El 18 de diciembre de 2025 GitHub anunció Agent Skills, una funcionalidad que permite enseñar a Copilot a ejecutar tareas especializadas de forma repetible cargando automáticamente instrucciones, scripts y recursos relevantes desde carpetas del repositorio.
Qué son las Agent Skills. Agent Skills son carpetas con un archivo SKILLS.md dentro de .github/skills/nombre-de-la-habilidad que Copilot inyecta en su contexto cuando determina que la habilidad es relevante para la solicitud. De este modo Copilot sigue reglas y patrones específicos de tu proyecto sin requerir activación manual.
El problema que resolvemos. Las pruebas automatizadas con Selenium suelen ser frágiles cuando usan selectores hardcodeados como ids o XPaths. Al cambiar el DOM, las pruebas fallan. En Q2BSTUDIO aplicamos estrategias de recuperación de elementos impulsadas por inteligencia artificial y descripciones semánticas en lugar de selectores directos para crear pruebas robustas y autocalentables.
Cómo crear la Agent Skill. Estructura recomendada del SKILLS.md. Propósito: explicar que la habilidad debe enseñar a Copilot a generar pruebas Selenium resilientes, usar localizadores con autorreparación y seguir patrones BDD. Reglas estrictas: debe usar extensiones WebDriver con self healing; debe preferir descripciones semánticas de elementos sobre selectores crudos; debe generar definiciones de pasos asíncronas; debe registrar todos los intentos de reparación. Prohibiciones: no incluir selectores hardcodeados; no usar pausas tipo Thread Sleep; no omitir la lógica de autocalentamiento.
Ejemplo dorado. Describe un patrón de definición de paso que recibe una descripción semántica del elemento y delega en la extensión de WebDriver para localizar y clickar con recuperación. Incluye un escenario BDD simple que navega a una página, introduce un término en el campo de búsqueda, pulsa un botón por descripción y verifica que aparece el resultado esperado. Proveer un ejemplo real del repositorio ayuda a Copilot a aprender patrones prácticos.
Resultados observados. Tras añadir la habilidad, las sugerencias de Copilot cambian de patrones frágiles a implementaciones que cumplen las reglas establecidas: métodos asíncronos, uso de descripciones semánticas para localizar elementos y llamadas a extensiones de self healing en lugar de selectores rígidos.
Componentes clave para que funcione. Reglas claras y concretas; ejemplos reales extraídos del propio código del repositorio; contexto sobre la estructura del proyecto para que Copilot coloque el código en la ubicación correcta; plantillas y scaffolding para escenarios frecuentes.
Verificación. En Copilot Chat preguntar cómo crear una nueva definición de paso y comprobar que la respuesta referencia el contenido del SKILLS.md. Crear un archivo de prueba con un comentario que desencadene el patrón y observar las sugerencias. Ten en cuenta que GitHub indica que el archivo SKILLS.md se inyecta en el contexto del agente cuando se utiliza la skill.
Requisitos importantes. Agent Skills requiere una suscripción de pago en Copilot y está disponible en el agente de codificación de Copilot, en GitHub Copilot CLI y en el modo agente de Visual Studio Code Insiders, con soporte para la versión estable de VS Code en camino. La indexación de nuevos archivos puede tardar entre 5 y 10 minutos; recarga el IDE si no ves inmediatamente las sugerencias.
Por qué importa para la automatización de pruebas. Los frameworks modernos integran localizadores autorreparables, recuperación asistida por IA y aserciones personalizadas que no forman parte del entrenamiento base de Copilot. Crear skills transforma a la IA de recomendador genérico a colaborador que entiende la metodología y los estándares de tu equipo, manteniendo la calidad arquitectónica y reduciendo la deuda técnica.
Cómo empezar. Crear .github/skills/tu-habilidad/SKILLS.md en el repositorio. Documentar el patrón más crítico con una regla dorada y un ejemplo real. Probar creando un nuevo archivo y observando las sugerencias. Comenzar por lo esencial y ampliar después. Actualmente las skills solo funcionan a nivel de repositorio; el soporte a nivel de organización y empresa está previsto.
Recursos y comunidad. GitHub mantiene ejemplos y colecciones comunitarias de skills que pueden servir de inspiración. Puedes escribir tus propias skills o adaptar otras existentes para especializar Copilot en los flujos de trabajo de tu equipo.
Sobre Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializados en soluciones empresariales, inteligencia artificial y ciberseguridad. Ayudamos a equipos a integrar agentes IA y prácticas de automatización robusta en proyectos reales. Si necesitas crear soluciones a medida para automatización o modernizar tu plataforma con IA para empresas consulta nuestros servicios de software a medida y aplicaciones a medida y descubre nuestras ofertas de inteligencia artificial para empresas.
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Pregunta final. Qué patrones enseñarías a GitHub Copilot en tus proyectos de test automation para que genere código alineado con tus estándares y reduzca el trabajo manual en mantenimiento de pruebas