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Duración 14 horas
Temario del curso
La interfaz conversacional de Cascade
- Cómo Cascade difiere de los paneles de chat tradicionales en otros IDEs
- Mantenimiento del contexto conversacional a través de las solicitudes de funciones
- Cambio entre los modos explicar, planificar y actuar dentro de Cascade
- Patrones de conversación del mundo real para corrección de errores y construcción de funciones
Ediciones predictivas y conciencia de múltiples archivos
- Qué son las ediciones predictivas y cuándo se activan automáticamente
- Aceptar, rechazar y ajustar las sugerencias de edición entre archivos
- Rastreo automático de dependencias entre archivos editados
- Reversión de cambios en cascada cuando las predicciones no son precisas
Integración de la terminal dentro del editor
- Apertura y gestión de sesiones de terminal integrada
- Cómo Cascade observa la salida de la terminal para refinar los siguientes pasos
- Ejecución de pruebas, compilaciones y despliegues sin salir de Windsurf
- Gestión de indicaciones CLI interactivas durante flujos automatizados
Indexado y gestión de contexto de Windsurf
- Cómo Windsurf crea y mantiene un índice de proyecto en tiempo real
- Comportamiento del indexado para monorepositorios frente a repositorios individuales
- Exclusión de artefactos generados y directorios de construcción para un indexado más rápido
- Reconstrucción del índice tras cambios estructurales mayores
Construcción de funciones conversacionalmente
- Describir una función en lenguaje claro y ver cómo Cascade la planifica
- Revisar la lista de archivos generados antes de aceptar los cambios
- Ejecución inmediata del código generado y retroalimentación de errores a Cascade
- Refinamiento iterativo con indicaciones de seguimiento conversacional
Reglas personalizadas y prompt específico para tecnologías
- Redacción de reglas específicas del proyecto para frameworks internos
- Aplicación de convenciones de nomenclatura a través de archivos de reglas de Windsurf
- Personalización del indexado para DSLs y formatos de archivo no estándar
- Compartir conjuntos de reglas entre un equipo de desarrollo
Depuración con asistencia de Cascade
- Pegar trazas de pila en Cascade para análisis de causa raíz
- Solicitar a Cascade que compare versiones funcionales y fallidas
- Ejecución de pruebas de regresión dentro del observador de 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 request mediante chat con Cascade
- Respuesta a comentarios de revisores con ediciones específicas de archivos
- Mantenimiento de un historial de commits limpio durante el desarrollo conversacional
Rendimiento y despliegue empresarial
- Gestión del indexado de espacios de trabajo grandes dentro de las restricciones de memoria
- Optimización del tiempo de inicio para repositorios con muchos archivos
- Comprensión del manejo de datos por parte de Windsurf y la opción de exclusión de entrenamiento
- Configuración de proxy empresarial 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 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
- Conocimiento sobre Git y flujos de trabajo de desarrollo ágil
- Experiencia básica con interfaces de chat basadas en LLM
Audiencia 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 el cambio de contexto con flujos de trabajo de terminal integrado en el 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
