Pilotaje del agente de codificación GitHub Copilot en su organización

Agente de programación Copilot es un agente de desarrollo de software autónomo con tecnología de IA que completa tareas de desarrollo de software en GitHub. La adopción de Agente de programación Copilot en tu organización libera a los equipos de ingeniería para dedicar más tiempo a pensar estratégicamente y menos tiempo a realizar correcciones rutinarias y actualizaciones de mantenimiento en un código base.

Agente de programación Copilot:

•         **Se une al equipo**: los desarrolladores pueden delegar el trabajo a Copilot a diferencia de los agentes de codificación basados en IDE que requieren sesiones de emparejamiento sincrónicas. Copilot abre solicitudes de cambios de borrador para que los miembros del equipo las revisen e iteren en función de los comentarios, como lo haría un desarrollador.
  

•         **Reduce el cambio de contexto**: los desarrolladores que trabajan en los IDE de JetBrains, VS Code, Visual Studio o GitHub.com pueden pedir a Agente de programación Copilot crear una solicitud de cambios para completar tareas pequeñas sin detener lo que hacen actualmente.
  

•         **Ejecuta tareas en paralelo**: Copilot puede trabajar en varios problemas simultáneamente, y controlar tareas en segundo plano mientras el equipo se centra en otras prioridades.
  

1. Evaluar

Antes de habilitar Agente de programación Copilot para los miembros, debes entender cómo encajará Agente de programación Copilot en tu organización. Esto te ayudará a evaluar si Agente de programación Copilot es adecuado para tus necesidades y planear las comunicaciones y las sesiones de entrenamiento para los desarrolladores.

1. Obtén información sobre Agente de programación Copilot, incluidos los costos, las características de seguridad integradas y cómo difiere de otras herramientas de inteligencia artificial que ya pueden conocer tus desarrolladores. Consulta Acerca del agente de codificación de GitHub Copilot.
2. Obtén información sobre las tareas para las que Agente de programación Copilot es más adecuado. Suelen ser incidencias bien definidas y concretas, como aumentar la cobertura de las pruebas, corregir errores o pruebas poco confiables, o actualizar archivos de configuración o documentación. Consulta Procedimientos recomendados para usar GitHub Copilot para trabajar en tareas.
3. Considera cómo encaja Agente de programación Copilot con otras herramientas de los flujos de trabajo de tu organización. Para ver un escenario de ejemplo que muestra cómo usar Agente de programación Copilot junto con otras características de IA en GitHub, consulte Integración de IA con agente en el ciclo de vida de desarrollo de software de la empresa.

2. Seguridad

Todos los modelos de inteligencia artificial están entrenados para satisfacer una solicitud, incluso si no tienen toda la información necesaria para proporcionar una buena respuesta, y esto puede provocar errores. Siguiendo los procedimientos recomendados, puedes aprovechar las características de seguridad predeterminadas de Agente de programación Copilot.

1. Proporciona a Copilot la información que necesita para funcionar correctamente en un repositorio mediante un archivo copilot-instructions.md. Consulte Agregar instrucciones personalizadas del repositorio para GitHub Copilot.
2. Configure el entorno de desarrollo Copilot para un repositorio con acceso a las herramientas y repositorios de paquetes aprobados por la organización mediante un archivo copilot-setup-steps.yml y servidores MCP locales. Consulte Personalización del entorno de desarrollo para el agente de codificación GitHub Copilot y Extensión del agente de codificación de GitHub Copilot con el protocolo de contexto de modelo (MCP).
3. Sigue los procedimientos recomendados para almacenar secretos de forma segura. Consulte Uso de secretos en Acciones de GitHub.
4. Habilita las características de seguridad de código para reducir aún más el riesgo de fuga de secretos e introducir vulnerabilidades en el código. Consulte Aplicación de la configuración de seguridad recomendada GitHub en la organización.
5. Configura los conjuntos de reglas de rama para asegurarte de que todas las solicitudes de cambios generadas por Copilot están aprobadas por un segundo usuario con permisos de escritura (una opción secundaria de "Requerir una solicitud de cambios antes de la combinación"). Consulta Imposición de la gobernanza del código en la empresa con conjuntos de reglas, Creación de conjuntos de reglas para repositorios de la organización y Reglas disponibles para conjuntos de reglas.

3. piloto

          <a href="https://github.com/github-copilot/purchase?ref_product=copilot&ref_type=trial&ref_style=button&ref_plan=enterprise" target="_blank" class="btn btn-primary mt-3 mr-3 no-underline">              <span>Regístrese para Copilot</span> <svg version="1.1" width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" class="octicon octicon-link-external" aria-label="link external icon" role="img"><path d="M3.75 2h3.5a.75.75 0 0 1 0 1.5h-3.5a.25.25 0 0 0-.25.25v8.5c0 .138.112.25.25.25h8.5a.25.25 0 0 0 .25-.25v-3.5a.75.75 0 0 1 1.5 0v3.5A1.75 1.75 0 0 1 12.25 14h-8.5A1.75 1.75 0 0 1 2 12.25v-8.5C2 2.784 2.784 2 3.75 2Zm6.854-1h4.146a.25.25 0 0 1 .25.25v4.146a.25.25 0 0 1-.427.177L13.03 4.03 9.28 7.78a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042l3.75-3.75-1.543-1.543A.25.25 0 0 1 10.604 1Z"></path></svg></a>

Como sucede con cualquier otro cambio en los procedimientos de trabajo, es importante ejecutar una prueba para aprender a implementar Agente de programación Copilot de forma eficaz en tu organización o empresa.

