Visual Studio Code se ha consolidado como una de las herramientas más versátiles y populares entre desarrolladores de software en todo el mundo. Su capacidad para adaptarse a múltiples lenguajes de programación y entornos, junto con su integración de inteligencia artificial a través de GitHub Copilot, hacen que programar sea más eficiente y accesible. Una de las características más útiles, pero a menudo subestimadas, es la posibilidad de personalizar las respuestas del chat integrado para que se ajusten exactamente a tu estilo de codificación, tecnologías preferidas y necesidades específicas del proyecto. Esta personalización no solo agiliza el proceso de desarrollo, sino que también asegura que el código generado siga las mejores prácticas y estándares que deseas mantener. La personalización de las respuestas en el chat de Visual Studio Code se puede lograr mediante varios métodos, entre los cuales destacan las instrucciones personalizadas, los archivos de indicaciones (prompt files) y los modos de chat personalizados.
Cada uno de estos métodos ofrece un nivel distinto de control y especificidad para adaptar las respuestas de la inteligencia artificial, de modo que no tengas que repetir la misma información en cada interacción. Las instrucciones personalizadas permiten definir reglas y directrices comunes para tareas como generación de código, revisiones o creación de mensajes de commits. Estas instrucciones describen cómo debe realizarse una tarea, incorporándose automáticamente en cada petición de chat. Por ejemplo, si tu equipo sigue ciertas convenciones de nombrado de variables o estructuras de código específicas, puedes incluir estas directrices en un archivo de instrucciones, y a partir de entonces la IA ajustará sus respuestas en función de esas pautas. Visual Studio Code soporta varios métodos para definir estas instrucciones.
Puedes utilizar un archivo Markdown ubicado en el directorio .github llamado copilot-instructions.md para establecer normas generales de codificación y requisitos del proyecto que se aplican a todas las tareas que impliquen generación de código. Otra opción es crear múltiples archivos con la extensión .instructions.
md, que pueden ser específicos para ciertas tecnologías, lenguajes o tipos de tareas, almacenándolos tanto en tu espacio de trabajo como en tu perfil de usuario, para un uso más personalizado y controlado. Además, las instrucciones personalizadas también se pueden configurar directamente en los ajustes de Visual Studio Code. Esta alternativa resulta especialmente útil para definir reglas relacionadas con generación de pruebas, revisiones de código o manejo de mensajes de commits y descripción de pull requests. En estos casos, las instrucciones se implementan para escenarios distintos a la generación directa de código, ofreciendo una flexibilidad adicional para quiénes quieran gestionar diferentes tipos de interacciones dentro del entorno. Otra herramienta esencial dentro de la personalización son los archivos de indicaciones, también conocidos como prompt files.
Estos archivos, aunque todavía experimentales, actúan como plantillas reutilizables que describen la tarea a realizar y, opcionalmente, incluyen directrices sobre cómo debe ejecutarse. Esto elimina la necesidad de escribir una instrucción detallada cada vez que realizas una petición similar, ahorrando tiempo y evitando errores o inconsistencias. Por ejemplo, puedes disponer de un archivo específico para generar formularios React o para realizar revisiones de seguridad en APIs REST, facilitando así un uso eficiente y estructurado del chat. Los archivos de indicaciones están organizados también bajo dos ámbitos principales: los archivos de espacio de trabajo, que solo están disponibles dentro del proyecto actual y se almacenan en la carpeta .github/prompts, y los archivos de usuario, que se mantienen en el perfil del usuario para ser usados en diversos proyectos y facilitar la reutilización de los mismos prompts en distintos contextos.
Esta doble organización ofrece la posibilidad de mantener a la vez instrucciones específicas del proyecto y otras más generales, integrándose de forma armoniosa en el flujo de trabajo. El formato de estos archivos es Markdown con una estructura que puede incluir un encabezado con metadatos, que permiten definir modo de chat, herramientas que se pueden utilizar y una descripción breve. El contenido propiamente dicho es la instrucción que será usada por la IA para responder bajo ciertos parámetros. Asimismo, los usuarios pueden hacer referencia entre archivos para crear jerarquías o reutilizar conjuntos comunes de directrices, lo que facilita mantener la claridad y evitar redundancias. Visual Studio Code ofrece múltiples maneras de ejecutar estos archivos de indicaciones, desde comandos específicos en la paleta de comandos hasta escribir directamente su nombre precedido de una barra en la interfaz del chat.
Esta versatilidad permite optar por los métodos que mejor se adapten a la dinámica del desarrollador y al tipo de proyecto. El tercer componente para la personalización eficiente son los modos de chat personalizados, que definen cómo opera el chat, qué herramientas puede usar y cómo interactúa con el código existente. Estos modos establecen un marco para cada solicitud sin necesidad de configurar cada petición individualmente, asegurando que el proceso de interacción con la inteligencia artificial sea coherente y alineado con los objetivos del desarrollador y proyecto. Una recomendación vital al crear instrucciones y archivos de indicaciones es mantenerlas concisas, claras y divididas en partes manejables. Es preferible que cada directriz contenga una idea o regla simple, evitando referencias externas o contenido demasiado complejo que pueda confundir o generarle dificultades a la IA para interpretar el contexto adecuado.
Además, gestionar estos archivos mediante control de versiones permite compartir y actualizar las normas en equipo, generando un estándar único y fácilmente accesible para todos los colaboradores. Estos mecanismos de personalización no solamente mejoran la productividad al reducir repeticiones sino que también incrementan la calidad del código al adaptarlo a patrones y estilos predefinidos. De esta manera, el código generado por la inteligencia artificial es coherente con el resto del proyecto y se integra perfectamente en el flujo de trabajo. Otro aspecto muy valioso es la sincronización de tus archivos de instrucciones y prompt en diferentes dispositivos a través de Settings Sync. Esta funcionalidad te permite mantener un entorno de trabajo uniforme, sin importar dónde te conectes, haciendo posible que las mismas reglas y prompts personales estén disponibles globalmente para ti.
Por último, el control centralizado de estos ajustes y archivos puede facilitarse en entornos empresariales mediante la gestión centralizada de la configuración de Visual Studio Code, garantizando que toda la organización adopte prácticas homogéneas y optimizadas en sus procesos de desarrollo. En resumen, personalizar las respuestas del chat en Visual Studio Code mediante instrucciones personalizadas, archivos de indicaciones y modos de chat permite aprovechar al máximo la inteligencia artificial integrada. Estas herramientas permiten generar código adaptado a las reglas y necesidades específicas de un proyecto o equipo, optimizando el tiempo de desarrollo y asegurando calidad y consistencia. Su implementación, aunque requiere cierto esfuerzo inicial para definir los parámetros adecuados, representa una inversión que se traduce en mayor eficiencia, colaboración efectiva y un flujo de trabajo mejor estructurado en el ecosistema de desarrollo moderno.
