Cómo crear y depurar scripts paso a paso con Copilot

Crear y depurar scripts paso a paso con Copilot se ha convertido en una de las formas más rápidas y cómodas de trabajar para cualquier desarrollador, ya programes en C#, Python, JavaScript, PowerShell o montes APIs con FastAPI. Copilot no solo sugiere código: entiende el contexto, analiza errores y te guía durante todo el proceso de depuración.

Lejos de ser un simple autocompletado, Copilot actúa como un compañero de programación con IA que se integra en Visual Studio, VS Code, Edge DevTools y Azure, ayudándote a diagnosticar problemas, explicar excepciones, generar scripts desde cero y corregir automáticamente secciones de código defectuosas. Vamos a ver, con calma y sin rodeos, cómo exprimirlo al máximo para crear y depurar scripts de manera realmente eficiente.

Qué es GitHub Copilot y cómo te ayuda a depurar mejor

GitHub Copilot es una extensión de inteligencia artificial desarrollada por GitHub y OpenAI que se conecta a tus IDEs habituales (Visual Studio, VS Code, JetBrains, Vim/Neovim, etc.) y ofrece sugerencias de código en tiempo real, explicaciones y correcciones durante la escritura y depuración.

El gran punto fuerte de Copilot en depuración es que entiende el contexto técnico: pila de llamadas, marcos, nombres de variables, valores actuales, archivos relacionados y, cuando se integra con el depurador, puede “ver” la excepción lanzada, la línea donde se ha roto todo y el estado del programa justo antes del fallo.

Además de sugerir líneas o bloques de código, Copilot puede explicar errores, proponer refactorizaciones, generar pruebas unitarias, ayudarte con puntos de interrupción condicionales y hasta planificar modificaciones de varios archivos si usas el modo de agente en Visual Studio.

Con la capa gratuita de GitHub Copilot tienes a tu disposición unas 2.000 finalizaciones de código al mes y alrededor de 50 mensajes de chat, con opción de elegir modelos de IA avanzados (como GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet), lo que ya da mucho juego para proyectos personales, pequeñas automatizaciones o aprendizaje.

Planes, instalación básica y primeros pasos con Copilot

Antes de empezar a crear y depurar scripts con Copilot necesitas una cuenta de GitHub y tener instalado tu entorno favorito (por ejemplo Visual Studio o VS Code). A partir de ahí, basta con añadir la extensión oficial de GitHub Copilot.

En Visual Studio Code, abre la vista de extensiones (Ctrl+Shift+X en Windows/Linux o Cmd+Shift+X en macOS), busca “GitHub Copilot” y pulsa en “Instalar”. Cuando termine, reinicia VS Code para que la extensión quede activa y puedas iniciar sesión con tu cuenta de GitHub.

En Visual Studio (2022 o posterior), verás el distintivo de GitHub Copilot en la esquina superior derecha del IDE. Desde ahí puedes instalarlo si aún no está, y abrir directamente la ventana de chat para iniciar sesión o registrarte en el plan gratuito.

Una vez conectado, Copilot comenzará a ofrecer finalizaciones de código en el editor (aparecen en un tono de gris) y podrás abrir la ventana de chat para hacer preguntas en lenguaje natural sobre tu código, errores o cualquier duda técnica.

Modos de uso de Copilot: Ask, Edit y Agente

Copilot funciona con varios modos de interacción que cambian el alcance de lo que puede hacer con tu código: desde responder una duda puntual hasta ejecutar un plan de varios pasos con herramientas externas.

Modo Ask (Preguntar) es el modo clásico de chat: le escribes “¿Por qué esta función devuelve un valor incorrecto?” o “Explícame esta excepción” y Copilot responde con una explicación y, a menudo, con propuestas de código. No modifica tus archivos salvo que tú apliques explícitamente los cambios sugeridos.

