GitHub Copilot

GitHub Copilot es un agente de programación basado en IA que te ayuda a escribir, comprender y lanzar software. Te ayuda en cada etapa del ciclo de vida del desarrollo de software, desde explorar tu código base, planificar tu proyecto y automatizar tus flujos de trabajo, hasta revisar tus cambios y resolver conflictos de integración.  

Como Copilot está integrado en GitHub, funciona dentro del flujo de trabajo de desarrollo que ya utilizas: 

• Tu código y su historial. 

• Los issues y las pull requests que ya utilizas para dar seguimiento al trabajo. 

• Las automatizaciones que ejecutas en tu repositorio. 

Un cambio puede comenzar como un issue, ser recogido por un agente, volver como una pull request, ser revisado en cuanto a calidad y seguridad, y ser integrado (merge). Tú y Copilot trabajan en ello en el mismo lugar, con el mismo contexto, en lugar de tener que mover el código de una herramienta a otra y viceversa.

GitHub Copilot está entrenado en todos los lenguajes que aparecen en los repositorios públicos.  

GitHub Copilot está disponible en varios entornos de desarrollo integrado (IDE), entre ellos Visual Studio Code, Visual Studio, los IDE de JetBrains, XCode, Vim, Neovim, Zed y Eclipse. GitHub Copilot también está disponible en la terminal/CLI, a través de la aplicación de escritorio de GitHub Copilot, en la web, en dispositivos móviles, en Slack y en Teams. Puedes empezar a trabajar fácilmente en una superficie y continuar la misma sesión en otra. Obtén más información aquí.

En GitHub Docs puedes encontrar una gran cantidad de recursos, incluidas guías de inicio rápido para diversas plataformas y prácticas recomendadas. Nuestra comunidad ha creado Awesome GitHub Copilot para compartir agentes, habilidades, instrucciones, hooks y herramientas reutilizables desarrolladas por programadores para ayudarte a lanzar tus proyectos más rápido con Copilot. ¡También puedes encontrar tutoriales y videos de YouTube que te ayudarán a empezar hoy mismo! 

Los créditos de IA de GitHub son la forma de pagar por el uso de IA en GitHub Copilot. Todos los planes incluyen una asignación mensual. 1 crédito de IA = 0,01 USD. 

Usas créditos cuando chateas con Copilot y trabajas con los agentes. Los autocompletados de código y las sugerencias de edición siguiente no usan créditos. Son ilimitados con cualquier plan de pago. 

La cantidad de créditos que usa una interacción depende del modelo que elijas y de la complejidad de la tarea. Una pregunta rápida a un modelo ligero cuesta una fracción de crédito. Una sesión de agente más larga en un modelo frontera y que abarca muchos archivos cuesta más.

GitHub Copilot cuenta con diversas opciones para organizaciones y dev individuales. Las diferencias clave entre los planes incluyen el total de créditos de IA de GitHub y los modelos disponibles. Para obtener más información y consultar una tabla comparativa de los planes, visita nuestra página de planes y precios.

Cuando se te acaben los créditos mensuales incluidos, tienes varias opciones: 

• Espera al próximo ciclo. Tus créditos incluidos se restablecen cada mes. 

• Sigue trabajando con uso de pago. Define un presupuesto en dólares para uso adicional y Copilot seguirá funcionando sin interrupciones. Los créditos cuestan 0,01 USD cada uno, así que con un presupuesto de 10 USD obtienes 1000 créditos. 

• Cámbiate a un modelo más económico. Los modelos ligeros consumen menos créditos por interacción y te ayudan a aprovechar mejor los créditos que te quedan. 

En GitHub Copilot Business y GitHub Copilot Enterprise, los administradores pueden establecer límites de uso y decidir si se permite el uso adicional de pago. Si no se permite, Copilot se pausa hasta el próximo ciclo. 

Puedes consultar tu uso y la fecha de restablecimiento en la configuración de Copilot, con alertas cuando alcances el 75 %, 90 % y 100 % del presupuesto que hayas configurado.

Los usuarios de GitHub Copilot Free tienen un límite de 2000 sugerencias y acceso a modelos básicos por mes. Si tienes un plan gratuito, puedes actualizarlo a Pro desde la página de configuración de Copilot o hacerlo directamente en la página de marketing de Copilot.

GitHub Copilot trata los datos personales en función de cómo se accede a Copilot y cómo se utiliza: ya sea a través de GitHub.com, la aplicación móvil, las extensiones o una de las diversas extensiones de entorno integrado para desarrolladores (IDE), o a través de funciones como las sugerencias para la interfaz de línea de comandos (CLI), finalización de código del IDE o el chat personalizado en GitHub.com. Los tipos de datos personales tratados pueden incluir:

• Datos de interacción del usuario: esto incluye identificadores seudónimos capturados en las interacciones de los usuarios con Copilot, como las finalizaciones aceptadas o descartadas, los mensajes de error, los registros del sistema y las métricas de uso del producto. 

• Prompts: se trata de entradas de chat o código, junto con el contexto, que se envían al sistema de inteligencia artificial de Copilot para que genere sugerencias. 

• Sugerencias: se trata de las líneas de código o respuestas de chat impulsadas por IA que se ofrecen a los usuarios en función de sus prompts. 

• Datos de retroalimentación: se trata de los comentarios de la retroalimentación de los usuarios en tiempo real, incluidas las reacciones (por ejemplo, pulgares arriba/abajo) y los comentarios opcionales, junto con la retroalimentación de los tickets de soporte.

El uso que GitHub hace de los datos de Copilot depende de cómo accede el usuario a Copilot y con qué finalidad. Por lo general, GitHub utiliza los datos personales para: 

• Prestar, mantener y actualizar los servicios según la configuración y el uso de los clientes, con el fin de garantizar experiencias y recomendaciones personalizadas. 

• Solucionar problemas, lo que implica prevenir, detectar, resolver y mitigar incidencias, incluidos incidentes de seguridad y problemas relacionados con los productos, mediante la corrección de bugs de software y el mantenimiento de la funcionalidad y actualización de los servicios en línea. 

• Mejorar la productividad, fiabilidad, eficacia, calidad, privacidad, accesibilidad y seguridad de los usuarios al mantener el servicio actualizado y operativo. 

Estas prácticas se describen en el Contrato de Protección de Datos (DPA) de GitHub, en el que se explican detalladamente nuestros compromisos en materia de tratamiento de datos con nuestros clientes responsables del tratamiento de datos. Además, GitHub utiliza determinados datos personales con la autorización del cliente en virtud del DPA, para los siguientes fines: 

• Facturación y administración de cuentas 

• Cumplir con las obligaciones legales y adoptar medidas al respecto 

• Detección, prevención y protección contra abusos, análisis de virus y análisis para detectar infracciones de las condiciones del servicio 

• Generar informes resumidos para calcular las comisiones de los empleados y los incentivos de los socios 

• Para crear informes consolidados para uso interno y para planear estrategias, cubriendo áreas como pronósticos, análisis de ingresos, planeación de capacidad y estrategia de productos. 

Para obtener más información, consulta Copilot Trust Center.

GitHub usa los datos de Copilot de los suscriptores individuales para todos los fines operativos descritos anteriormente para suscriptores Business/Enterprise.

Además, solo para suscriptores individuales: GitHub puede usar los datos de interacción de Copilot —incluidos los prompts (entradas), las sugerencias (salidas) y los fragmentos de código generados durante las sesiones de Copilot— para entrenar y mejorar los modelos de IA. Este entrenamiento ayuda a mejorar las sugerencias de código para todos los usuarios de Copilot.

Los suscriptores individuales pueden optar por no permitir que sus datos se usen para el entrenamiento de modelos de IA en cualquier momento https://github.com/settings/copilot/features. Optar por no compartir no afectará tu acceso a las funciones de Copilot.

