La fundición de autómatas

[!NOTE] Estado: Contenido listo · Multimedia: Portada generada e ilustración SVG original · Última verificación: 2026-09-05
Capacidad principal: Construir una aplicación con GitHub Copilot SDK

[!TIP] Descarga este kit de aprendizaje y usa la guía de extracción y configuración. Mantén intacto el starter original.

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sequenceDiagram
    accTitle: Mapa de capacidades de La Fundición de Autómatas
    accDescr: La estructura de origen y los planes de evaluación son prerrequisitos, no prueba de un resultado de modelo en vivo. Registra explícitamente los errores y las observaciones de limpieza.
    participant U as Llamante
    participant A as Aplicación
    participant S as Sesión del SDK
    U->>A: Entrada del prompt
    A->>S: Crear sesión del SDK
    A->>S: sendAndWait
    S-->>A: Contenido o fallo explícito
    A-->>U: Resultado observado
    A->>S: Limpieza en el límite del ciclo de vida

Leyenda. La aplicación controla el ciclo de vida y la identidad. El llamante no es el mismo actor que el runtime del SDK.

Explicación. La estructura de origen y los planes de evaluación son prerrequisitos, no prueba de un resultado de modelo en vivo. Registra explícitamente los errores y las observaciones de limpieza.

Referencias oficiales

Estas fuentes oficiales son la autoridad sobre el comportamiento y la disponibilidad del producto. Vuelve a consultarlas cuando uses otra superficie o después de una actualización del producto.

• GitHub Copilot SDK
• Primeros pasos con Copilot SDK
• Funciones de Copilot SDK

Historia

La Fundición da forma a autómatas a partir de modelos, instrucciones, herramientas, identidad y evaluaciones. Una apariencia pulida no es evidencia de calidad.

La fantasía es una ayuda para la memoria; la lección de ingeniería exige evidencia observable y reproducible.

Objetivos de aprendizaje

• Compila la aplicación SDK fijada manteniendo distintos los agentes de desarrollo y de ejecución.
• Maneja la entrada del prompt, la salida de la sesión y la limpieza del cliente sin una salida de fallo con aspecto de éxito.
• Separa los cinco casos de evaluación declarados de las observaciones reales del modelo autenticado.

Requisitos previos

Para preparar las herramientas y las cuentas personales, completa la guía de requisitos previos. Para estudiar solo desde el terminal, sigue la ruta de la CLI desde el kit extraído; la evidencia específica de VS Code sigue siendo independiente.

Límite de evidencia: El verificador estructural no mide la calidad del modelo ni autentica la aplicación. Sigue el laboratorio profesional del SDK para pruebas offline más sólidas de herramientas y ciclo de vida.

Tiempo estimado de la sesión: 45–75 minutos después de los prerrequisitos; la duración real varía. Nunca uses secretos de producción ni datos de clientes.

Explicación de conceptos

GitHub Copilot SDK integra el entorno de ejecución del agente Copilot en una aplicación. El agente en ejecución es distinto del rol de GitHub Copilot utilizado para crearlo. Las sesiones, las herramientas, los permisos, la autenticación, los agentes personalizados, los hooks, MCP y la observabilidad son aspectos explícitos de la aplicación. La disponibilidad de funciones del SDK varía según el lenguaje y el entorno; la integración de MCP está documentada como una función en evolución, así que verifica la página actual de funciones antes de depender de ella.

Caso de uso concreto

Una aplicación puede enviar un prompt e imprimir una respuesta y aun así fallar por tiempo de espera o solicitudes no admitidas. Su plan de evaluación debe preguntar qué evidencia distingue estas rutas.

Comprobación de vocabulario

• Rol: Ask, Plan, Agent o un agente personalizado.
• Harness/superficie: el entorno de ejecución o la superficie del producto en que opera un rol.
• Destino: el destino de sesión seleccionado, como Local, Copilot o Cloud cuando se ofrecen.
• Entorno: la carpeta, el worktree, la máquina local, el Codespace o el entorno remoto.
• Instrucciones: contexto duradero que se aplica automáticamente.
• Prompt: una plantilla de tarea invocada manualmente.
• Skill: conocimientos reutilizables que se cargan cuando son pertinentes.
• Agente personalizado: un rol con instrucciones, herramientas y transferencias opcionales.
• MCP: Model Context Protocol.
• Evidencia: una ruta, un diff, el resultado de un comando, una traza o una decisión de revisión.

Flujo de trabajo Ask → Plan → Agent

Ask — investigar

1. Identifica el resultado real que busca el usuario y la fuente de verdad actual.
2. Inspecciona los archivos, las instrucciones, las herramientas, los permisos y las comprobaciones existentes que sean relevantes.
3. Cita rutas concretas o evidencia de la plataforma para cada hallazgo importante.
4. Registra la incertidumbre y no deduzcas capacidades que no estén disponibles.

Punto de control: No implementes nada hasta comprender el estado actual y la evidencia.

Plan — diseñar

1. Establece el alcance, los objetivos excluidos, las suposiciones, los riesgos y los límites de confianza.
2. Selecciona el mínimo rol, herramientas, autoridad y entorno necesarios.
3. Define los criterios de aceptación, los comandos de verificación, la revisión y el restablecimiento.
4. Señala cualquier dependencia en versión preliminar o experimental y proporciona una alternativa.

Punto de control: Otra persona que esté aprendiendo debería poder anticipar qué significa completar el trabajo a partir del plan.