Modo Edit te permite seleccionar un bloque de código y pedirle a Copilot que lo cambie según tus instrucciones: refactorizar, optimizar, corregir errores, añadir logs, etc. El modelo genera una propuesta de edición que puedes aceptar o rechazar parcialmente.

Modo Agente (en Visual Studio 17.14 o superior) es donde Copilot funciona como un auténtico “agente autónomo” de desarrollo: analiza tu petición, genera un plan, llama a herramientas (compilador, pruebas, terminal, MCP, etc.), realiza cambios en varios archivos y va iterando hasta acercarse al objetivo deseado.

El modo de agente no se detiene tras un único mensaje, sino que sigue trabajando, revisando errores de compilación, resultados de pruebas y salidas de herramientas externas, proponiendo nuevas ediciones y pidiéndote confirmación cuando va a ejecutar comandos delicados en tu máquina.

Comandos y atajos clave para crear y depurar scripts con Copilot

Una de las formas más rápidas de guiar a Copilot es usando comandos especiales en el chat o en el modo inline, sobre todo cuando seleccionas un fragmento de código y quieres centrar la ayuda en algo concreto.

Entre los comandos más útiles para crear y depurar scripts están:

• /doc: genera o amplía la documentación del código seleccionado.
• /edit: reescribe el bloque de código según una instrucción (por ejemplo, “hazlo más legible” o “pásalo a programación funcional”).
• /explain: explica qué hace el código o por qué se comporta de una manera determinada.
• /fix: analiza el fragmento seleccionado, localiza errores y propone correcciones concretas.
• /generate: crea nuevo código (funciones, clases, módulos o incluso archivos completos) a partir de una especificación.
• /tests: genera pruebas unitarias o de integración adaptadas al código que hayas marcado.

Junto al botón de enviar en Copilot Chat también puedes cambiar el tipo de tarea: “Ask” para consultas, “Edit” para modificaciones de código y “Agent” para encargos complejos y de varios pasos, como migrar una API o crear una arquitectura completa de proyecto.

La opción “Add context…” de la parte superior de la ventana de chat te deja adjuntar archivos, carpetas, problemas de código o símbolos, de forma que Copilot tenga más información y pueda generar respuestas y scripts ajustados a tu proyecto real.

Tipos de errores y cómo depurarlos con Copilot

Cuando hablamos de depurar scripts paso a paso, conviene distinguir entre los distintos tipos de errores que pueden aparecer en un programa, porque la forma de pedir ayuda a Copilot cambia ligeramente según el caso.

Los errores léxicos se producen cuando el compilador o intérprete encuentra caracteres o tokens que no reconoce: símbolos fuera de lugar, palabras clave mal escritas o cadenas sin cerrar correctamente.

Una estrategia efectiva con Copilot es seleccionar la línea conflictiva, lanzar un comando /fix y dejar que proponga la corrección precisa, o pedirle “explica por qué esta línea da un error léxico y arréglalo manteniendo la intención del comentario”.

Los errores sintácticos aparecen cuando la estructura del código viola las reglas del lenguaje: paréntesis que faltan, bloques mal identados, funciones mal declaradas, etc. Aquí Copilot brilla reescribiendo bloques completos con la sintaxis correcta si le indicas en un comentario lo que “se supone” que debería hacer el código.

Los errores semánticos son especialmente traicioneros, porque el programa “compila y arranca”, pero el resultado es incorrecto. Copilot puede ayudarte a desgranarlos pidiéndole que razone paso a paso sobre la lógica de la función, que compare el comportamiento actual con el esperado, o que genere casos de prueba que demuestren el fallo.

Por último, los errores en tiempo de ejecución (IndexError, NullReferenceException, ZeroDivisionError, etc.) son perfectos para el modo de depuración asistida: Copilot lee la excepción, examina la pila de llamadas y el estado de las variables, y te sugiere cambios estructurales (como añadir bloques try/except, comprobaciones de índices o validación de datos).

