Según estudios empíricos, entre el 58 % y el 70 % del tiempo de trabajo de los desarrolladores se dedica a leer y comprender el código existente, en lugar de escribirlo. Sin embargo, la mayoría de las bases de código tienen documentación obsoleta, incompleta o inexistente.
En este artículo, te mostraremos cómo optimizar tu proceso de documentación y mantener a tu equipo alineado utilizando las sugerencias basadas en IA de GitHub Copilot. Verás cómo puedes generar cadenas de documentación, comentarios en línea y archivos README directamente en tu IDE, y luego integrar esos documentos en un flujo de trabajo sostenible con ClickUp.
Por qué la documentación del código es tan difícil
Los principales problemas con la documentación del código se pueden resumir en estos sencillos puntos:
- Información desactualizada: la documentación suele quedar desactualizada en el momento en que cambia el código, lo que crea una brecha entre lo que hace el código y lo que dice la documentación.
- Falta de expertos: cuando los desarrolladores originales abandonan un proyecto, su código no documentado se convierte en una caja negra que ralentiza a todo el equipo y crea silos de conocimiento. Esto contribuye a la dispersión del contexto: los equipos pierden horas buscando información en aplicaciones desconectadas, buscando archivos y cambiando de una plataforma a otra. También hace que la transferencia de conocimientos sea casi imposible. Los nuevos miembros del equipo se enfrentan a una curva de aprendizaje muy pronunciada y tienen dificultades para contribuir de forma eficaz.
- Compromisos de tiempo: Ante plazos ajustados, la mayoría de los desarrolladores se centran primero en lanzar las funciones, lo que dificulta mantener la documentación actualizada y genera deuda técnica con el tiempo. No se trata solo de limitaciones de tiempo, sino también de la fricción que esto implica. El cambio constante de contexto entre escribir código y redactar prosa rompe el flujo de trabajo del desarrollador, lo que reduce la productividad y hace que la documentación se convierta en una tarea tediosa.
- Complejidad del código heredado: los códigos base antiguos y complejos suelen tener una documentación mínima o engañosa, lo que hace que sean mucho más difíciles de descifrar y actualizar.
- Dificultades iniciales: Incluso en proyectos que comienzan con buenas intenciones, la desviación de la documentación es inevitable. A medida que la base de código crece en complejidad y las funciones evolucionan, los documentos se desincronizan, lo que erosiona la confianza y los hace menos fáciles de mantener.
El uso de GitHub Copilot para la documentación de código puede suponer un gran cambio para los desarrolladores, los equipos de ingeniería y cualquier persona que mantenga bases de código y tenga dificultades para mantener la documentación actualizada.
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Un asistente inteligente con IA integrado en tu entorno de trabajo puede cambiar eso. Te presentamos ClickUp Brain. Ofrece información y respuestas instantáneas al mostrar los documentos, conversaciones y detalles de tareas adecuados en cuestión de segundos, para que puedas dejar de buscar y empezar a trabajar.
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Lo que necesitas antes de usar GitHub Copilot para la documentación
Empezar a utilizar una nueva herramienta sin la configuración adecuada es una receta para la frustración. Antes de empezar a generar documentación, revisa rápidamente esta lista de control para asegurarte de que tu entorno de trabajo está listo. Esto te evitará encontrar obstáculos más adelante.
- Cuenta de GitHub con acceso a Copilot: Copilot es un servicio por suscripción. Necesitarás una suscripción activa, ya sea para un plan individual, de empresa o Enterprise.
- IDE compatibles con Soporte: aunque VS Code es el entorno más común, Copilot también se integra perfectamente con el conjunto de IDE de JetBrains (como PyCharm o WebStorm), Visual Studio y Neovim.
- Extensión Copilot instalada: Debes instalar la extensión oficial GitHub Copilot desde el mercado de tu IDE y realizar la autenticación con tu cuenta de GitHub.
- Copilot Chat habilitado: Para las tareas de documentación, Copilot Chat es tu herramienta más potente. Proporciona una interfaz conversacional para realizar solicitudes, lo que resulta mucho más eficaz para generar explicaciones que confiar únicamente en las sugerencias en línea.
- Acceso al repositorio: Asegúrate de tener al menos acceso de lectura al repositorio de código que deseas documentar. No puedes documentar lo que no puedes ver.
- Conocimientos básicos sobre formatos de documentación: aunque Copilot se encarga del trabajo pesado, tener un conocimiento básico sobre cadenas de documentación, Markdown y las convenciones de documentación específicas de tu lenguaje de programación te ayudará a guiar a la IA de forma más eficaz.
