Temario del curso
La Interfaz Conversacional de Cascade
- Cómo Cascade se diferencia de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs
- Mantenimiento del contexto conversacional entre solicitudes de funciones
- Cambio entre modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación en el mundo real para corrección de errores y creación de funciones
Ediciones Predictivas y Conciencia de Múltiples Archivos
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente
- Aceptar, rechazar y ajustar sugerencias de edición entre archivos
- Seguimiento automático de dependencias entre archivos editados
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones fallan
Integración del Terminal Dentro del Editor
- Abrir y gestionar sesiones de terminal integradas
- Cómo Cascade vigila la salida del terminal para refinar los siguientes pasos
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf
- Gestión de indicaciones CLI interactivas durante flujos automatizados
Indexación y Gestión de Contexto en Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice del proyecto en tiempo real
- Comportamiento de indexación para monorepos frente a repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida
- Reconstrucción del índice tras cambios estructurales importantes
Creación de Funciones Conversacionales
- Describir una función en lenguaje sencillo y ver cómo Cascade la planifica
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecutar el código generado inmediatamente y retroalimentar errores a Cascade
- Refinamiento iterativo mediante solicitudes conversacionales de seguimiento
Reglas Personalizadas y Prompts Específicos por Tecnología
- Redacción de reglas específicas del proyecto para marcos internos
- Aplicación de convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf
- Personalización de la indexación para DSLs y formatos de archivo no estándar
- Compartimiento de conjuntos de reglas en todo el equipo de desarrollo
Depuración con Asistencia de Cascade
- Pegar trazas de pila (stack traces) en Cascade para análisis de causa raíz
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y rotas
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del monitor del terminal de Cascade
- Identificación de importaciones alucinadas o dependencias faltantes tras las ediciones
Integración de Control de Versiones y Revisión
- Generación de mensajes de commit a partir de resúmenes conversacionales de cambios
- Preparación de descripciones de pull requests mediante chat en Cascade
- Respuesta a comentarios de revisores con ediciones de archivos específicas
- Mantenimiento de un historial de commits limpio durante el desarrollo conversacional
Rendimiento y Despliegue Empresarial
- Gestión de indexación de espacios de trabajo grandes dentro de los límites de memoria
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos
- Comprensión del manejo de datos y opciones de exclusión de entrenamiento por parte de Windsurf
- Configuración de proxy corporativo y VPN para entornos regulados
Transición desde Otros Editores
- Importación de combinaciones de teclas y configuraciones desde VS Code o JetBrains
- Exportación de extensiones de Windsurf de vuelta a VS Code estándar
- Estrategias de migración del equipo y estructuras de programas piloto
Requerimientos
- Experiencia con un IDE como VS Code o JetBrains
- Familiaridad con Git y flujos de trabajo de desarrollo ágil
- Experiencia básica con interfaces de chat basadas en LLM
Público Objetivo
- Desarrolladores que evalúan Windsurf como su entorno de desarrollo principal
- Equipos de producto que desean IA conversacional nativa dentro de su editor
- Freelancers que buscan reducir el cambio de contexto con flujos de trabajo de terminal-integrada en IDE
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática