Curso GitHub Copilot

Este curso completo de GitHub Copilot recorre todas las funcionalidades del asistente de IA para código de GitHub en 2026: desde las completaciones inline y Next Edit Suggestions hasta el Agent Mode autónomo, el Coding Agent que crea pull requests de forma independiente, Copilot CLI en terminal, MCP para herramientas externas, personalización avanzada con instructions, prompt files, custom agents, hooks y skills, y funcionalidades de code review con IA y GitHub Spark.

Público objetivo

• Desarrolladores de software de cualquier nivel que buscan dominar todas las funcionalidades de GitHub Copilot, desde completaciones hasta agentes autónomos.
• Perfiles que ya completaron la introducción y buscan el itinerario alineado con la Technology curso-github-copilot.
• Equipos de desarrollo que quieren estandarizar el uso de GitHub Copilot con instructions compartidas, custom agents y políticas de seguridad.

Contenido del roadmap

Fundamentos y completaciones

Instalación, autenticación, planes y modelos de IA, completaciones inline, Next Edit Suggestions, Inline Chat y Quick Chat.

Chat, contexto y Agent Mode

Modos Ask, Edit y Agent, slash commands, Smart Actions, visión con imágenes, variables de contexto (#file, #codebase, #fetch), participantes (@workspace, @github), Copilot Spaces, Agent Mode con herramientas, aprobación, background agents y Plan Mode.

Personalización y MCP

Custom instructions, prompt files, custom agents, hooks, agent skills, Model Context Protocol, GitHub MCP Registry, GitHub MCP Server y extensiones del marketplace.

Coding Agent, CLI y code review

Coding Agent autónomo para PRs desde issues, configuración del entorno, Copilot CLI con plan/autopilot, multi-agente con /fleet, code review con IA y GitHub Spark para apps full-stack.

Objetivos de aprendizaje

• Configurar y personalizar GitHub Copilot con instructions, prompt files, custom agents y hooks adaptados a cada proyecto.
• Dominar las completaciones inline, NES y los modos de chat para acelerar la escritura y revisión de código.
• Gestionar Agent Mode para tareas autónomas multi-archivo con control de aprobación y background agents.
• Extender Copilot con MCP conectando herramientas externas, bases de datos y servicios.
• Delegar trabajo al Coding Agent para crear pull requests autónomas desde issues de GitHub.
• Usar Copilot CLI para flujos agénticos en terminal con subagentes paralelos y delegación al cloud.
• Aplicar code review con IA para mejorar la calidad del código en el editor y en pull requests.