Cómo ayuda GitHub Copilot con la documentación del código
Piensa en GitHub Copilot como un asistente de programación que entiende el contexto de tu código. No se limita a adivinar, sino que lee las firmas de tus funciones, los nombres de las variables y la lógica circundante para generar documentación relevante.
El uso de GitHub Copilot para la documentación de código agiliza un proceso tedioso y lo convierte en unas pocas acciones sencillas.
Así es como funciona en la práctica:
- Sugerencias en línea: cuando empiezas a escribir marcadores de comentarios (como // o #) o sintaxis de cadenas de documentación (como """), Copilot anticipa tu intención y completa automáticamente con documentación contextual.
- Copilot Chat para explicaciones: puedes abrir una ventana de chat y pedirle a Copilot que te explique qué hace una función o un bloque de código. Generará un resumen claro y listo para documentar que puedes copiar y pegar.
- Documentación basada en selecciones: simplemente resalte un bloque de código, haga clic con el botón derecho y solicite a Copilot una indicación para que documente esa selección específica. Esto es perfecto para enfocar funciones o clases complejas como objetivo.
- Compatibilidad con varios idiomas: Copilot no se limita a un solo idioma. Funciona con Python, JavaScript, TypeScript, Java, C#, Go y muchos otros lenguajes de programación populares.
- Conciencia del contexto: esta es la superpotencia de Copilot. No solo analiza el código de forma aislada, sino que analiza cómo interactúan las diferentes partes de tu archivo para generar descripciones más precisas y útiles.
| Enfoque | Velocidad | Precisión | Coherencia |
|---|---|---|---|
| Documentación manual | Lento | Alto (si se hace bien) | Varía según el autor. |
| Sugerencias de GitHub Copilot | Rápido | Medio-alto | Estilo coherente |
| Indicaciones de Copilot Chat | Rápido | Alto (con buenas indicaciones) | Muy consistente |
Para ver cómo los agentes de IA están transformando los flujos de trabajo de codificación más allá de la simple documentación, mira este vídeo.
Guía paso a paso para la generación de documentación con GitHub Copilot
Este flujo de trabajo es tu tutorial de GitHub Copilot para convertir un código desconocido o sin documentar en un recurso bien documentado. Siguiendo estos pasos, podrás crear de forma sistemática una documentación completa con IA. 🛠️
Paso 1: Comprender la estructura del código base
No se puede documentar lo que no se entiende. Cuando te enfrentas a un proyecto nuevo o complejo, el primer paso es obtener una panorámica general de alto nivel. En lugar de pasar horas rastreando manualmente las conexiones, utiliza Copilot Chat como guía.
Abre la carpeta principal del proyecto en tu IDE y haz preguntas generales a Copilot Chat para orientarte.
- «Explica la estructura general de este repositorio».
- «¿Cuáles son los módulos principales y cómo interactúan entre sí?».
- «Resumir lo que hace este archivo».
Un consejo práctico es empezar por los puntos de entrada de la aplicación, como main.py, index.js o el archivo principal de rutas API. Comprender dónde comienza el programa te ayuda a seguir el flujo de la lógica y las dependencias hacia el exterior.
Paso 2: Genera resúmenes de funciones y clases
Aquí es donde notarás el impacto inmediato de Copilot. La generación de cadenas de documentación, los resúmenes que explican lo que hace una función o clase, es increíblemente rápida. El flujo de trabajo es sencillo: coloca el cursor, escribe la sintaxis inicial de una cadena de documentación y deja que Copilot se encargue del resto.
- Para Python: Coloca el cursor en la línea después de la definición de una función y escribe «»». Copilot te sugerirá al instante una cadena de documentación completa, incluyendo descripciones de los parámetros (Args), valores de retorno (Returns) y cualquier excepción que pueda generar la función (Raises).
- Para JavaScript/TypeScript: Coloca el cursor sobre una función y escribe /. Copilot generará comentarios al estilo JSDoc, que son el estándar para documentar bases de código JavaScript.
También puedes utilizar Copilot Chat para tener más control. Resalta una función o clase completa y pregúntale directamente: «Documenta esta función, incluidos los parámetros y el tipo de retorno».
Paso 3: Añade comentarios en línea para lógica compleja
Mientras que las cadenas de documentación explican el «qué», los comentarios en línea explican el «por qué». Tu meta aquí no es repetir lo que hace el código, sino aclarar la intención detrás de las decisiones que no son obvias. Esto es crucial para la mantenibilidad futura.
Céntrate en las partes más complicadas de tu código. Resalta un bloque complejo y pregunta a Copilot Chat: «Explícame esta lógica paso a paso». A continuación, toma su explicación y destílala en un comentario en línea conciso.
Algunos buenos lugares para añadir comentarios en línea son:
- Expresiones regulares complejas (regex)
- Optimizaciones de rendimiento que utilizan lógica poco convencional.
- Soluciones alternativas para incidencias conocidas o problemas con bibliotecas de terceros.
- Lógica empresarial que no resulta evidente a simple vista a partir de los nombres de las variables.
Paso 4: Crea un archivo README y la documentación del proyecto.
Una vez que hayas gestionado la documentación a nivel de código, es hora de ampliar la perspectiva al nivel del proyecto. Un buen archivo README es la puerta de entrada a tu proyecto, y Copilot puede ayudarte a crear uno que destaque, al igual que la mejor documentación de API.
A continuación te explicamos cómo hacerlo:
- Crea un nuevo archivo README.md en el directorio raíz de tu proyecto.
- Utiliza Copilot Chat para generar las secciones principales. Por ejemplo, puedes pedir: «Genera un README para este proyecto, incluyendo secciones de instalación, uso y contribución». Copilot escaneará los archivos de tu proyecto (como package.json o requirements.txt) para crear instrucciones de instalación precisas y ejemplos de uso.
- A continuación, puedes perfeccionar y personalizar el Markdown generado para que se adapte a las necesidades específicas de tu proyecto. Este mismo proceso funciona para crear CONTRIBUTING. md u otros documentos de alto nivel del proyecto.
Paso 5: Revisa y perfecciona la documentación generada por IA.
Este es el paso más importante. La documentación generada por IA es un punto de partida muy útil, pero no es un producto acabado. Trátala siempre como un primer borrador que requiere revisión y perfeccionamiento por parte de personas.
Utiliza esta lista de control como guía para tu revisión:
- Precisión: ¿La documentación describe correctamente lo que realmente hace el código?
- Exhaustividad: ¿Están documentados todos los parámetros, valores de retorno y posibles excepciones?
- Claridad: ¿Un nuevo miembro del equipo entendería esto sin necesidad de pedir ayuda?
- Coherencia: ¿El tono y el estilo se ajustan a los estándares de documentación establecidos por tu equipo?
- Casos extremos: ¿Hay menciones de límites importantes o posibles casos extremos?
Ejemplo práctico de documentación de GitHub Copilot
Veamos un ejemplo concreto. Imagina que te encuentras con esta función Python no documentada en un código heredado/a:
No queda claro de inmediato qué hace ni por qué. Puedes resaltar la función y preguntarle a Copilot Chat: «Documenta esta función incluyendo los parámetros, el tipo de retorno y las excepciones».
En cuestión de segundos, Copilot proporciona lo siguiente:
Este ejemplo muestra la generación de documentación de GitHub Copilot para una sola función. Para bases de código más grandes, puede repetir este proceso de forma sistemática, comenzando por las API públicas y avanzando hacia las utilidades internas.
Buenas prácticas para la documentación de código basado en IA
Generar documentación es solo la mitad del trabajo. El verdadero reto es mantenerla útil y actualizada. Aquí es donde debes ir más allá del IDE e integrar la documentación en los flujos de trabajo principales de tu equipo.
Combina GitHub Copilot con herramientas de gestión de proyectos.
Centraliza tus tareas de documentación y desarrollo para eliminar el caos y mantener a tu equipo alineado. Combina GitHub Copilot con herramientas de gestión de proyectos como ClickUp para crear elementos de trabajo específicos y asignables para la documentación, enlazarlos directamente a los cambios en el código y crear una base de conocimientos centralizada que se integre con tu flujo de trabajo, lo que permitirá a tu equipo actuar con mayor rapidez.
ClickUp facilita esta tarea gracias a la integración nativa con GitHub. Esto resulta especialmente útil cuando varios repositorios Git alimentan la misma área de producto y se desea seguir contando con una única fuente de información veraz sobre el estado y el contexto.
Mantén la documentación sincronizada con los cambios en el código.
En el momento en que el código cambia, la documentación comienza a desactualizarse. Esta «desviación de la documentación» es lo que hace que la mayoría de los wikis de los equipos sean poco fiables. Puedes combatirlo creando un proceso que mantenga tus documentos sincronizados con tu código.
- Documenta durante la revisión de PR: haz que las actualizaciones de la documentación sean una parte obligatoria de la lista de control de solicitudes de validación de tu equipo, un paso clave en cualquier flujo de trabajo de desarrollo sólido. No se combina ningún código hasta que se actualicen los documentos.
