En la era de la IA generativa, el riesgo no es que la inteligencia artificial reemplace al programador, sino que el programador delegue su criterio técnico a un modelo probabilístico. Usar asistentes como GitHub Copilot sin contexto es como invitar a un extraño a tu proyecto: sabe programar, pero no conoce tus reglas, tus patrones ni tus estándares de calidad.
Para que la IA trabaje para ti y no al revés, necesitas convertirte en el Capitán del Barco. La herramienta para lograrlo son las Copilot Instructions.
1. ¿Qué son las Copilot Instructions?
Son archivos de configuración (usualmente .github/copilot-instructions.md) que actúan como el manual de identidad de tu código. Funcionan como un «manual de instrucciones» que le dice al asistente qué convenciones seguir, qué componentes priorizar y qué librerías están permitidas.
2. Segmentación: El poder de la organización contextual
Mantener todas las reglas en un solo archivo es un error que causa «contaminación de contexto» y desperdicio de tokens. Los modelos de lenguaje tienen límites de memoria; si les das demasiada información irrelevante, empiezan a fallar en lo importante.
Un ingeniero Senior segmenta el conocimiento mediante una estructura de archivos especializada en la carpeta .github/instructions/:
ui.instructions.md: Reglas específicas para componentes de interfaz y el Sistema de Diseño.testing.instructions.md: Estándares de mocks, fixtures y convenciones de naming para pruebas.documentation.instructions.md: Guías de estilo para comentarios y docstrings.
3. Optimización Crítica con applyTo
Esta es la característica más poderosa y menos utilizada. applyTo te permite definir exactamente en qué archivos debe activarse cada instrucción. Esto evita que reglas de UI interfieran cuando estás editando lógica de negocio o archivos de configuración.
Sintaxis de ejemplo:
Markdown
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applyTo: "lib/src/widgets/**/*.dart, !**/*.g.dart"
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# Reglas para Widgets Personalizados
- El uso de la negación (
!): Es vital para excluir archivos generados automáticamente (como los de Flutter o Angular), evitando que la IA intente imitar código verboso que no debe editarse manualmente.
4. Las 3 Reglas de Oro para «entrenar» a tu asistente
Para que la IA sugiera exactamente lo que tu arquitectura necesita, tus instrucciones deben seguir estos pilares:
- Restricciones Negativas Claros: Los LLMs tienden a sugerir lo más común (como un botón estándar de Material o HTML). Debes prohibir explícitamente el uso de componentes genéricos si tienes una librería propietaria. «NO uses componentes nativos de Material, SIEMPRE usa los componentes de nuestra librería interna».
- Mapeos Conceptuales (Traducción): Crea una tabla que traduzca intenciones universales a tus herramientas específicas. Si el desarrollador piensa en «un campo de texto», la IA debe saber que en tu proyecto eso se traduce a un componente específico con parámetros obligatorios.
- Golden Samples (Ejemplos de Oro): Proporciona ejemplos completos y funcionales. La IA aprende por imitación; si le entregas un archivo perfecto con los imports correctos y el manejo de estado ideal, replicará ese estándar en todo el proyecto.
Conclusión: El Retorno de Inversión (ROI)
Implementar estas instrucciones no es solo un lujo técnico; es una estrategia de Developer Experience (DX). Reduce la carga cognitiva del equipo, acelera el onboarding de nuevos integrantes y garantiza que la consistencia arquitectónica se mantenga, incluso cuando usamos herramientas de generación de código masiva.