Depurar paso a paso con Copilot en Visual Studio

Visual Studio integra Copilot profundamente en el depurador, de forma que puedes lanzar una sesión de debugging tradicional (puntos de interrupción, F5, F10, F11) y, en cualquier momento, abrir el chat para hacer preguntas sobre la línea actual, la pila de llamadas o una excepción concreta.

Un ejemplo típico en C# es arrancar una aplicación de consola, poner un punto de interrupción en una línea que analiza argumentos (por ejemplo int value = Int32.Parse(args);) y comprobar que la variable args tiene longitud cero. Desde ahí, puedes hacer clic derecho en el editor y elegir “Preguntar a Copilot” para abrir una conversación directamente vinculada a esa línea.

Al formularle preguntas como “Why does the args variable have a value of string?” Copilot examina el contexto del depurador (valores, pila, archivo) y te devuelve una explicación razonada de por qué el programa se ha quedado sin argumentos, con sugerencias para validar la entrada del usuario o proporcionar valores por defecto.

Si aceptas una corrección sugerida, Visual Studio puede aplicar los cambios al archivo de forma automática. Si prefieres aprender más, puedes encadenar preguntas de seguimiento, como “¿Cómo controlo el caso en el que no se pasan argumentos al programa?” y Copilot añadirá el manejo de errores adecuado.

Cuando se produce una excepción (por ejemplo, un IndexOutOfRangeException), el depurador pausa la ejecución y suele aparecer un botón de “Preguntar a Copilot”. Al pulsarlo, se abre el chat con la excepción, el mensaje y la pila ya inyectados como contexto, por lo que no tienes que copiar y pegar nada.

Desde esa ventana Copilot genera una explicación, propone una corrección, te ofrece un botón de vista previa para ver el diff y, si te convence, puedes aplicar el parche y reiniciar el depurador para verificar que el error ha desaparecido.

Uso avanzado del modo de agente y planificación en Visual Studio

El modo de agente de Copilot en Visual Studio va un paso más allá: no solo responde a tu consulta, sino que se organiza internamente con un plan de trabajo en varios pasos, que puede incluir ediciones de código, comandos de terminal, ejecución de pruebas y uso de herramientas adicionales como MCP.

Cuando activas la opción de “planeación” en las opciones de GitHub Copilot, el agente crea dos artefactos: un plan en formato markdown legible para ti, y un archivo JSON interno donde registra objetivos, pasos y estado de cada tarea, lo que le permite mantener coherencia a lo largo de toda la sesión.

Para ti como desarrollador, esto se traduce en que puedes pedirle cosas como “Añade autenticación JWT a esta API y crea pruebas básicas” y ver cómo Copilot propone un plan: qué archivos tocar, qué dependencias añadir, qué comandos de build y test ejecutar, y cómo irá validando cada paso.

El agente usa un conjunto de herramientas internas (plan, adaptación de plan, actualización de progreso, registro de observaciones y finalización del plan) que le permiten reaccionar si, por ejemplo, la compilación falla tras una edición concreta o una prueba unitaria empieza a romperse.

En cualquier momento mantienes el control: puedes revisar los cambios listados en “Total de cambios”, quedarte solo con algunos archivos, descartar el lote entero o incluso restaurar el estado de la solución hasta un punto de control anterior si no te convence el rumbo que ha tomado el agente.

Crear y depurar scripts en VS Code con Copilot (Python y más)

En Visual Studio Code, Copilot se combina muy bien con proyectos en Python, donde los errores de tipos, concatenaciones o bucles mal planteados son muy frecuentes cuando estás empezando o haces scripts rápidos.

Un caso clásico es un script como bugged_dice_battle.py, que simula una batalla de dados pero falla con un TypeError del estilo “solo puede concatenar str (no ‘int’) a str”. Copilot detecta rápidamente que estás intentando concatenar números a cadenas sin convertirlos antes y te propone usar str() o formateo de cadenas.

Para sacar partido a este tipo de ayuda, basta con abrir el archivo en VS Code (o en un entorno WSL 2), ejecutar el script desde el terminal integrado, copiar el mensaje de error y pegárselo al chat de Copilot junto con la pregunta: “¿Qué significa este error y cómo lo corrijo en este archivo?”.