Agent — ejecutar

1. Realiza el cambio reversible más pequeño o produce el artefacto planificado.
2. Usa ciclos cortos de inspeccionar → cambiar → verificar.
3. Conserva la salida de los comandos, el estado de salida, los diffs, las trazas o los registros de la plataforma.
4. Detente cuando se cumplan los criterios de aceptación; no realices tareas de limpieza ajenas al alcance.

Revisión — cuestionar

1. Inspecciona el diff o el artefacto completo.
2. Compara cada resultado con el plan y los criterios de aceptación.
3. Ejecuta la comprobación existente más específica que sea pertinente y amplía su alcance solo cuando esté justificado.
4. Registra las limitaciones y los riesgos sin resolver.
5. Puntúa el trabajo con rubric.md.

Misión guiada

1. Prepara una copia aislada

1. Descarga y extrae el kit automaton-foundry en un nuevo directorio de la unidad de trabajo.
2. Lee KIT-START.md en su raíz. Abre starter/ como el workspace de VS Code al probar el descubrimiento, pero ejecuta el verificador desde la raíz del kit.
3. Inspecciona starter/index.ts, starter/package.json, starter/evaluation.json, verify.js antes de editar.
4. Desde la raíz del kit extraído, ejecuta node verify.js.
5. Registra el rechazo documentado del starter. Un runtime faltante o un fallo no relacionado no es el resultado esperado del ejercicio.

2. Investiga y planifica

Comando de comprobación inicial listo para copiar, desde la raíz del kit extraído:

node verify.js

En Ask, solicita un rastreo de los archivos inspeccionados y de lo que el verificador observa realmente. Cuestiona cualquier afirmación sobre ejecución en vivo que no esté respaldada por la salida.

Usa este prompt de planificación:

Complete the pinned TypeScript SDK lifecycle and CLI prompt input. Keep credentials out of source, stop the client in finally, and define five cases with expected evidence before any optional live request.
Do not implement yet. Identify affected files, the negative case and a safe reset.

3. Implementa el fragmento revisado

1. Aprueba solo el artefacto starter nombrado y las pruebas enfocadas necesarias.
2. Pide a Agent que implemente un solo fragmento; inspecciona los comandos propuestos antes de ejecutarlos.
3. Ejecuta node verify.js otra vez desde la raíz del kit, o node ../verify.js desde starter/.
4. Compara el resultado exacto con el punto de control de abajo y revisa el diff completo.
5. Registra por separado el descubrimiento del host o la actividad en vivo cuando esté disponible. No habilites servicios extra para fabricar un resultado aprobado.

[!IMPORTANT] Punto de control: El verificador estructural acepta la fuente y los cinco casos declarados; los resultados en vivo, si los hay, se registran por separado. El verificador estructural no mide la calidad del modelo ni autentica la aplicación. Sigue el laboratorio profesional del SDK para pruebas offline más sólidas de herramientas y ciclo de vida.

4. Demuestra que una comprobación puede rechazar un error

Elimina la limpieza del cliente de la aplicación copiada y confirma el rechazo estructural. Restaúrala; no infieras la limpieza en tiempo de ejecución solo por esta prueba estática.

Termina con la evidencia de capacidad específica de la aventura en la rúbrica, no solo con la presencia de un archivo.

Fallo intencional: El autómata sin medir

Haz esto únicamente en un entorno desechable:

Declara que el agente es preciso después de un solo ejemplo exitoso. Una demostración no es una evaluación porque no se controlan el conjunto de datos, los criterios, la variabilidad ni los fallos.

Recuperación

Vuelve a Ask, identifica el límite vulnerado, acota el plan, elimina la autoridad o el contexto innecesarios y repite la verificación pertinente más pequeña. Documenta la lección sobre las causas en lugar de limitarte a afirmar que el intento falló.

Desafío independiente

Diseña un agente con una sola herramienta y comportamiento definido para identidad, autorización, tiempo de espera, reintentos, auditoría y evaluación.

Restricciones:

• No copies literalmente la misión guiada.
• No añadas herramientas, permisos ni recursos en la nube sin una necesidad declarada.
• No afirmes calidad, rendimiento, compatibilidad ni disponibilidad sin evidencia obtenida mediante ejecución.
• Mantén el lenguaje fantástico subordinado a la claridad técnica.

Lista de comprobación de evidencia

• Hallazgos de Ask fundamentados en las fuentes.
• Plan aprobado con alcance, objetivos excluidos, riesgos, comprobaciones y restablecimiento.
• Diff o artefacto de Agent limitado al alcance declarado.
• Salida de verificación con comando, estado o registro de la plataforma.
• Causa raíz del fallo intencional y recuperación.
• Resultado del desafío independiente.
• Limitaciones explícitas y notas sobre el estado de las funciones.
• rubric.md completada.

Instrucciones de restablecimiento

1. Guarda tu diff, la salida del comando y las limitaciones del kit desechable.
2. Detén solo el proceso o la sesión de aprendizaje que iniciaste. No detengas otros proyectos.
3. Si inicializaste Git en el kit, inspecciona git status --short allí y restaura solo tus archivos de ejercicio nombrados desde su línea base local.
4. De lo contrario, extrae el ZIP original en un nuevo directorio sin usar para otro intento; no sobrescribas tu trabajo actual.
5. Elimina solo configuraciones, worktrees o recursos remotos propiedad del ejercicio después de revisar lo que valga la pena conservar.

La fuente del currículo y los demás proyectos deben permanecer sin cambios. Un restablecimiento de la copia del kit no es un reinicio completo del repositorio.

Siguiente aventura

La convergencia de los tres reinos