Para obtener más detalles sobre las actividades de tratamiento de datos de GitHub como responsable del tratamiento, en particular para clientes de Copilot Free, Copilot Pro y Copilot Pro+, consulta los Términos de Servicio de GitHub y la Declaración de Privacidad de GitHub.

Sí. GitHub y los clientes pueden suscribir un Contrato de protección de datos conforme al cumplimiento del RGPD y legislación similar.

Aunque hemos diseñado GitHub Copilot teniendo en cuenta la privacidad, la amplia definición de datos personales en virtud de la legislación, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la UE, significa que no podemos garantizar que nunca se generen dichos datos. El Large Language Model (LLM) de GitHub Copilot se entrenó con código público y en nuestras pruebas hubo instancias en las que la herramienta hizo sugerencias que se asimilaban a datos personales. Estas sugerencias solían ser sintetizadas y no estaban vinculadas a personas reales. 

Estas acciones están disponibles para los usuarios de Copilot tal y como se describe en la Declaración de privacidad de GitHub.

Las principales consideraciones en materia de propiedad intelectual para GitHub Copilot se relacionan con los derechos de autor. El modelo en el que se basa Copilot se ha entrenado con una amplia gama de código de acceso público, lo que puede incluir código protegido por derechos de autor. Además, es posible que las sugerencias de Copilot (en raras ocasiones) se parezcan al código utilizado para entrenar el modelo. Aquí encontrarás información básica que debes conocer respecto a estas consideraciones:

La ley de derechos de autor permite utilizar trabajos protegidos por derechos de autor para entrenar modelos de IA: países del mundo entero cuentan con disposiciones en sus leyes de derechos de autor que permiten a las máquinas aprender, comprender, extraer patrones y hechos a partir de materiales protegidos por derechos de autor, incluido el código de software. Por ejemplo, en la Unión Europea, Japón y Singapur existen disposiciones explícitas que permiten el aprendizaje automático para desarrollar modelos de IA. Otros países, como Canadá, India y Estados Unidos, también permiten este tipo de prácticas en virtud de sus disposiciones sobre uso justo. El modelo de IA de GitHub Copilot se entrenó con código de los repositorios públicos de GitHub, que son de acceso público y están dentro del ámbito del uso permitido de los derechos de autor.

¿Qué hay de los riesgos de derechos de autor en las sugerencias? En raras ocasiones (menos del 1 % según la investigación realizada por GitHub), es posible que las sugerencias de GitHub coincidan con ejemplos de código utilizados para entrenar el modelo de IA de GitHub. Para reiterar, Copilot no “busca” ni “copia y pega” código, sino que utiliza el contexto del espacio de trabajo del usuario para sintetizar y generar una sugerencia.

Nuestra experiencia demuestra que es más probable que se produzcan sugerencias coincidentes en dos casos: (i) cuando hay poco o ningún contexto en el editor de código para que el modelo de Copilot lo sintetice, o (ii) cuando una sugerencia coincidente representa un enfoque o método común. Si una sugerencia de código coincide con código existente, hay riesgo de que el uso de esa sugerencia pueda suscitar reclamaciones por infracción de derechos de autor, que dependerían de la cantidad y naturaleza del código utilizado, así como del contexto de cómo se utiliza el código. En muchos sentidos, se trata del mismo riesgo que surge al utilizar cualquier código que un desarrollador no haya generado, como al copiar código de una fuente en línea, o al volver a utilizar código de una biblioteca. Por eso, las organizaciones y los desarrolladores responsables recomiendan que los usuarios empleen políticas de detección del código a fin de identificar y evaluar los posibles códigos coincidentes.

En Copilot, puedes optar por permitir que Copilot sugiera el finalización de código que coincida con código disponible públicamente en GitHub.com. Para obtener más información, consulta "Cómo configurar GitHub Copilot en GitHub.com". Si has permitido sugerencias que coinciden con código público, GitHub Copilot puede proporcionarte detalles sobre el código coincidente cuando aceptes dichas sugerencias. La coincidencia de código no implica necesariamente una trasgresión de los derechos de autor, por lo que en última instancia corresponde al usuario determinar si utiliza la sugerencia, y a qué y a quién atribuirla (junto con el cumplimiento de otras licencias) en las circunstancias apropiadas.