Copilot responde explicando el origen del fallo, señalando la línea concreta del script y devolviendo una versión corregida de la función afectada, que puedes copiar o aplicar como parche usando /edit si tienes la extensión configurada para modificaciones inline.

Lo mismo ocurre con scripts como bugged_factorial_finder.py, donde el programa se ejecuta, pero la salida es demasiado grande porque la fórmula del factorial es incorrecta. Copilot analiza el bucle, detecta que estás multiplicando por un valor de más (uso indebido de *=) y te sugiere la lógica adecuada para ir acumulando el factorial correctamente.

Copilot en el navegador: depuración de JavaScript con Edge DevTools

Cuando depuras JavaScript en el navegador, Microsoft Edge integra Copilot en DevTools para que puedas entender mejor el código fuente, sobre todo si estás lidiando con archivos minificados o librerías complejas.

En la pestaña “Orígenes” puedes cargar el archivo JavaScript, usar el botón de “Formato” para embellecer el código minificado y, a partir de ahí, establecer puntos de interrupción de línea para pausar la ejecución justo donde sospechas que se origina el bug.

Mientras estás pausado en un punto de interrupción puedes inspeccionar variables, modificar valores al vuelo, recorrer paso a paso las funciones (entrar, pasar por encima, salir) y utilizar Copilot para “explicar estas líneas de código” si no entiendes qué hace exactamente una función o un fragmento especialmente enrevesado.

DevTools también ofrece otras ayudas como la lista de scripts para omitir librerías de terceros que sabes que no son la causa del fallo, o la posibilidad de renombrar bloques de código embebidos mediante # sourceURL, lo que facilita la navegación por pilas de llamadas y registros de errores.

Para depurar aplicaciones web modernas, esta combinación de herramientas (puntos de interrupción, inspección de pila, edición directa en el navegador y asistencia de Copilot para explicar y sugerir código) hace que encontrar y corregir errores lógicos o de DOM sea mucho más llevadero.

Generación y depuración de scripts de PowerShell con Azure Copilot

Azure Copilot extiende el concepto más allá del IDE y te permite generar scripts de PowerShell orientados a la administración de recursos en la nube, desde la propia experiencia de Azure.

A partir de una indicación en lenguaje natural como “¿Cómo enumero las máquinas virtuales que ejecuto en Azure usando PowerShell?” o “Crea un script que detenga todas las máquinas virtuales de un grupo de recursos concreto”, Azure Copilot devuelve uno o varios cmdlets preparados para pegar en tu consola.

Los scripts generados suelen incluir valores de marcador de posición (por ejemplo, nombres de suscripción, grupos de recursos o ubicaciones) claramente identificados, que tú debes sustituir por los reales antes de ejecutar nada en producción.

Para escenarios más largos puedes pedir “Escribe un script de Azure PowerShell que cree un grupo de recursos, configure una cuenta de almacenamiento y despliegue una máquina virtual” y Copilot montará varios pasos encadenados con la secuencia lógica adecuada, incluyendo comentarios explicativos.

Si el script no se comporta como esperas, puedes copiarlo en VS Code, ejecutarlo en una terminal integrada y, ante cualquier error que aparezca, usar Copilot Chat para que te explique el mensaje y te proponga las correcciones mínimas necesarias en los cmdlets o en los parámetros utilizados.

Crear un chatbot con FastAPI y OpenAI usando Copilot

Copilot también resulta muy útil cuando montas APIs con frameworks como FastAPI, sobre todo si quieres combinarlo con la API de OpenAI para crear un chatbot sencillo y no quieres perder tiempo con el boilerplate.

Un ejemplo típico de endpoint es un @app.post("/chat") que recibe un mensaje de usuario, llama al cliente de OpenAI y devuelve el contenido de la respuesta generada por el modelo configurado (por ejemplo, gpt-4), con control básico de errores, carga de variables de entorno desde un archivo .env y la posibilidad de enviar alertas a Teams/Slack.

