Configuración del Asistente de Código para VS Code: Indexación de Proyectos y Personalización
El Asistente de Código de Yandex se ha actualizado: ahora admite chat, visualización de diferencias, configuración de habilidades e indexación de proyectos en incrustaciones LLM. Esto permite analizar bases de código sin servicios externos. Para la configuración, utiliza una pila local: Ollama con un modelo ligero (~500 MB) y Qdrant como base de datos vectorial.
La instalación es sencilla: ejecuta Qdrant en un contenedor Docker con docker run -d --name qdrant --restart unless-stopped -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_data:/qdrant/storage qdrant/qdrant:latest. Ollama se instala mediante un script del sitio web oficial, detectando automáticamente GPU o recurriendo a CPU.
Tras indexar el proyecto (activado en el chat), el agente utiliza independientemente la base de datos para análisis de código. En un proyecto de prueba, describió con precisión la lógica sin indicaciones.
Indexación y Análisis de Código
La indexación almacena incrustaciones del proyecto localmente, acelerando consultas LLM. El agente confirma el uso de la base de datos según sea necesario. Las diferencias con sugerencias se generan automáticamente: acepta o rechaza cambios.
En una GPU de consumo (por ejemplo, con 4–6 GB de VRAM), la indexación avanza sin problemas: el modelo usa exactamente la memoria requerida. Para modo CPU, Ollama funciona pero lentamente: úsalo para tareas pequeñas.
Ejemplo de interacción:
- Tarea: "Analiza el propósito del código."
- Agente: usa el índice, genera una diferencia.
Configuración de Proveedor y Habilidades
En ajustes, elige un proveedor: Yandex por defecto o el tuyo propio (local/API, solo LLMs grandes). Las habilidades son scripts personalizados, con ejemplos en el repositorio de documentación.
Los modos limitan al agente: añade los tuyos para desarrolladores junior (solo documentación) o tareas de producción.
Reglas clave para el agente (añade a ajustes):
- Responde siempre en español
- Tú — Desarrollador Backend Senior Python & Arquitecto & DevOps
- Responde de forma lacónica para un especialista de tu nivel
- Da siempre prioridad a código python, bash y powershell
- Responde de manera estructurada: Conclusión - Argumentos - Recomendaciones
- Redondea los números a 2 dígitos
- Si faltan datos, indica claramente qué falta
- Antes de cambiar >3 archivos, sugiere un plan
- No elimines el código, coméntalo con una nota [OBSOLETO]
- Después de cada paso exitoso, ofrece hacer commit en GIT
- Usa subtareas y subagentes donde sea necesario con aprobación previa
- Mantén documentación de funciones y clases al escribir y editar código
- Sigue estas reglas, a menos que se redefinan más adelante.
Estas reglas estructuran la salida, minimizando errores.
Subagentes y Modos de Operación
Soporte para subagentes: delega subtareas con aprobación. Útil para refactorización o pruebas: el agente sugiere un plan por sí mismo.
En modos, establece el contexto: para docstrings, limítate a generación de markdown; para DevOps, enfócate en bash/PowerShell.
Prueba en un proyecto de 700 líneas (PowerShell, Win10): el agente se adaptó de bash a PoSh tras pruebas fallidas. El consumo de tokens es mínimo para el nivel gratuito.
Precios y Limitaciones
Acceso gratuito + pago a 700 rub./mes. Sin comisiones intermedias. Desventaja: procesamiento secuencial de tareas: un nuevo chat detiene el actual.
Qué es importante:
- La indexación en incrustaciones acelera el análisis local de proyectos.
- La pila local (Ollama + Qdrant) funciona en GPU de consumo sin nube.
- Las reglas personalizadas y subagentes estructuran tareas complejas.
- Soporte para Python/Bash/PoSh con prioridad en salida estructurada.
Para nivel medio/senior: integra en CI/CD, combina con hooks de Git para auto-commit tras pasos.
— Editorial Team
Aún no hay comentarios.