Tener una inteligencia artificial integrada directamente en tu editor de código cambia por completo la forma en que trabajas con tus proyectos. GitHub Copilot Chat permite mantener conversaciones con la IA sin salir de Visual Studio Code, lo que abre posibilidades como generar pruebas unitarias, recibir explicaciones de código complejo y obtener propuestas de mejora en segundos.
¿Cómo funciona GitHub Copilot Chat en Visual Studio Code?
Una vez instalado el complemento en Visual Studio Code, aparece una opción de chat en el editor. Desde ahí se puede escribir el comando command help para ver todas las opciones disponibles [0:42]. Entre los comandos más útiles se encuentran:
/explain: solicita una explicación de un bloque de código seleccionado./tests: genera propuestas de pruebas unitarias para el archivo abierto./fix: propone mejoras o correcciones al código./new: ofrece una base para iniciar un nuevo proyecto.- Generación de notebooks de Jupyter.
Estos comandos trabajan dentro del espacio de trabajo (workspace), es decir, analizan el contexto del proyecto que tienes abierto para entregar respuestas más precisas.
¿Cómo generar pruebas unitarias con GitHub Copilot Chat?
Uno de los casos de uso más potentes es la generación de pruebas unitarias. En el ejemplo mostrado, se trabaja con un proyecto open source que contiene una carpeta de scripts, incluyendo un script de YouTube [1:26]. Al abrir el archivo y seleccionar la opción de /tests, Copilot Chat analiza el código y genera una propuesta completa que incluye:
- El nombre sugerido para el archivo de pruebas.
- La estructura de carpetas donde ubicar ese archivo.
- Los casos de prueba necesarios para validar el comportamiento del código.
Sin embargo, hay un detalle importante: las pruebas generadas no siempre están listas para ejecutarse [2:36]. En muchos proyectos falta la configuración previa del framework de testing. Por eso, se puede preguntar directamente en el chat algo como "¿qué necesito hacer para configurar las pruebas unitarias con Jest?" y la IA responde con las instrucciones paso a paso para configurar el proyecto [3:02].
Esta capacidad de mantener una conversación continua permite resolver tanto la generación del código de pruebas como la configuración del entorno, todo sin salir del editor.
¿Por qué es clave analizar el código que genera la IA?
Copilot Chat es una herramienta de asistencia, no un reemplazo del criterio del desarrollador. Cada propuesta debe revisarse para confirmar que cumple con el objetivo esperado. La IA puede generar código funcional, pero el contexto específico de cada proyecto requiere validación humana.
¿Cómo obtener explicaciones y mejoras de código existente?
Otro escenario práctico es cuando encuentras funciones difíciles de leer, como aquellas que usan expresiones regulares (regex). En el ejemplo, dentro de la carpeta utils, existe un archivo slug con dos funciones que transforman texto aplicando reglas de regex [4:08].
Para entender qué hace el código, basta con seleccionar las líneas deseadas y usar /explain. Copilot Chat analiza el fragmento seleccionado y entrega una explicación clara de su funcionamiento [4:30]. Además, se puede pedir que la explicación sea en español agregando "in spanish" al comando.
¿Qué propuestas de mejora ofrece el comando fix?
El comando /fix analiza el código seleccionado y sugiere optimizaciones [5:38]. Estas mejoras pueden incluir:
- Refactorización para mayor legibilidad.
- Adición de comentarios descriptivos.
- Corrección de reglas o patrones faltantes.
Una vez revisada la propuesta, se puede insertar directamente en el proyecto con un solo clic, junto con la explicación de por qué se recomienda cada cambio.
¿En qué idioma funciona mejor GitHub Copilot Chat?
La herramienta funciona tanto en inglés como en español [5:10]. Sin embargo, al ser el inglés el idioma estándar del ecosistema de desarrollo, muchas respuestas y documentación aparecen por defecto en ese idioma. Dominar vocabulario técnico en inglés sigue siendo fundamental para aprovechar al máximo estas herramientas.
GitHub Copilot Chat está incluido en los planes de GitHub Copilot tanto para individuos como para empresas [6:24], y su capacidad de entender el contexto completo del proyecto lo convierte en un complemento muy valioso. Si ya lo estás usando, cuéntame qué es lo que más te ha sorprendido de interactuar con esta herramienta.
