Los grandes cambios realizados por un agente de GitHub Copilot pueden parecer arriesgados. Pides una modificación y el agente empieza a reescribir archivos. Solo después detectas efectos secundarios escondidos. Un archivo de prompt reutilizable y pequeño reduce este riesgo al pedir primero un plan, revisarlo y aprobarlo antes de editar código.

La idea central es crear un prompt llamado implementation_plan.prompt.md dentro de la carpeta .github/prompts en tu repositorio. El archivo debe indicar al agente que genere un plan detallado antes de tocar cualquier archivo. El plan incluye acciones numeradas, lista de archivos a editar, razonamiento para cada cambio, riesgos identificados y fragmentos de ejemplo para las partes clave. También solicita preguntas aclaratorias y contiene una puerta de aprobación para pausar antes de aplicar cambios.

Usa la ruta exacta .github/prompts/implementation_plan.prompt.md y registra en su contenido que el agente debe: preparar un plan paso a paso con acciones enumeradas; listar los archivos objetivo; explicar la razón de cada modificación; identificar riesgos como componentes compartidos o APIs públicas; ofrecer ejemplos de código para los cambios críticos; y esperar la aprobación del equipo antes de ejecutar ediciones. También indica el formato de respuesta y pide preguntas aclaratorias si algo no está claro.

Flujo de trabajo recomendado: primero abre GitHub Copilot Chat y describe lo que quieres cambiar. Al final de tu mensaje añade la etiqueta /implementation_plan en una nueva línea para que el agente invoque el prompt reutilizable. El agente devolverá un plan estructurado. Revisa razones, alcance y riesgos. Pide ajustes o añade restricciones. Cuando el plan te convenza, responde con la aprobación para que el agente realice las ediciones concretas.

Ejemplo práctico: si quieres extraer la lógica de descuentos de OrderService a un servicio de dominio separado, envía una descripción clara y termina con /implementation_plan. El agente propondrá pasos como analizar la lógica actual, extraer métodos privados o nuevas clases, actualizar test y revisar integraciones. Incluirá notas de riesgo sobre compatibilidad y ejemplos de código para validar el estilo. Tú puedes pedir mantener la interfaz pública estable, conservar logs o agregar validaciones adicionales antes de avanzar.

Beneficios para equipos: este patrón facilita la colaboración con agentes IA y reduce el trabajo de revisión. Al compartir el mismo prompt en el equipo todos siguen expectativas comunes, los pull requests incluyen un plan visible en el historial del chat y el riesgo de scope creep disminuye porque el plan define límites claros. Para tareas destructivas como eliminación de archivos, puedes endurecer la redacción para exigir confirmaciones adicionales; para experimentos puedes relajar restricciones; para sistemas críticos añade pasos de rollback.

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Recomendaciones prácticas al crear el prompt implementation_plan.prompt.md: mantén la instrucción concisa pero completa; incluye encabezado de front matter que seleccione el agente; especifica claramente el formato de respuesta con pasos numerados, archivos objetivo, razonamiento, riesgos y ejemplos; pide preguntas aclaratorias; y exige una confirmación explícita antes de cualquier edición. Guarda variaciones en .github/prompts como security_review.prompt.md, performance_review.prompt.md y migration_plan.prompt.md para diferentes tipos de trabajo.

Empieza hoy añadiendo implementation_plan.prompt.md a tu repositorio y prueba el flujo en una refactorización pequeña. Verás que dedicas más tiempo a juzgar planes y menos a corregir sorpresas. Si necesitas ayuda para implantar este proceso o para adaptar la plantilla a tus estándares de codificación y seguridad, en Q2BSTUDIO somos especialistas en soluciones a medida que integran IA para empresas, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio y automatización de procesos, y podemos acompañarte en cada paso.