estándar de diseño del proyecto, evitando soluciones aisladas que no se ajusten a la estructura global.

Módulo 02

TDD (Desarrollo Guiado por Pruebas) Asistido por IA

Implementación de la metodología de escribir la prueba primero. El alumno aprenderá a describir el comportamiento esperado y solicitar que el Copilot genere tanto las pruebas unitarias complejas como el código funcional que las satisfaga, invirtiendo el flujo tradicional y aumentando la cobertura de pruebas.

Módulo 03

Refactorización, Patrones de Diseño y Rendimiento

Identificación de "code smells" y deuda técnica. El alumno aprenderá a solicitar que el Copilot reescriba fragmentos de código siguiendo patrones de diseño modernos y optimice el rendimiento de algoritmos, transformando código legado en soluciones modulares, limpias y de alto rendimiento.

Módulo 04

Plantillas de Prompt y Automatización de Documentación

Uso avanzado de patrones de plantillas (como los vistos en frameworks como LangChain). El alumno aprenderá a crear prompts estructurados con múltiples variables para generar documentación técnica automática y mantener estándares de código consistentes en todo el equipo de desarrollo.

Configurando um agente GitHub Copilot

agente_desenvolvedor.agent.md
---
  description: 'Especialista em Engenharia de Software e IA, focado em refatoração, padrões de projeto (Design Patterns) e otimização de performance em Python e Node.js'
  Configurar as Ferramentas...
  tools: ['vscode', 'execute', 'read/readFile', 'edit/createDirectory', 'search', 'agent', 'pylance-mcp-server/*', 'ms-python.python/getPythonEnvironmentInfo', 'ms-python.python/getPythonExecutableCommand', 'ms-python.python/installPythonPackage', 'ms-python.python/configurePythonEnvironment']
---

Define what this custom agent accomplishes for the user, when to use it, and the edges it won't cross. Specify its ideal inputs/outputs, the tools it may call, and how it reports progress or asks for help.

Padrões de Prompt Templates em LangChain

Com base no notebook que você está analisando, aqui estão os principais padrões:

1. PromptTemplate Básico

Cria um template com variáveis entre chaves {}:

Python
prompt_template = PromptTemplate.from_template('''
Responda a seguinte pergunta do usuário:
{pergunta}
''')
prompt_template.format(pergunta='O que é um buraco negro?')

2. PromptTemplate com Múltiplas Variáveis

Define várias variáveis que serão preenchidas depois:

Python
prompt_template = PromptTemplate.from_template('''
Responda a pergunta em até {n_palavras} palavras:
{pergunta}
''')

3. Partial Variables (Variáveis Pré-definidas)

Fixa algumas variáveis para reutilizar sem especificá-las sempre:

Python
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
    'Responda em até {n_palavras} palavras: {pergunta}',
    partial_variables={'n_palavras': 10}
)

# Agora só precisa passar 'pergunta'

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