Configurar GitHub Copilot en VS Code y empezar a generar código con lenguaje natural es más sencillo de lo que parece. Desde la instalación de la extensión hasta la resolución de errores mediante el chat integrado, cada paso demuestra cómo esta herramienta acelera el flujo de trabajo de cualquier desarrollador.
¿Cómo se instala GitHub Copilot en VS Code?
El proceso comienza en la sección de Extensiones del editor [0:06]. Basta con buscar "Copilot" o "GitHub" para que aparezcan las opciones disponibles. Se selecciona la primera y se presiona Instalar. Si existe alguna versión en preview, también es posible activarla para probar las novedades antes de su lanzamiento estable.
Una vez instalada la extensión, es necesario reiniciar VS Code para que los cambios surtan efecto [0:25]. Tras el reinicio, el panel de chat aparece en la parte derecha del editor y ya se puede interactuar con Copilot directamente desde el entorno de desarrollo.
¿Cómo funciona la generación de código con un prompt sencillo?
Para una primera prueba se crea un archivo llamado test.js [0:40]. Con el atajo Command + T se abre el chat de Copilot y se escribe un prompt en lenguaje natural: "dame un script que pida dos números por consola y los sume" [0:48].
Copilot permite elegir el modelo de inteligencia artificial que se desea utilizar; en este primer ejemplo se selecciona Claude [1:03]. La respuesta se genera al estilo de una conversación de chat, mostrando el código propuesto de forma clara.
¿Qué pasa cuando el código generado tiene un error?
Al ejecutar el script con node test.js aparece un error: prompt is not defined [1:30]. Esto ocurre porque prompt es una función del navegador, no de Node.js. Aquí entra en juego una de las funcionalidades más valiosas: el propio chat de Copilot puede diagnosticar y corregir errores que él mismo generó.
Se le indica el error directamente en el chat [1:44] y Copilot sugiere utilizar el paquete readline (en su variante readline-sync) para manejar la entrada por consola en Node.js [1:55]. Los pasos que ofrece son:
- Instalar el paquete necesario desde la terminal.
- Modificar el código para reemplazar
prompt por la lectura a través de readline.
- Aceptar o descartar los cambios propuestos.
Una vez aplicados los ajustes, VS Code resalta en color verde las líneas añadidas para que sea fácil identificar qué cambió [2:24]. Al ejecutar nuevamente, el script funciona correctamente: solicita dos números y devuelve la suma [2:38].
¿Cómo se usa un prompt más elaborado para crear un juego?
El segundo ejemplo eleva la complejidad. Se crea un archivo llamado clue_play.js [3:22] y con Command + I se introduce un prompt detallado que describe un juego de adivinanzas donde el usuario debe descubrir una palabra secreta a partir de pistas progresivas, todo por consola [3:30].
En esta ocasión se cambia el modelo a GPT-4o [3:45]. El código generado ya incorpora el paquete readline desde el inicio, lo que demuestra que el contexto de la conversación previa influye en la precisión de las respuestas.
Al ejecutar el juego [3:58], la experiencia resulta completa:
- Muestra un mensaje de bienvenida.
- Ofrece la primera pista: "es un lenguaje de programación".
- Si la respuesta es incorrecta, entrega una segunda pista con más contexto: "es ampliamente utilizado en el desarrollo web".
- Al acertar con "JavaScript", felicita al usuario con un mensaje amigable [4:28].
¿Qué lecciones deja esta exploración de Copilot?
La diferencia entre ambos ejercicios muestra algo fundamental: la calidad del prompt determina la calidad del resultado [4:38]. Un prompt en lenguaje natural puede generar código funcional, pero uno más estructurado y específico produce soluciones más completas desde el primer intento.
Otro aspecto destacable es la capacidad de Copilot para depurar su propio código a través del chat. No solo genera soluciones, sino que también actúa como asistente de debugging, sugiriendo paquetes, explicando instalaciones y aplicando correcciones directamente en el archivo.
Finalmente, mantener el proyecto organizado es clave. Los archivos de prueba pueden moverse a carpetas separadas o eliminarse una vez que cumplieron su propósito [3:02]. Y si se desea empezar desde cero, basta con abrir un nuevo chat para limpiar el contexto de la conversación [3:12].
¿Qué proyecto tienes en mente para probar GitHub Copilot? Comparte tu experiencia y cuéntanos cómo te fue con tus primeros prompts.
