Trabajar con inteligencia artificial directamente en el editor de código ya no es una promesa futura, sino una realidad funcional. GitHub Copilot Chat permite mantener conversaciones con una IA integrada en Visual Studio Code para generar pruebas unitarias, explicar fragmentos de código y proponer mejoras, todo sin salir del entorno de desarrollo.
¿Cómo se instala y qué comandos ofrece GitHub Copilot Chat?
GitHub Copilot Chat se agrega como un complemento en el editor de código. Una vez instalado en Visual Studio Code, aparece una opción de chat en la barra lateral donde se puede iniciar una conversación con la IA [0:18].
Para conocer las opciones disponibles, basta con escribir el comando command help. Esto despliega las funcionalidades principales dentro del espacio de trabajo:
- /explain: solicita una explicación detallada de un bloque de código seleccionado.
- /test: 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.
- Notebooks de Jupyter: permite generar notebooks directamente desde el chat.
Estos comandos funcionan analizando el contexto del proyecto y el archivo activo, lo que les da mayor precisión en las respuestas [0:40].
¿Cómo generar pruebas unitarias con inteligencia artificial?
Uno de los casos de uso más potentes es la generación de pruebas unitarias. Al abrir un archivo del proyecto —por ejemplo, un script de YouTube dentro de la carpeta Scripts— y seleccionar la opción /test en el chat, la IA analiza el código y propone una estructura completa de pruebas [1:25].
La propuesta incluye el nombre del archivo de test, la carpeta donde debería ubicarse y cada una de las validaciones necesarias. Sin embargo, es fundamental entender que estas pruebas no siempre están listas para ejecutarse directamente. ¿La razón? El proyecto puede carecer de la configuración previa necesaria [2:10].
¿Qué pasa cuando el proyecto no tiene configuración de pruebas?
En este escenario se puede preguntar a la IA, incluso en español: "¿Qué necesito hacer para configurar las pruebas unitarias con Jest?" La respuesta incluye instrucciones paso a paso para instalar dependencias, configurar el proyecto y preparar todo lo necesario antes de ejecutar los tests [2:35].
Esto demuestra un punto clave: la IA entiende el contexto conversacional. Primero genera el archivo de pruebas, y luego, al preguntar por la configuración, complementa con lo que faltaba. Así se construye una solución completa dentro de la misma conversación.
¿Cómo explicar y mejorar código existente con Copilot Chat?
Otro uso valioso es la explicación de código complejo. Al abrir un archivo como slug.js en la carpeta Utils, que contiene funciones con expresiones regulares (regex), basta con seleccionar las líneas de interés y usar el comando /explain [3:28].
¿Funciona en español o solo en inglés?
La herramienta responde en ambos idiomas. Si se necesita la explicación en español, solo hay que agregar "in Spanish" al comando. Aunque funciona bien en español, el idioma inglés sigue siendo el estándar del ecosistema de desarrollo, por lo que familiarizarse con él sigue siendo recomendable [4:15].
Para proponer mejoras se utiliza el comando /fix. La IA analiza el fragmento seleccionado y sugiere cambios que pueden incluir:
- Mejoras visuales en la estructura del código.
- Reglas faltantes o buenas prácticas.
- Comentarios explicativos que facilitan la lectura.
Una vez revisada la propuesta, se puede insertar directamente en el proyecto con un solo clic [4:45].
¿Por qué es importante revisar lo que genera la IA?
Aunque Copilot Chat es una herramienta poderosa, siempre es necesario analizar el código generado. La IA asiste y acelera el trabajo, pero la responsabilidad de validar que el resultado cumple con los objetivos del proyecto recae en el desarrollador [5:15].
Esta funcionalidad ya está incluida en los planes de GitHub Copilot para empresas e individuos, y representa una de las características con mayor impacto al ofrecer interacción contextual dentro del editor.
Si ya estás usando GitHub Copilot Chat, comparte qué es lo que más te ha sorprendido al integrarlo en tus proyectos.