- Utiliza Copilot en los archivos modificados: como parte del proceso de revisión del código, los revisores pueden utilizar Copilot para verificar rápidamente que la documentación sigue reflejando con precisión el código modificado.
- Automatiza los recordatorios: no confíes en tu memoria. Configura flujos de trabajo automatizados que marquen las solicitudes de incorporación de cambios que afecten a código no documentado o recuerden a los desarrolladores que actualicen los documentos.
Haz que las actualizaciones de la documentación sean fluidas y fáciles de rastrear automatizando las tareas de revisión con ClickUp Automatizaciones cada vez que se combina una solicitud de validación de GitHub. Al enlazar las solicitudes de validación de GitHub directamente con las tareas de ClickUp, te aseguras de que la documentación tenga siempre visibilidad y forme parte de cada cambio de código.
Utiliza la IA para mantener los estándares de documentación.
La documentación inconsistente es confusa. Cuando los desarrolladores utilizan estilos ligeramente diferentes, el código base se vuelve más difícil de leer y los nuevos miembros del equipo tienen dificultades para ponerse al día. La IA puede ayudar a garantizar la coherencia en todos los ámbitos.
Empieza por crear una guía de estilo de documentación clara. A continuación, puedes hacer referencia a ella directamente en las indicaciones de Copilot, como «Documenta esta función siguiendo los estándares JSDoc de nuestro equipo».
También puedes utilizar Copilot para auditar la documentación existente, pidiéndole que «Revise este archivo en busca de funciones que carezcan de cadenas de documentación».
💡Consejo profesional: En ClickUp, puedes crear directrices y plantillas de documentación en cuestión de segundos con ClickUp Brain, el asistente de IA integrado.
Para que este proceso sea escalable, almacena tu guía de estilo de documentación oficial en ClickUp Docs. Esto crea un sistema de gestión del conocimiento compartido al que pueden acceder todos los miembros del equipo.
Cuando un nuevo desarrollador tiene una pregunta sobre los estándares, puede preguntarle a ClickUp Brain, que utiliza tus documentos como fuente de conocimiento para proporcionar respuestas instantáneas y precisas sin interrumpir a un ingeniero senior.
Limitaciones del uso de GitHub Copilot para la documentación de código
Aunque Copilot es un aliado poderoso, es importante ser consciente de sus límites. Tratarlo como una varita mágica puede acarrear problemas en el futuro.
- Límites de la ventana de contexto: Copilot solo puede «ver» una parte de tu código a la vez. En el caso de sistemas muy complejos con muchos archivos interconectados, es posible que no capte la imagen completa, lo que daría lugar a sugerencias incompletas o ligeramente inexactas.
- La precisión requiere verificación: la documentación generada puede contener a veces errores sutiles, especialmente en el caso de lógicas empresariales matizadas o patentadas. Es un excelente primer borrador, pero siempre necesita la verificación de un ojo humano.
- Sin conocimiento institucional: Copilot entiende qué hace el código, pero no tiene ni idea de por qué se tomó una decisión concreta. No puede captar el contexto histórico ni las compensaciones comerciales que llevaron a una implementación específica.
- Se requiere suscripción: a diferencia de algunas herramientas de IA gratuitas, Copilot requiere una suscripción de pago para la mayoría de los usuarios, lo que puede ser un factor a tener en cuenta para particulares o equipos pequeños.
- Variaciones de lenguaje y marco: La calidad de las sugerencias puede variar. Copilot es excepcionalmente eficaz con lenguajes populares como Python y JavaScript, pero puede ser menos eficaz con lenguajes más especializados o marcos completamente nuevos.
Estas limitaciones no hacen que Copilot sea inadecuado para la documentación. Simplemente ponen de relieve por qué combinar la asistencia de la IA con herramientas de flujo de trabajo robustas crea un resultado mucho mejor que confiar en una sola herramienta.
Alternativa a GitHub Copilot para la documentación del código
Los equipos que tratan la documentación como una parte integral de su flujo de trabajo, y no como algo secundario, lanzan funciones más rápidamente y crean una base de código más resistente y fácil de mantener. Aunque GitHub Copilot es fantástico para generar documentación dentro de tu IDE, no resuelve el problema más amplio.
¿Cómo organizas, realizas el seguimiento y mantienes esa documentación como un activo colaborativo del equipo? Aquí es donde un entorno de trabajo convergente se vuelve esencial.
