Copilot Chat de VS Code se publica como código abierto

• La extensión GitHub Copilot Chat de VS Code se distribuye como código abierto
• En la Chat view, se puede preguntar a Copilot en lenguaje natural para recibir ayuda inmediata relacionada con el código
  • Ofrece respuestas contextualizadas aprovechando el código del workspace, variables, información de Participant, comandos Slash y más
• Con Inline chat es posible aplicar directamente sugerencias de la IA dentro del código
  • Es posible hacer refactorización, agregar manejo de excepciones y explicar algoritmos complejos en tiempo real

Descripción general

• GitHub Copilot es una herramienta de programación acompañada por IA, una extensión que ayuda a mejorar la velocidad y la calidad al escribir código
• Los usuarios pueden elegir el modelo más adecuado para su proyecto, personalizar las respuestas del chat y usar agent mode para lograr sesiones de programación colaborativa más naturales
• GitHub Copilot (autocompletado de código) y GitHub Copilot Chat (IA conversacional) se instalan como extensiones separadas
• Se puede usar con el plan gratuito o con la aprobación de un administrador empresarial, y requiere suscripción
• Se ofrecen distintos productos para uso personal y empresarial (planes individual, business y enterprise)
• Por su integración con la interfaz de usuario, Copilot Chat solo funciona en las versiones más recientes de VS Code y puede integrarse con los modelos y funciones más recientes
  • En versiones antiguas de VS Code, solo se puede usar una versión anterior de Copilot Chat
• Usar Copilot Chat implica aceptar los términos de GitHub Copilot Preview y el aviso de transparencia
• Se garantiza la propiedad del código del usuario, y este no se utiliza como código sugerido para otros usuarios de GitHub Copilot

[GN⁺]

Opiniones en Hacker News

• Aquí comparten un enlace a la plantilla del system prompt que usan enlace

  • Me enteré de la función que marca la posición del cursor del desarrollador como ${CURSOR_TAG}; me pareció interesante saber que esta parte se usa de forma importante para identificar en qué parte del código está concentrado el desarrollador

• Copilot en VS Code tiene bastantes aspectos que no cumplen las expectativas y se siente falto del nivel de pulido que uno esperaría de Microsoft

  • Me pregunto si también te dio esa impresión después de que añadieron el agent mode; en mi experiencia, la sensación de uso ha sido bastante satisfactoria. Aún no he probado Gemini CLI ni Cline, pero no creo que sean mejores que Copilot

  • Antes solía tener expectativas con Microsoft, pero viendo los productos que han sacado en los últimos 15 años, es difícil mantenerlas

• Ojalá alguien analizara con IA el árbol de decisiones de cómo Copilot Chat procesa los prompts y las respuestas

  • Yo también tengo mucha curiosidad por el flujo de funcionamiento de Copilot Chat; por ahora estoy revisando las herramientas[0] y los prompts[1], y siguiendo la ruta de llamadas en el código
  • El flujo principal es que, cuando el usuario elige ask o edit, entra a AskAgentIntent.handleRequest o EditAgentIntent.handleRequest; luego, en DefaultIntentRequestHandler.getResult(), crea la instancia e invoca el intent para ejecutar el bucle runWithToolCalling, renderizando los prompts y las respuestas de las herramientas en .tsx
  • Los enlaces a archivos relacionados incluyen createFileTool.tsx, editCodePrompt.tsx y toolCallingLoop.ts

• Copilot Chat no es más que el frontend de un SaaS de Microsoft; la parte realmente importante está oculta detrás de la API de GitHub Copilot, así que es difícil verlo como open source en el sentido pleno. Nadie puede acceder al diseño de este LLM ni a sus datos de entrenamiento, tampoco se puede self-hostear; al final no es más que otro anuncio de un modelo de suscripción y una estructura que entrega datos personales a terceros, sin valor comunitario ni beneficio público

  • No estoy de acuerdo con esa opinión. Todos los modelos LLM comerciales SOTA tienden a mostrar una calidad de código y unas limitaciones bastante parecidas; la diferencia real aparece en cómo se transmite información de contexto significativa y en la arquitectura que procesa los resultados. Cualquiera puede hacer un agente que simplemente vuelva a pasarle al LLM el contenido de archivos, pero con eso por sí solo no se construye un buen agente de programación

  • Me cuesta seguir la lógica de esta crítica. Open source literalmente significa abrir el código fuente, y qué tan útil sea eso para el usuario es un asunto aparte

  • Creo que el significado de open source es justamente publicar el código fuente; no entiendo por qué habría que criticar específicamente esta parte

  • Estoy de acuerdo en que Copilot Chat no es más que el frontend, pero si el frontend en sí se vuelve open source, eso ya genera un valor público porque alguien no tendrá que reconstruir la UI desde cero; y la crítica de que también tendrían que abrir el diseño del LLM o los datos de entrenamiento me parece exagerada, porque en la práctica la comunidad open source no tiene la capacidad de operar esos recursos masivos de cómputo

  • En comentarios recientes se ven muchas quejas sobre las API de "IA"; como no soy desarrollador, no me resulta fácil entenderlas. Antes yo también tenía quejas parecidas sobre las "Web API"

  • Antes los sitios web no tenían API y uno simplemente scrapeaba la información pública disponible en la web

  • Ese método era posible sin registrarse, siempre y cuando el sitio web existiera

  • En cambio, las Web API por lo general restringen el acceso con mecanismos como recolección de correo electrónico, seguimiento del uso, límites de cuenta y planes de pago, y además a veces existe el riesgo de que la API se suspenda sin aviso previo

  • La opción de descargar los datos en bloque desde la página principal existe solo en unos pocos casos, como algunos sitios gubernamentales o los dumps de Wikipedia

  • Eso mismo también se aplica a los LLM mediante API: sin publicar los pesos del modelo ni otros datos internos, al usuario se le ofrece acceso indirecto a información pública a través de registro de cuenta o suscripción, pero los datos siguen en el servidor y no se pueden obtener directamente

  • Me pregunto si, al final, las herramientas y tecnologías que los desarrolladores defendían terminaron empezando a volverse en contra de ellos mismos