1. Reúna un equipo multifuncional para el ensayo con el fin de aportar diferentes roles, antecedentes y perspectivas al proyecto. Esto facilitará la exploración de una amplia gama de formas de definir problemas, asignar trabajo a Copilot y proporcionar comentarios de revisión claros.
2. Elige un repositorio aislado o de bajo riesgo, por ejemplo, uno que contenga documentación o herramientas internas. Puedes crear un repositorio para usarlo como un área de juegos, pero Copilot necesita contexto para obtener resultados correctos, por lo que tendrías que agregar un montón de contexto, incluidos procesos de equipo, entorno de desarrollo y dependencias comunes.
3. Activa Agente de programación Copilot en el repositorio y, opcionalmente, activa también servidores MCP de terceros para mejorar el compartimiento de contexto. Consulte Adición del agente de codificación de GitHub Copilot a su organización.
4. Crea instrucciones de repositorio e instala previamente las herramientas necesarias en el entorno de desarrollo que usa Copilot. Consulta Personalización del entorno de desarrollo para el agente de codificación GitHub Copilot.
5. Identifica algunos casos de uso atractivos para la organización, por ejemplo: la cobertura de pruebas o la mejora de la accesibilidad. Consulta Elija el tipo correcto de tareas para asignar a Copilot en la guía de mejores prácticas.
6. Usa las mejores prácticas para crear o refinar problemas de Copilot en tu repositorio piloto.
7. Asigna tareas a Copilot y prepara a los miembros del equipo para revisar su trabajo.
8. Dedica tiempo a examinar el código base o la documentación de VS Code o GitHub.com, y solicita a Copilot que cree una solicitud de cambios para corregir errores o pequeñas mejoras que identifiques.

A lo largo de la prueba, el equipo debe iterar por las instrucciones del repositorio, las herramientas instaladas, el acceso a los servidores MCP y la definición de incidencias para identificar cómo la organización puede obtener el máximo de Agente de programación Copilot. Este proceso te ayudará a identificar los procedimientos recomendados de la organización para trabajar con Copilot y planear una estrategia de implementación eficaz.

Además de proporcionar información sobre cómo configurar Agente de programación Copilot para lograr el éxito, aprenderás cómo Copilot usa minutos de solicitudes y acciones premium. Esto será útil cuando tengas que establecer y administrar tu presupuesto para una versión de prueba más amplia o una implementación completa. Consulte Administración del gasto de su empresa en GitHub Copilot.

Mejora con MCP

El Protocolo de contexto de modelo (MCP) es un estándar abierto que define cómo las aplicaciones comparten contexto con modelos de lenguaje grandes (LLM). MCP ofrece una manera estandarizada de proporcionar a Agente de programación Copilot el acceso a diferentes orígenes de datos y herramientas.

Agente de programación Copilot tiene acceso al contexto completo de GitHub del repositorio en el que trabaja, incluidas las incidencias y las solicitudes de cambios, mediante el servidor MCP integrado de GitHub. De manera predeterminada, se restringe el acceso a datos externos mediante barreras de autenticación y un firewall.

Puedes ampliar la información disponible para Agente de programación Copilot si le concedes acceso a los servidores MCP locales para las herramientas que usa tu organización. Por ejemplo, puede que desee proporcionar access a los servidores MCP locales para algunos de los contextos siguientes:

•         **Herramientas de planificación de proyectos**: permiten que Copilot tenga acceso directo a documentos de planificación privados que se almacenan fuera de GitHub en herramientas como Notion o Figma.
  

•         **Aumentar los datos de entrenamiento**: cada LLM contiene datos de entrenamiento hasta una fecha de corte específica. Si está trabajando con herramientas de rápida evolución, es posible que Copilot no tenga acceso a información sobre las nuevas funcionalidades. Puedes rellenar esta brecha de conocimiento si haces que el servidor MCP de la herramienta esté disponible. Por ejemplo, agregar el servidor MCP de Terraform proporcionará a Copilot acceso a los proveedores más recientes soportados por Terraform.
  

Para obtener más información, vea Extensión del agente de codificación de GitHub Copilot con el protocolo de contexto de modelo (MCP).

Pasos siguientes

Cuando te convenza el piloto, puedes hacer lo siguiente:

• Habilitar Agente de programación Copilot en más organizaciones o repositorios.
• Identificar más casos de uso para Agente de programación Copilot y entrenar a los desarrolladores en consecuencia.
• Continuar con la recopilación de comentarios y medir los resultados.

Para evaluar el impacto de una nueva herramienta, se recomienda medir su impacto en los objetivos descendientes de tu organización. Para obtener un enfoque sistemático para promover y medir mejoras en sistemas de ingeniería técnica, consulte el Engineering System Success Playbook de GitHub.