Ingeniería de prompts con GitHub Copilot: Potenciando el desarrollo de software con IA

GitHub Copilot es una herramienta de inteligencia artificial que ayuda a los desarrolladores a escribir código de manera más rápida y eficiente. Durante el GitHub Copilot Bootcamp LATAM (accede a las grabaciones), reunimos contenidos prácticos para enseñar cómo dominar la ingeniería de prompts y explorar las funcionalidades de Copilot, aumentando tu productividad en tareas diarias, como crear rutas para APIs, automatizar pruebas e integrar pipelines con GitHub Actions.

GitHub Copilot es un asistente de programación basado en IA desarrollado por GitHub en colaboración con OpenAI. Utiliza modelos avanzados de lenguaje, como GPT-4, para ofrecer sugerencias contextuales directamente en el editor del desarrollador. Ya sea completando funciones, generando fragmentos de código o explicando bloques complejos, Copilot actúa como un socio que acelera tareas repetitivas y permite que los desarrolladores se concentren en problemas estratégicos.

Principales beneficios de GitHub Copilot:

• Sugerencias Contextuales: Recomendaciones basadas en el código existente y en los comentarios proporcionados.
• Compatibilidad con Diversos Editores: Funciona con IDEs populares, como Visual Studio Code, JetBrains IDEs y Neovim.
• Generación de Código Completo: Crea funciones enteras o fragmentos de código basados en descripciones textuales.
• Documentación Automatizada: Ayuda en la creación de comentarios y documentación alineados con el código.

Con un plan gratuito disponible, solo necesitas una cuenta en GitHub para activar Copilot. Puede ser utilizado en Visual Studio Code (VSCode), a través de chat integrado, autocompletado mientras escribes o incluso desde la línea de comandos (CLI). También hay una extensión específica para Azure (GitHub Copilot for Azure).

Según estudios realizados por GitHub, los desarrolladores que utilizan Copilot reportan hasta un 55% más de productividad y mayor satisfacción en el trabajo.

Principios de IA Responsable

Antes de adentrarnos en las técnicas de ingeniería de prompts, es crucial entender los principios de IA responsable que rigen el uso de herramientas como GitHub Copilot. Microsoft ha establecido seis principios fundamentales que guían el desarrollo y uso de la inteligencia artificial:

• Equidad: los sistemas de inteligencia artificial deben tratar a todas las personas de la misma forma.
• Confiabilidad y seguridad: los sistemas de inteligencia artificial deben funcionar de forma confiable y segura.
• Privacidad y seguridad: los sistemas de inteligencia artificial deben ser seguros y respetar la privacidad.
• Inclusión: los sistemas de inteligencia artificial deben capacitar a todo el mundo e involucrar a las personas.
• Transparencia: los sistemas de inteligencia artificial deben ser comprensibles.
• Responsabilidad: las personas deben ser responsables de los sistemas de inteligencia artificial.

Estos principios aseguran que el uso de Copilot sea ético y beneficioso para todos los desarrolladores, independientemente de su nivel de experiencia o antecedentes.

Técnicas de Ingeniería de Prompts

La ingeniería de prompts es fundamental para obtener los mejores resultados de GitHub Copilot. Durante la sesión, Bruno demostró varias técnicas efectivas:

Contextualización

Para obtener sugerencias más precisas, es importante proporcionar contexto adecuado a Copilot. Esto puede lograrse mediante comentarios descriptivos y nombres de funciones claros. Por ejemplo, al solicitar una función para sumar dos números, Bruno mostró cómo agregar detalles sobre los tipos de datos y el manejo de errores mejora significativamente la calidad de las sugerencias de Copilot.

Iteración y Refinamiento

La interacción con Copilot es un proceso iterativo. Bruno demostró cómo refinar las solicitudes gradualmente puede llevar a resultados más precisos y útiles. Por ejemplo, al pedir inicialmente una función simple, y luego solicitar mejoras como documentación o manejo de excepciones, se obtiene un código más robusto y completo.

Uso de Comandos Específicos

Copilot ofrece una serie de comandos específicos (slash commands) que pueden utilizarse para tareas concretas. Bruno mostró cómo usar comandos como "/explain" para obtener explicaciones detalladas del código, o "/test" para generar automáticamente pruebas unitarias.

Conclusión

La combinación de GitHub Copilot y la ingeniería de prompts representa un avance significativo en la forma en que desarrollamos software. Herramientas como estas no solo permiten acelerar tareas repetitivas, sino también mejorar la calidad del código producido.

Si deseas aprender más sobre estas técnicas, mira las grabaciones del GitHub Copilot Bootcamp, comienza a utilizar el GitHub Copilot gratuito y descubre cómo transformar tu manera de programar utilizando inteligencia artificial.