5 consejos para crear mejores instrucciones personalizadas para Copilot en 2025

Con la evolución constante de las herramientas de inteligencia artificial, optimizar su uso se ha vuelto crucial para desarrolladores y equipos de trabajo. GitHub Copilot, una de las herramientas más populares en este ámbito, puede potenciar la productividad y facilitar la escritura de código, siempre y cuando se le brinde la información adecuada. A continuación, se presentan cinco consejos esenciales para crear instrucciones personalizadas efectivas para Copilot en el año 2025.

1. Proporcionar una visión general del proyecto

Antes de comenzar a programar, es fundamental definir el contexto del proyecto. Esto resulta muy útil, tanto para el equipo como para Copilot. Una visión general concreta de lo que se está construyendo ayudará a la herramienta a entender mejor las necesidades del proyecto.

El encabezado del archivo de instrucciones debe funcionar como un breve resumen del proyecto. Se puede identificar el nombre de la aplicación, su público objetivo y las características clave. Por ejemplo:

# Contoso Companions
Este es un sitio web para apoyar a las agencias de adopción de mascotas. Las agencias se integran en la aplicación, donde pueden gestionar sus ubicaciones, mascotas disponibles y publicitar eventos. Los posibles adoptantes pueden buscar mascotas disponibles en su área, descubrir agencias y presentar solicitudes de adopción.

Este ejemplo muestra cómo ofrecer a Copilot un contexto claro y accesible que le permita contribuir de forma más efectiva.

2. Identificar el stack tecnológico utilizado

Una vez que se tiene clara la visión del proyecto, es vital señalar las tecnologías empleadas para su desarrollo. Esto incluye tanto el backend como el frontend, cualquier API que se utilice, así como las herramientas de pruebas a las que se apunten. Con la gran cantidad de frameworks actuales, es útil presentar esta información de manera concisa.

A continuación, un ejemplo de cómo se podría estructurar esta sección:

## Stack tecnológico en uso
### Backend
- Se utiliza Flask para la API.
- La información se almacena en Postgres, con SQLAlchemy como ORM.
- Existen bases de datos separadas para desarrollo, staging y producción.
- Para las pruebas end-to-end, se crea y se llena una nueva base de datos, la cual se elimina tras finalizar las pruebas.

### Frontend
- Astro gestiona el sitio central y el enrutamiento.
- Svelte se usa para la interactividad.
- TypeScript se utiliza para todo el código del frontend.

### Pruebas
- Unittest para Python.
- Vitest para TypeScript.
- Playwright para pruebas e2e.

Este formato ofrece a Copilot una visión clara del entorno tecnológico, lo que facilita su función en la generación de código.

3. Detallar las guías de codificación

Antes de iniciar con las solicitudes de pull, es importante establecer las pautas de codificación que se seguirán. Esto incluye aspectos como el estilo de codificación, el uso de puntos y comas en JavaScript, la presencia de sugerencias de tipo en Python, y la preferencia por tabulaciones o espacios.

Aunque estas guías pueden integrarse en la descripción del stack tecnológico, es útil mantenerlas en una sección separada para mayor claridad y mantenimiento. Un ejemplo podría ser:

## Guías del proyecto y de codificación
- Usar siempre sugerencias de tipo en cualquier lenguaje que las soporte.
- JavaScript/TypeScript deben utilizar punto y coma.
- Se requieren pruebas unitarias que deben pasar antes de un PR.
- Las pruebas unitarias deben enfocarse en funcionalidades clave.
- Se requieren pruebas e2e.
- Seguir buenas prácticas de seguridad.

Todo esto ayuda a Copilot a ofrecer sugerencias de acuerdo con los estándares establecidos.

4. Explicar la estructura del proyecto

Cada proyecto de software tiene su propia organización, y especificar su estructura puede ser de gran ayuda para Copilot. Esto evita confusiones al permitir que la inteligencia artificial sepa dónde encontrar los archivos necesarios y qué funciones cumplen.

A continuación se presenta una breve descripción de una posible estructura de proyecto:

## Estructura del proyecto
- server/: Código del backend en Flask.
- models/: Modelos ORM de SQLAlchemy.
- routes/: Endpoints API organizados por recurso.
- tests/: Pruebas unitarias para la API.
- utils/: Funciones y helpers, incluidas llamadas a la base de datos.
- client/: Código del frontend en Astro/Svelte.
- src/components/: Componentes reutilizables de Svelte.
- src/layouts/: Plantillas de layout de Astro.
- src/pages/: Páginas y rutas de Astro.
- src/styles/: CSS del proyecto.

Esta enumeración ayuda a Copilot a entender la ubicación de los diferentes elementos en el proyecto.

5. Revisar y actualizar regularmente las instrucciones

Las instrucciones personalizadas no son estáticas y deben evolucionar a medida que el proyecto avanza. Es crucial dedicar tiempo a revisar y actualizar el contenido regularmente, asegurándose de que sigue siendo relevante.

Aprovechar el aprendizaje obtenido a través de las interacciones con Copilot permitirá mejorar constantemente las instrucciones. Permitir que este archivo crezca y se adapte es fundamental para maximizar la eficacia de la herramienta.

Optimizar las instrucciones para Copilot puede marcar una gran diferencia en la calidad del código y la productividad del equipo. Al seguir estos consejos, se podrá establecer un entorno de trabajo más eficaz y alineado con los objetivos del proyecto. Se invita a los lectores a explorar más sobre estas estrategias y ajustes en futuras publicaciones del blog personal.