Sí, GitHub Copilot incluye un filtro opcional de referencia a código para detectar y suprimir ciertas sugerencias que coincidan con código público en GitHub. 

GitHub ha creado un filtro de detección de duplicados para detectar y suprimir sugerencias que contengan segmentos de código de más de cierta longitud que coincidan con código público en GitHub. Este filtro puede ser activado por el administrador de la empresa y se puede aplicar a todas las organizaciones dentro de la empresa. O bien, el administrador puede diferir el control a organizaciones individuales.  

Cuando el filtro está habilitado, Copilot revisa las sugerencias de código en busca de coincidencias o casi coincidencias con el código público en GitHub de 65 lexemas o más (en promedio, 150 caracteres). Si existe una coincidencia, el usuario no verá la sugerencia. 

GitHub Copilot también dispone de filtros que bloquean el lenguaje ofensivo en las prompts y evitan sintetizar sugerencias en contextos delicados. Continuamos trabajando para mejorar el sistema de filtros y hacerlo más inteligente para detectar y eliminar los resultados ofensivos. Si encuentras resultados ofensivos, repórtalos directamente a copilot-safety@github.com para que podamos mejorar nuestras medidas de seguridad. GitHub considera este desafío muy importante y nos comprometemos a abordarlo. 

Además de los filtros de resultados ofensivos, perjudiciales o no relevantes para el tema, GitHub Copilot también analiza los resultados en busca de código vulnerable.

El código público puede contener patrones de código no seguro, errores o referencias a API o lenguajes obsoletos. Cuando GitHub Copilot sintetiza las sugerencias de código en función de sus datos, también puede hacerlo con el código que contiene estos patrones no deseables. Copilot dispone de filtros que bloquean o notifican a los usuarios los patrones de código no seguros detectados en las sugerencias de Copilot. Estos filtros identifican los patrones de código vulnerable más comunes, incluidas las credenciales predefinidas en el código, las inyecciones SQL y las inyecciones de ruta. Además, en los últimos años, para los proyectos de código abierto hemos proporcionado herramientas como GitHub Advanced Security, GitHub Actions, Dependabot y CodeQL para mejorar la calidad del código. Por supuesto, siempre debes utilizar GitHub Copilot junto con prácticas recomendadas de pruebas y de code review, y herramientas de seguridad, así como tu propio criterio.

No, GitHub Copilot es una herramienta cuyo objetivo es que los desarrolladores sean más eficientes. No pretende reemplazar a los desarrolladores. 

Los desarrolladores deben aplicar exactamente las mismas medidas de seguridad y cuidado con las sugerencias de Copilot que aplicarían con cualquier código de terceros. 

Prácticas como las pruebas rigurosas de funcionamiento, el code scanning, las pruebas de seguridad, etc., deben seguir las políticas con las sugerencias de Copilot. Además, deberás asegurarte de que ni el editor de código ni el editor compilen o ejecuten automáticamente el código generado antes de que lo revises.

Estamos realizando pruebas internas sobre la facilidad de uso de GitHub Copilot por parte de desarrolladores con discapacidades y trabajando para garantizar que GitHub Copilot sea accesible para todos los desarrolladores. Obtén más información sobre la accesibilidad en GitHub y consulta nuestra documentación detallada sobre diversos temas y funciones de accesibilidad, incluidas las instrucciones para usar nuestros productos con lectores de pantalla y otras tecnologías de apoyo, en nuestro sitio web de Accesibilidad de GitHub.

Como la mayoría de los recursos públicos están en inglés, es probable que GitHub Copilot funcione con menos eficacia en situaciones en las que las prompts en lenguaje natural proporcionadas por el desarrollador no estén en inglés o sean gramaticalmente incorrectas. Por lo tanto, las personas que no hablan inglés podrían experimentar una menor calidad de servicio.