El contexto importa cuando trabajas con IA. Cada base de código tiene sus propias reglas internas: cómo se estructuran los componentes, qué scripts ejecutar y qué convenciones se aplican a diferentes frameworks y tipos de archivos.
Copilot puede ayudarte a hacer cambios en todo un proyecto, pero funciona mejor cuando también conoce esas reglas. Gran parte de ese conocimiento puede residir dentro del repositorio, de modo que Copilot pueda captarlo automáticamente en lugar de que tengas que explicar los mismos estándares, scripts y flujos de trabajo cada vez que inicias una nueva tarea.
En esta entrega de nuestra serie GitHub Copilot app for Beginners, veremos cuatro formas de adaptar cómo funciona Copilot con tu proyecto:
- Las instrucciones personalizadas comunican las convenciones que Copilot debe seguir.
- Las habilidades de agente empaquetan procedimientos repetibles.
- Los agentes personalizados aportan orientación especializada a tareas más grandes.
- Los servidores del Model Context Protocol (MCP) conectan a Copilot con herramientas externas y fuentes de datos, ampliando lo que puede hacer.
Veamos cómo funciona cada uno y cómo pueden funcionar juntos.
Empieza con las instrucciones personalizadas
Supongamos que le pides a Copilot que añada un tamaño de página personalizado a una aplicación. Hacer el cambio es solo una parte del trabajo. El código nuevo también debe seguir los patrones que tu equipo ya utiliza.
Las instrucciones personalizadas del repositorio le dan a Copilot ese contexto básico. Añade un archivo .github/copilot-instructions.md para definir una guía que se aplique a todo el repositorio, como tu arquitectura preferida, las convenciones de nomenclatura o las expectativas para pruebas y validación.
También puedes crear archivos de instrucciones específicos por ruta dentro de .github/instructions. Estos archivos usan un campo applyTo para indicarle a Copilot cuándo es relevante la guía.
Cuando Copilot trabaja en un archivo que coincide, puede usar tanto las instrucciones de todo el repositorio como la guía más específica. Esto te permite mantener las reglas generales en un solo lugar sin forzar a que todos los tipos de archivo sigan el mismo molde.
Empaqueta procedimientos repetibles como habilidades de agente
Las instrucciones personalizadas son útiles para estándares que deben dar forma a muchas tareas. Pero algunas guías solo importan cuando Copilot realiza un procedimiento concreto, como ejecutar controles de calidad, preparar una versión o depurar un flujo de trabajo fallido.
Ahí es donde entran las habilidades de agente . Una habilidad es una carpeta que contiene instrucciones y, opcionalmente, scripts y otros recursos que Copilot puede cargar cuando son relevantes. Las habilidades a nivel de proyecto pueden residir en .github/skills, con cada habilidad en su propia subcarpeta.
Por ejemplo, una carpeta .github/skills/quality-checks podría contener un archivo SKILL.md que explique:
- Cuándo debe usar Copilot la habilidad.
- Qué scripts ejecutan las pruebas y el linting del proyecto.
- Qué verifica cada script.
- Cómo solucionar los fallos comunes.
La descripción en SKILL.md ayuda a Copilot a determinar cuándo se aplica la habilidad. Tras actualizar la interfaz, Copilot puede cargar la habilidad de comprobaciones de calidad y seguir el proceso establecido del proyecto para pruebas y linting en lugar de adivinar qué comandos ejecutar.
Usa un agente personalizado para trabajos más amplios y especializados
Algunas tareas son más grandes que un solo procedimiento. Una revisión de accesibilidad, por ejemplo, puede requerir que Copilot inspeccione componentes, plantillas, estilos e interacciones en varios archivos.
Los agentes personalizados te permiten crear versiones especializadas de Copilot para trabajos como este. Un perfil de agente a nivel de repositorio se encuentra en .github/agents y puede definir el propósito, las instrucciones, las herramientas y el contexto relevante del proyecto para el agente.
Usa un agente personalizado cuando un tipo de trabajo recurrente se beneficie de un rol o una perspectiva dedicados, especialmente cuando la tarea pueda abarcar varios archivos y apoyarse en varias herramientas o fuentes de contexto.
Conecta Copilot a herramientas externas con servidores MCP
Las instrucciones, las habilidades y los agentes ayudan a Copilot a entender cómo trabajar dentro de tu proyecto. Los servidores MCP amplían a qué puede acceder y qué puede hacer más allá del repositorio.
Los servidores MCP conectan Copilot a herramientas externas, fuentes de datos y servicios. Un servidor de documentación puede darle acceso a la guía de un framework, mientras que un servidor como Playwright puede permitirle abrir e interactuar con tu aplicación en un navegador.
Puedes explorar los servidores MCP disponibles en la aplicación de Copilot o añadir uno personalizado. Una vez configurado Playwright, puedes pedir: Usa el servidor MCP de Playwright para probar la funcionalidad manualmente.
Copilot puede entonces usar Playwright para abrir la aplicación en un navegador e interactuar con ella de manera muy similar a como lo harías tú. Eso le da una forma de verificar no solo que el código pasa las comprobaciones automatizadas, sino también que la interfaz actualizada se comporta como se espera.
Elige el tipo adecuado de personalizaciones
Estas personalizaciones resuelven problemas diferentes, pero se vuelven más útiles cuando las combinas:
- Instrucciones personalizadas definen las convenciones que Copilot debe seguir en todo el repositorio o en archivos concretos.
- Habilidades de agente empaquetan procedimientos repetibles que Copilot puede cargar cuando son relevantes.
- Agentes personalizados proporcionan experiencia y orientación enfocadas para tareas más amplias.
- Servidores MCP conectan Copilot con herramientas externas, servicios y fuentes de datos, ampliando lo que Copilot puede hacer.
Llévate esto contigo
Dar a Copilot contexto útil del proyecto comienza con cuatro preguntas:
- ¿Qué convención del proyecto sigo explicando?
- ¿Qué procedimiento de varios pasos repito?
- ¿Qué tarea compleja podría beneficiarse de un agente personalizado dedicado?
- ¿Qué herramienta o fuente externa necesita Copilot?
¿No sabes por dónde empezar? La comunidad ha compartido instrucciones, habilidades, agentes y más a través de Awesome Copilot. Encuentra uno que aborde un flujo de trabajo que ya repitas, revisa lo que contiene y adáptalo a las herramientas y estándares de tu repositorio.
Empieza con poco: elige una convención que sigas explicando, añádela a .github/copilot-instructions.md, y observa cómo la aplica Copilot en tu próxima tarea.
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La entrada Aplicación de GitHub Copilot para principiantes: Cómo enseñarle a Copilot sobre tu base de código apareció primero en The GitHub Blog.