GitHub Copilot Workspace presenta su vista previa técnica

• Un entorno de desarrollo basado en Copilot que permite hacer brainstorming, planificar, construir, probar y ejecutar código usando lenguaje natural
• Aprovecha varios agentes basados en Copilot en todas las etapas del proceso de desarrollo, al tiempo que otorga al desarrollador control total
• Presenta una forma innovadora de crear software usando lenguaje natural
• Está diseñado no para reemplazar la creatividad de los desarrolladores, sino para ayudarles a expresarla de forma más rápida y sencilla
• Ayudará a que los desarrolladores con experiencia actúen como pensadores de sistemas y reducirá de forma importante la barrera de entrada para quienes pueden crear software

Cómo funciona GitHub Copilot Workspace

• La mayor barrera de entrada para los desarrolladores suele estar en la etapa inicial
• Es común toparse con una pared en el primer paso de un proyecto grande, una solicitud de funcionalidad o un reporte de error
• GitHub Copilot Workspace se encuentra con los desarrolladores en ese punto de partida: el "GitHub Repo o GitHub Issue"
• Se puede usar un agente de Copilot como un segundo cerebro para recibir apoyo de IA desde la etapa inicial de una idea
• Copilot Workspace elabora y presenta un plan paso a paso
  • Con base en una comprensión profunda del codebase, las respuestas del issue y más, presenta un plan paso a paso para resolver el issue
  • Proporciona en lenguaje natural una lista simplificada de todo lo necesario para validar el plan y probar el código
• Todo lo propuesto es completamente editable
  • Desde el plan que propone Copilot Workspace hasta el código, todo se puede editar por completo
  • El desarrollador mantiene toda su autonomía mientras Copilot Workspace reduce la carga cognitiva
  • Si el plan convence, se puede ejecutar el código directamente desde Copilot Workspace
  • También se puede pasar al GitHub Codespace subyacente para ajustar todos los cambios de código hasta quedar satisfecho con el resultado final
  • Mediante un enlace, el workspace se puede compartir al instante con el equipo para que vea el trabajo y pruebe iteraciones
  • Luego solo queda enviar el Pull Request, ejecutar GitHub Actions y el escaneo de seguridad de código, y pedir a los miembros del equipo una revisión de código humana
  • Los integrantes del equipo pueden usar Copilot Workspace para ver cómo se desarrolló el proceso desde la idea hasta el código
• También ofrece compatibilidad móvil
  • Como las ideas pueden surgir en cualquier lugar, GitHub Copilot Workspace está diseñado para usarse en todos los dispositivos
  • Se puede trabajar en un entorno de desarrollo real desde una computadora de escritorio, una laptop o mientras se está en movimiento
• La visión de GitHub sobre el futuro de los entornos de desarrollo es
  • hacer que empezar, aprender y, en última instancia, ejecutar sea más fácil mediante una infraestructura intuitiva basada en Copilot

[xguru]

Opiniones en Hacker News

• Los desarrolladores expresan diversas opiniones sobre las herramientas de generación de código basadas en LLM
  • Depurar prompts resulta más engorroso que depurar código, así que al final es mejor programar de la forma tradicional
  • Copilot es útil a pequeña escala, pero no es adecuado para bases de código grandes y complejas
  • Le falta capacidad de comprensión del contexto para ver el panorama general, como la experiencia en el dominio, la experiencia de usuario y la deuda técnica
  • Existe la preocupación de que, si los desarrolladores con poca experiencia dependen de estas herramientas, podrían producir código inconsistente en masa
• En cambio, desde la perspectiva de los estudiantes, es difícil ignorar la rapidez con la que han avanzado las herramientas LLM en los últimos 3 años
  • También se plantea la preocupación de una reducción de empleos debido al aumento de la productividad
• Más que para generar código, se ve valor en esto como una herramienta de "gestión de proyectos para desarrolladores" que ayuda a organizar el pensamiento del desarrollador
• Quieren usarlo en VS Code, su entorno de desarrollo local habitual, en lugar de Codespaces basado en navegador
• También se presenta aider, una herramienta de código abierto similar a Copilot Workspace
• También se menciona Plandex, una herramienta de gestión de proyectos de IA de código abierto basada en terminal
  • Ofrece un ciclo de retroalimentación rápido entre el desarrollador y el LLM, y versiona las interacciones con el modelo