Trabajar con inteligencia artificial directamente desde el editor de código ya no es una promesa futura, sino una realidad disponible hoy. GitHub Copilot Chat permite mantener conversaciones con la IA dentro de Visual Studio Code para generar pruebas unitarias, explicar fragmentos de código y recibir sugerencias de mejora sin salir del entorno de desarrollo.
¿Cómo funciona GitHub Copilot Chat en Visual Studio Code?
GitHub Copilot Chat se instala como un complemento en el editor de código. Una vez habilitado, aparece una opción de chat donde puedes escribir preguntas sobre tu proyecto, solicitar correcciones de bugs, generar tests o incluso iniciar proyectos desde cero [0:18].
Para conocer todas las opciones disponibles, basta con escribir el comando command help en el chat. Las funcionalidades principales incluyen:
- /explain: solicitar que la IA explique un bloque de código seleccionado.
- /test: generar pruebas unitarias basadas en el archivo abierto.
- /fix: recibir propuestas de mejora o corrección del código.
- /new: obtener una base para iniciar un nuevo proyecto.
- Generación de notebooks de Jupyter.
Estas opciones trabajan dentro del espacio de trabajo (workspace), lo que significa que la IA analiza el contexto del proyecto actual para ofrecer respuestas relevantes [0:45].
¿Cómo generar pruebas unitarias con GitHub Copilot Chat?
Uno de los casos de uso más potentes es la generación de pruebas unitarias. Al abrir un archivo del proyecto —por ejemplo, un script dentro de la carpeta Scripts— y seleccionar la opción de pruebas en el chat, la IA analiza el código y propone un archivo de test completo [1:28].
La propuesta incluye el nombre del archivo, la carpeta donde ubicarlo y cada uno de los elementos necesarios para validar el comportamiento del código. Sin embargo, es fundamental revisar el resultado antes de integrarlo, ya que las pruebas generadas podrían no estar completamente listas.
¿Por qué las pruebas podrían no funcionar de inmediato?
Muchas veces el proyecto no tiene configurada la infraestructura para ejecutar pruebas. En el ejemplo mostrado, al preguntar directamente al chat "¿qué necesito hacer para configurar las pruebas unitarias con Jest?", la IA respondió en español con instrucciones detalladas para instalar dependencias, configurar el proyecto y preparar todo lo necesario [2:22].
Este flujo de conversación es clave: primero se genera el archivo de pruebas, luego se consulta la configuración faltante, y finalmente se integra todo al proyecto con conocimiento completo del contexto.
¿Se puede interactuar en español?
Sí. GitHub Copilot Chat funciona tanto en inglés como en español. Puedes agregar indicaciones como "in Spanish" para recibir respuestas en tu idioma [4:08]. Aunque la herramienta rinde muy bien en español, aprender inglés sigue siendo importante porque es el idioma estándar del ecosistema tecnológico.
¿Cómo obtener explicaciones y mejoras de código existente?
Otra funcionalidad destacada es la capacidad de explicar código. Al seleccionar un fragmento —por ejemplo, una función que aplica reglas de regex para transformar texto en la carpeta Utils— y usar el comando /explain, la IA desglosa línea por línea qué hace ese bloque [3:20].
Esto resulta especialmente útil con expresiones regulares u otras piezas de código que no se descifran fácilmente a simple vista.
Después de la explicación, se puede aplicar el comando /fix sobre el mismo fragmento seleccionado. La IA analiza el código y propone mejoras que pueden incluir:
- Optimización de la lógica.
- Adición de comentarios explicativos.
- Corrección de reglas faltantes.
Una vez validada la propuesta, existe un botón para insertar directamente el código mejorado en el proyecto [4:50].
GitHub Copilot Chat ya está incluido en los planes de GitHub Copilot, tanto para empresas como para usuarios individuales. Su mayor fortaleza radica en la comprensión del contexto del proyecto y la interacción conversacional que permite iterar sobre las respuestas. Pruébalo con tus propios proyectos y comparte qué resultado te ha sorprendido más.