Copilot puede generar este esqueleto casi entero si le das una especificación clara: “Crea un endpoint en FastAPI llamado /chat, que reciba un texto, llame a la API de OpenAI con la clave almacenada en OPENAI_API_KEY y me devuelva el texto de respuesta del asistente, manejando posibles excepciones con HTTPException 500”.

Una vez tengas el script funcionando, si detectas que falla en ciertos casos (por ejemplo, cuando el mensaje está vacío o la clave no está definida), puedes pedir a Copilot que revise el código, identifique los puntos débiles y añada validaciones de entrada o manejo de excepciones más robusto.

Esta misma dinámica se aplica a cualquier tipo de script: le das un objetivo (automatizar un proceso, crear un microservicio, montar una CLI) y Copilot produce una primera versión que tú puedes ir puliendo con la ayuda del chat y del depurador.

Buenas prácticas de prompting para depurar con Copilot

La eficacia de Copilot al crear y depurar scripts depende mucho de cómo le planteas las preguntas y de cuánto contexto le proporcionas, especialmente cuando el error no es obvio o involucra a varios archivos.

Es clave ser específico en el prompt: en lugar de escribir “arregla esto”, indica qué se supone que debe hacer el código, cuál es el resultado que obtienes y qué esperabas. Algo como “Esta función debería devolver el promedio de una lista de enteros positivos, pero está devolviendo un valor mucho mayor, ¿dónde está el fallo?” ayuda mucho más.

Usar comentarios como mini especificaciones dentro del propio código también es muy útil: si escribes justo encima “# La siguiente función debería calcular el área de un triángulo dado su base y altura” y luego pides un /fix, el modelo tiene una referencia clara de tu intención.

Para errores complejos o semánticos, vale la pena invitar a Copilot a razonar paso a paso: “Explica línea a línea qué hace esta función y en qué punto se produce el desbordamiento” o “Razona paso a paso por qué esta función lanza un error en tiempo de ejecución cuando la lista está vacía”.

Cuando el modelo se lía o no capta el patrón, puedes recurrir al few-shot prompting: proporcionar en los comentarios uno o dos ejemplos de entrada/salida esperada, para que Copilot entienda qué comportamiento quieres generalizar y ajuste su propuesta a ese patrón.

Mejores prácticas de uso, personalización y revisión de código

Aunque Copilot automatiza muchas tareas, es importante mantener el equilibrio entre confiar en la IA y ejercer un criterio crítico sobre el código generado o modificado, especialmente en entornos de producción.

Personalizar Copilot a tu proyecto mediante archivos como .github/copilot-instructions.md y prompts guardados en .github/prompts te permite orientar sus respuestas hacia tu estilo de codificación, convenciones de nombres, frameworks y restricciones internas.

En equipos de trabajo, conviene acordar pautas sobre cómo usar Copilot durante la revisión de código: por ejemplo, aceptar sugerencias de estilo y refactorización siempre que pasen por un PR y revisión humana, y no fusionar cambios generados automáticamente sin análisis previo.

La colaboración también se beneficia de los comentarios compartidos y de la documentación generada por Copilot, ya que ayuda a nuevos miembros del equipo a entender mejor módulos complejos, flujos de negocio o decisiones de diseño que podrían no estar claras a simple vista.

Si equilibras bien la automatización y la codificación manual, Copilot se convierte en una herramienta que acelera tu trabajo sin reducir tu comprensión del sistema, liberándote de tareas repetitivas para enfocarte en diseño, arquitectura y resolución de problemas complejos.

Crear y depurar scripts paso a paso con Copilot significa apoyarse en una IA que entiende tu código, tu entorno y tus objetivos, para convertir la depuración en un proceso más guiado, menos frustrante y mucho más productivo, tanto si estás empezando a programar como si llevas años escribiendo software profesional.