Checklist de interacción con Copilot EN·ES

Mismo resultado. Menos ruido.

Úsalo antes del 1 de junio y déjalo a la mano para cada chat, edición o sesión de agente con Copilot.

1. Revisa lo básico de facturación

Vista previa de la factura: Revisé la página de Billing Overview y descargué el reporte de uso para saber el consumo actual antes del cambio. Trabajo ilimitado: Sé que las completaciones inline y las sugerencias de Next Edit quedan fuera del sistema de créditos en los planes pagos. Consumo de créditos: Sé que los modelos premium, el chat con contexto, las completaciones avanzadas y los flujos agénticos son las áreas para vigilar. Code review: Si el code review de Copilot está automatizado, revisé tanto los AI Credits como los minutos de GitHub Actions.

2. Define el alcance de la tarea

Objetivo: Nombré el archivo, función, issue, prueba que falla o workflow. Cambio: Describí qué tiene que ser diferente cuando la tarea termine. Restricciones: Incluí pruebas, estilo, APIs, casos borde y límites.

3. Elige el modo más pequeño que sirva

Ask: Explicación, sintaxis, resumen o pregunta de un solo paso. Edit: Conozco el archivo objetivo y quiero un cambio contenido. Agent: El trabajo necesita exploración, comandos, validación o varios pasos. Agent en reserva: No estoy usando Agent Mode para una consulta simple o una pregunta del tipo "¿qué hace esta función?"

4. Recorta el contexto

Cerré las pestañas no relacionadas, eliminé el contexto viejo y abrí un chat nuevo cuando cambió el tema. Mantuve solo las instrucciones que evitan errores costosos: minas, comandos obligatorios, alertas de seguridad y convenciones fáciles de violar. Moví la guía específica por tipo de archivo o ruta a instrucciones con applyTo: en vez de cargarla en cada request. Moví los playbooks repetibles a prompts, agents o Skills en vez de dejarlos como instrucciones de repo siempre activas. Recorté las conversaciones largas a los últimos turnos útiles o resumí el contexto viejo. Mantuve fuera del contexto de rutina la salida generada, archivos vendor, datos grandes y logs no relacionados.

5. Controla la salida

Agregué o usé defaults de salida como "Code only, no explanation unless asked." Pedí el formato más pequeño que sirve: solo código, tres bullets, JSON, tabla o una frase. Di una condición de parada para el trabajo del agente. Pedí validación solo donde cambia la confianza.

6. Enruta por modelo y complejidad

Por defecto: No estoy dejando el modelo más caro fijado para trabajo de rutina. Trabajo simple: Usé un modelo de menor costo o Auto para búsqueda, resumen, clasificación, docs o ajustes pequeños. Trabajo duro: Reservé los modelos premium para arquitectura, debugging espinoso, seguridad o razonamiento de contexto largo que los necesite. Opción local: Consideré un modelo local para flujos privados, regulados o de cero créditos.

7. Audita herramientas y servidores MCP

Desactivé los servidores MCP y las herramientas que no se necesitan para la tarea actual. Usé Skills para flujos repetibles que necesitan instrucciones, no esquemas de herramientas siempre cargados. Usé comandos CLI para trabajo determinista: búsqueda, formateo, pruebas, GitHub CLI, filtros jq o flujos repetibles de Playwright. Usé MCP solo cuando importan el protocolo, la autenticación, el sandboxing, la gobernanza o las APIs remotas. Filtré la salida de comandos antes de devolverla con comandos puntuales, | head o | jq. Usé herramientas integradas en lugar de integraciones amplias cuando ya cubren el flujo. Separé el trabajo genuinamente independiente en vez de duplicar el mismo contexto entre agentes.

8. Controles de admin y de equipo

Hay presupuestos de Business o Enterprise configurados a nivel de enterprise, cost-center o usuario antes de que el gasto sorprenda a alguien. El acceso a modelos premium se revisa por workflow, equipo y necesidad medible. El equipo acordó defaults para la elección de modo, longitud de salida, enrutamiento de modelos y configuración de MCP y herramientas.

Setup en cinco minutos

Agrega defaults de salida concisos: Code only, no explanation unless asked. Bullets over paragraphs. Borra el boilerplate generado de copilot-instructions.md y AGENTS.md. Desactiva los servidores MCP que no usas antes de la próxima sesión de agente. Mueve un flujo repetido a un prompt o a un Skill. Pon la selección de modelo en Auto a menos que una tarea específica necesite un modelo específico.

Plantilla de prompt

En [objetivo], cambia [comportamiento]. Mantén [restricciones]. Usa [modo y salida]. Para cuando [condición de cierre].

Colaboradores: Andrea Griffiths, Marco Olivo, Arlind Nocaj y Francisco Lana. Recurso práctico; para la guía oficial, revisa la documentación de GitHub Copilot y la documentación de facturación de GitHub.

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