Temario del curso
La Interfaz Conversacional de Cascade
- Cómo Cascade difiere de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs
- Mantenimiento del contexto conversacional entre solicitudes de funcionalidades
- Cambio entre modos de explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación reales para corrección de errores y creación de funcionalidades
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
- Rastreo 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 observa el resultado del terminal para refinar los siguientes pasos
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf
- Gestión de solicitudes interactivas de la CLI durante flujos automatizados
Indexación y Gestión del Contexto en Windsurf
- Cómo Windsurf construye y mantiene un índice de proyecto en tiempo real
- Comportamiento de indexación para monorepositorios frente a repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de compilación para una indexación más rápida
- Reconstrucción del índice después de cambios estructurales importantes
Construcción Conversacional de Funcionalidades
- Describir una funcionalidad en lenguaje natural y observar a Cascade planificarla
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecutar el código generado inmediatamente y retroalimentar errores a Cascade
- Refinamiento iterativo con seguimientos conversacionales
Reglas Personalizadas y Prompts Específicos para Tecnologías
- Escribir reglas específicas del proyecto para frameworks internos
- Aplicar convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf
- Personalizar la indexación para DSLs y formatos de archivo no estándar
- Compartir conjuntos de reglas entre un equipo de desarrollo
Depuración con Asistencia de Cascade
- Pegar rastros de pila en Cascade para análisis de causa raíz
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y defectuosas
- Ejecutar pruebas de regresión dentro del observador de terminal de Cascade
- Identificar importaciones alucinadas o dependencias faltantes tras las ediciones
Control de Versiones e Integración de Revisiones
- Generar mensajes de confirmación (commit) a partir de resúmenes conversacionales de cambios
- Preparar descripciones de solicitudes de extracción (pull request) mediante el chat de Cascade
- Responder a comentarios de revisores con ediciones específicas de archivos
- Mantener un historial de confirmaciones limpio durante el desarrollo conversacional
Rendimiento y Despliegue Empresarial
- Gestión de la indexación de espacios de trabajo grandes dentro de las limitaciones de memoria
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos
- Comprensión del manejo de datos de Windsurf y exclusión voluntaria del entrenamiento (opt-out)
- Configuración de proxy empresarial y VPN para entornos regulados
Transición desde Otros Editores
- Importación de atajos de teclado y configuraciones desde VS Code o JetBrains
- Exportación de extensiones de Windsurf nuevamente 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 inteligencia artificial conversacional nativa dentro de su editor
- Freelancers que buscan reducir la interrupción del contexto con flujos de trabajo terminal-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