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Aplicación de GitHub Copilot para principiantes: cómo crear flujos de trabajo personalizados con Canvases

Actualizado: 25/09/2026 · 3 min de lectura · 535 palabras

Publicado: · Noticia recibida: · Tiempo de procesamiento: 3 min

Aplicación de GitHub Copilot para principiantes: cómo crear flujos de trabajo personalizados con Canvases
Pantalla de un panel de control digital

Los canvas de la aplicación GitHub Copilot son interfaces personalizables que se adaptan a la forma de trabajar del usuario. El usuario y el agente pueden trabajar en el mismo canvas. El canvas puede crearse de las siguientes formas:

  • Tablero Kanban
  • Tablero de clasificación de issues
  • Lista de comprobación de publicación
  • Dashboard
  • Formulario
  • Hoja de cálculo

El canvas funciona en ambas direcciones: el agente puede actualizar el contenido y el usuario puede realizar cambios mediante botones, tarjetas y filtros. No es necesario escribir código ni diseñar nada para crearlo. Basta con abrir una sesión con un agente, introducir el comando `/create-canvas` y describir la solicitud en inglés sencillo. La descripción debe incluir estos tres elementos:

  • El flujo de trabajo que admitirá el canvas
  • Las operaciones que se podrán realizar en la interfaz
  • Las acciones que podrá llevar a cabo el agente

El agente crea la interfaz según la descripción y la abre en el panel derecho. La primera versión puede desarrollarse posteriormente; el usuario puede pedir que se añadan nuevas columnas o filtros, que se obtengan los pull request abiertos o que el canvas se convierta en una lista de comprobación diaria. Aunque no existe un menú de diseño fijo, los flujos de trabajo que se puedan definir pueden convertirse en un canvas.

El canvas creado se guarda como una extension; puede compartirse con el equipo junto con el proyecto o conservarse como una extension personal. Cuando el usuario modifica un campo o mueve una tarjeta, el estado compartido se refleja de inmediato en el agente. El agente también puede añadir contenido o mover tarjetas utilizando las mismas operaciones del canvas.

En la comunidad Awesome Copilot hay extensions de canvas listas para usar. El usuario puede instalar una de ellas y personalizarla según su propio flujo de trabajo. Para empezar, puede definirse un tablero sencillo o una lista de comprobación con `/create-canvas`.

Por qué es importante

Este enfoque saca el uso de Copilot del ámbito de un chat en el que solo se reciben sugerencias y respuestas, y lo lleva a una superficie de trabajo donde los equipos pueden seguir sus flujos de trabajo compartidos. Especialmente en tareas como el issue triage, la preparación de publicaciones y las comprobaciones diarias, que el usuario y el agente avancen sobre la misma información de estado proporciona una dinámica de trabajo común en lugar de una transferencia manual. El modelo de extension compartible permite que las interfaces preparadas no se limiten a la configuración personal de un solo usuario y puedan compartirse dentro del equipo. Sin embargo, la ausencia de un menú de disposición fijo hace que la funcionalidad de la interfaz dependa de la claridad del flujo de trabajo definido; la cuestión abierta es hasta qué punto los distintos equipos podrán utilizar esta flexibilidad de forma coherente.

Contexto

Copilot no es un nombre nuevo en el archivo de FikirPilot: en los últimos 90 días hemos publicado 5 noticias en las que aparece este nombre; la más reciente está fechada el 25 de septiembre de 2026.

Término: agente

Un agente de inteligencia artificial es un software que, en lugar de generar una única respuesta, realiza un trabajo de varios pasos mediante llamadas a herramientas para alcanzar un objetivo.

Fuente: GitHub Blog