Peter Zhang
12 ene 2026 23:03
GitHub revela tres métodos prácticos para que los desarrolladores mejoren los resultados de codificación con IA mediante instrucciones personalizadas, prompts reutilizables y agentes especializados.
GitHub está impulsando a los desarrolladores a ir más allá del prompting básico con un nuevo marco que llama ingeniería de contexto: un enfoque sistemático para proporcionar a los asistentes de codificación impulsados por IA la información correcta en el momento adecuado. La guía, publicada el 12 de enero de 2026, describe tres técnicas específicas para obtener mejores resultados de GitHub Copilot.
El concepto representa lo que el CEO de Braintrust, Ankur Goyal, describe como llevar "la información correcta (en el formato correcto) al LLM". Se trata menos de frases ingeniosas y más de entrega estructurada de datos.
Tres técnicas que realmente funcionan
Harald Kirschner, gerente principal de producto en Microsoft con profunda experiencia en VS Code y Copilot, presentó el enfoque en GitHub Universe el otoño pasado. Los tres métodos:
Instrucciones personalizadas permiten a los equipos definir convenciones de codificación, estándares de nomenclatura y estilos de documentación que Copilot sigue automáticamente. Estas se encuentran en archivos .github/copilot-instructions.md o en la configuración de VS Code. Piensa en: cómo deben estructurarse los componentes de React, cómo se gestionan los errores en servicios Node, o reglas de formato de documentación de API.
Prompts reutilizables convierten tareas frecuentes en comandos estandarizados. Almacenados en .github/prompts/*.prompts.md, estos pueden activarse mediante comandos slash como /create-react-form. Los equipos los usan para revisiones de código, generación de pruebas y scaffolding de proyectos: misma ejecución cada vez.
Agentes personalizados crean personas de IA especializadas con responsabilidades definidas. Un Agente de IA de diseño de API revisa interfaces. Un Agente de IA de seguridad maneja análisis estático. Un Agente de IA de documentación reescribe comentarios. Cada uno puede incluir sus propias herramientas, restricciones y modelos de comportamiento, con capacidad de transferencia entre agentes para flujos de trabajo complejos.
Por qué esto importa ahora
La ingeniería de contexto ha ganado tracción significativa en toda la industria de IA a principios de 2026, con múltiples discusiones enfocadas en empresas surgiendo en la misma semana que la guía de GitHub. La disciplina aborda una limitación fundamental: los LLM funcionan dramáticamente mejor cuando se les proporciona información de fondo estructurada y relevante en lugar de consultas sin procesar.
Generación Aumentada por Recuperación (RAG), sistemas de memoria y orquestación de herramientas caen bajo este paraguas. El objetivo no es solo una mejor salida de código, sino reducir el prompting de ida y vuelta que interrumpe el flujo del desarrollador.
Para equipos que ya usan Copilot, la ventaja práctica es la consistencia entre repositorios y una incorporación más rápida. Los nuevos desarrolladores heredan la configuración de ingeniería de contexto en lugar de aprender conocimiento tribal sobre "cómo hacer prompting a Copilot correctamente".
La documentación de GitHub incluye guías de configuración para cada técnica, sugiriendo que la compañía ve la ingeniería de contexto como una competencia central para el desarrollo asistido por IA en el futuro.
Fuente de imagen: Shutterstock
Fuente: https://blockchain.news/news/github-copilot-context-engineering-techniques
