la elección de ruta de github copilot
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copilot desde febrero hasta julio del año pasado se podía usar ilimitadamente en vscode insider, durante ese periodo fui testigo del declive gradual de la capacidad agente de copilot. Difícil de imaginar, la versión preliminar del primer mes de copilot resultó ser la de mejor rendimiento, luego la capacidad agente fue disminuyendo poco a poco. ¿Qué cambio exactamente? Fue la dirección de desarrollo y evolución de copilot, que durante más de un año ha sido “ahorrar tokens”. Al principio, los agentes de todos leían los archivos completos de una vez, qwen cli/claudecode/gemini/copilot en sus etapas tempranas hacían esto, el efecto era muy bueno, solo que el consumo de tokens probablemente era algo grande, el contexto también se llenaba rápidamente, y si se reconstruía el contexto, la tasa de acierto de caché disminuía. Más tarde todos fueron hacia la lectura por fragmentos, unos hacían grep y luego leían decenas de líneas arriba y abajo, si no bastaba seguían leyendo, otros usaban herramientas de estructuración de código como LSP para leer. El agente de copilot usa el método de leer el archivo de arriba a abajo, lee 50 líneas cada vez, ocasionalmente 200 líneas, pero siempre de arriba a abajo. Combinado con el límite predeterminado de 50 llamadas a herramientas y un contexto de entrada de menos de 200k, el trabajo que puede completar es bastante limitado. Al principio los servicios de cada fabricante operaban con pérdidas, con la expectativa de ocupar la posición ecológica a bajo precio y luego buscar bajar costes, solo que en este año y pico finalmente descubrieron que los costes no se podían bajar, y forzar la reducción de costes haría que su producto se volviera de tercera categoría. Así que no hay que culpar demasiado a copilot, todos los agentes que están en la mesa de juego ya cobran por token, copilot es uno de los rezagados. Tras soltar la carga histórica del cobro por uso, espero que copilot mejore bien su agente y se ponga al día con el grueso, después de todo sigue siendo el que mejor se integra con vscode. Hacer herramientas de IA puede ser caro, pero no puede ser demasiado malo.
