GitHub Copilot se ha convertido en un aliado imprescindible para programadores que buscan optimizar su productividad. Sin embargo, muchos desconocen que es posible personalizar sus sugerencias para adaptarlas a su propio estilo de codificación. Ajustar y entrenar a Copilot con tu estilo de código no solo mejora la coherencia de tus proyectos, sino que también reduce errores y acelera el desarrollo.
En este artículo, exploraremos cómo funciona la personalización de GitHub Copilot, qué opciones ofrece para entrenarlo con tu código y cómo configurar directivas en la revisión de código para recibir sugerencias más precisas. Si deseas aprovechar al máximo esta poderosa herramienta, sigue leyendo.
¿Cómo funciona la personalización de GitHub Copilot?
GitHub Copilot utiliza un modelo de lenguaje grande entrenado en una vasta cantidad de código público. Por defecto, sus sugerencias provienen de ese entrenamiento generalizado, lo que significa que puede ofrecer fragmentos de código que no siempre encajan con tus estándares o prácticas. Sin embargo, es posible personalizarlo para que se ajuste a tu estilo de programación.
La personalización de GitHub Copilot se basa en entrenar un modelo propio con los repositorios de código de tu organización, permitiéndole generar recomendaciones más precisas. Esta opción está disponible en Copilot Enterprise y ofrece varias ventajas:
- Mayor precisión: Copilot sugiere código basado en los repositorios seleccionados, comprendiendo su estructura y convenciones.
- Seguridad mejorada: El modelo personalizado se entrena de manera privada dentro de la organización sin compartir datos con terceros.
- Mejor alineación con estándares internos: Puedes ajustar las sugerencias según las prácticas recomendadas por tu equipo.
Cómo entrenar un modelo personalizado en GitHub Copilot
Para crear un modelo de Copilot personalizado y entrenarlo con tu código, sigue estos pasos:
- Accede a la configuración de tu organización: Dirígete a la configuración de GitHub y selecciona “Copilot”.
- Selecciona “Modelo personalizado”: Dentro de la configuración de Copilot, haz clic en “Entrenar un nuevo modelo personalizado”.
- Elige los repositorios: Decide si deseas entrenar el modelo en todos los repositorios de la organización o seleccionar solo algunos.
- Filtra por lenguajes: Si es necesario, selecciona los lenguajes de programación específicos que formarán parte del entrenamiento del modelo.
- Activa la recolección de telemetría: Esta opción permite analizar consultas y sugerencias, mejorando la precisión del modelo con el tiempo.
- Inicia el entrenamiento: GitHub comenzará a entrenar el modelo, un proceso que puede tardar varias horas.
Una vez entrenado, todos los usuarios de la organización que utilicen Copilot Enterprise recibirán sugerencias ajustadas al código de la empresa.
Configuración de directivas de codificación para la revisión de código
Otra forma de personalizar GitHub Copilot es estableciendo directrices que permitan evaluar el código según un conjunto de reglas predefinidas. Esto se realiza a nivel de repositorio mediante la funcionalidad de “Revisión de Código” de Copilot.
Las directivas de codificación ayudan a Copilot a identificar problemas y sugerir mejoras. Puedes incluir hasta seis reglas de codificación por repositorio, permitiendo:
- Definir estilos y prácticas recomendadas.
- Evitar errores frecuentes en el código.
- Aplicar reglas específicas a ciertos archivos o rutas.
Ejemplo de configuración de directiva:
- Título: Evitar el uso de números mágicos.
- Descripción: Todas las constantes deben declararse con nombres descriptivos en lugar de valores numéricos directos.
- Patrones de ruta: Archivos con extensión .py.
Para añadir una directiva, dirígete a “Configuración” dentro del repositorio, selecciona “Copilot” y después “Code Review”. Desde ahí puedes definir nuevas normas y probarlas con ejemplos de código antes de guardarlas.
Cómo mejorar la calidad de las sugerencias con datos de telemetría
GitHub Copilot permite recopilar telemetría de uso, lo que puede mejorar la calidad de sus sugerencias con el tiempo. Esto incluye:
- Consultas: Registra el código previo que llevó a una sugerencia.
- Sugerencias aceptadas: Analiza qué respuestas fueron utilizadas por el usuario.
- Fragmentos de código después de 30 segundos: Captura cómo se integró la sugerencia en el código final.
Este proceso ayuda a mejorar la precisión del modelo, asegurando que el código generado se alinea con las prácticas de la organización.
Privacidad y seguridad en la personalización de Copilot
La seguridad es un aspecto crucial al personalizar GitHub Copilot. Afortunadamente, GitHub implementa varias medidas de protección:
- Los datos de entrenamiento son privados, no se comparten con otras organizaciones.
- Los modelos entrenados no se utilizan para otros clientes.
- Existe una opción para excluir datos de telemetría para mayor confidencialidad.
Si en algún momento decides interrumpir la personalización, puedes eliminar el modelo desde la configuración de la organización.
Personalizar las sugerencias de GitHub Copilot según tu estilo de código permite maximizar su potencial, mejorando la productividad y eficiencia en el desarrollo. Al entrenar un modelo con tu propio código y configurar directivas de revisión, consigues resultados más precisos y alineados con las mejores prácticas de tu equipo. Además, contar con opciones avanzadas de privacidad garantiza que los datos se mantendrán seguros en todo momento.
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