Mientras que Copilot te ayuda a escribir los documentos, ClickUp te ayuda a gestionar todo el ciclo de vida de la documentación. Elimina la dispersión de contexto con ClickUp, un espacio de trabajo de IA convergente que reúne todo tu trabajo, datos y flujos de trabajo en una única plataforma.
El equipo de DISH Business aumentó la capacidad del equipo en un 30 % con ClickUp.
«Todas las versiones que hemos terminado desde 2025 se han realizado según lo previsto gracias a la visibilidad que ClickUp nos ofrece sobre los problemas que pueden surgir. Permite a equipos de diferentes partes del mundo reunirse, interactuar y comunicarse de forma asíncrona sobre el trabajo que estamos realizando».
«Todas las versiones que hemos lanzado desde 2025 se han realizado según lo previsto gracias a la visibilidad que ClickUp nos ofrece sobre los problemas que pueden surgir. Permite a equipos de diferentes partes del mundo reunirse, interactuar y comunicarse de forma asíncrona sobre el trabajo que estamos realizando».
Estas son solo algunas de las razones para probar ClickUp hoy mismo:
- Almacena y colabora en todos los documentos de tus proyectos, referencias API y archivos README en un lugar centralizado y con función de búsqueda con ClickUp Docs.
- Permita a los miembros del equipo encontrar las respuestas a preguntas comunes como «¿Cómo funciona nuestro módulo de autenticación?» con ClickUp Brain, que muestra las respuestas correctas utilizando el contexto de su entorno de trabajo y la documentación oficial.
- Automatiza las tareas repetitivas con ClickUp Automations, para que tu equipo de ingeniería se mantenga concentrado y elimine los retrasos de forma eficiente.
- Mantén a los equipos informados sin esfuerzo configurando agentes de IA en ClickUp para realizar el seguimiento de las actualizaciones esenciales o la documentación que falta y avisarte.
GitHub Copilot te ayuda a escribir documentación. ClickUp te ayuda a gestionarla. Juntos, resuelven todos los retos relacionados con la documentación. ✨
💡Consejo profesional: El agente Codegen AI de ClickUp es tu asistente de IA autónomo que se encarga de:
- Actualizaciones sincronizadas: cuando se actualiza una tarea o se corrige un error, el agente Codegen puede actualizar automáticamente la documentación pertinente. Si cambia la lógica de una función, el agente puede actualizar la wiki o el documento técnico correspondiente en ClickUp para reflejar el cambio.
- Documentos con autorreparación: el agente busca «fragmentación de contexto», es decir, casos en los que el código y la documentación se han separado. Puede marcar secciones obsoletas de un documento o sugerir automáticamente una revisión para que coincida con la última base de código.
- Notas de lanzamiento automatizadas: al analizar las tareas completadas y los cambios de código asociados en un sprint, el agente puede redactar notas de lanzamiento y registros de cambios completos dentro de ClickUp Docs.
- Vinculación de código a documentos: puede crear automáticamente vínculos entre fragmentos de código y los documentos de alto nivel del proyecto, lo que facilita a los nuevos desarrolladores comprender el «porqué» de las complejas decisiones arquitectónicas.
- Consultas en lenguaje natural: los desarrolladores pueden hacer una mención al agente Codegen en una tarea o chat para preguntar: «¿Cómo funciona el middleware de autenticación?» El agente busca tanto en el código base como en la documentación de ClickUp para proporcionar una respuesta verificada.
Más información sobre Codegen en nuestro vídeo.
Alivia tus problemas de documentación de código con ClickUp.
La documentación obsoleta ralentiza a los equipos, crea silos de conocimiento y convierte la incorporación de nuevos empleados en una pesadilla. GitHub Copilot transforma la documentación del código de una tarea tediosa en un flujo de trabajo eficiente asistido por IA.
Sin embargo, la clave del éxito es combinar ese contenido generado por IA con la revisión humana y un proceso de equipo sostenible. Una documentación que se mantenga actualizada y fiable requiere tanto buenas herramientas como buenos hábitos.
Con ClickUp y su integración con GitHub, la documentación del código y su gestión coherente se convierten en un juego de niños. Al utilizar la IA para las tareas más pesadas, liberas a tus desarrolladores para que se centren en lo que más importa: garantizar la precisión, la integridad y la claridad.
¿Estás listo para integrar tu flujo de trabajo de documentación con tus tareas de desarrollo? Empieza a utilizar ClickUp de forma gratuita y comienza a optimizar tu proceso hoy mismo.
Preguntas frecuentes (FAQ)
GitHub Copilot puede generar varios tipos de documentación, incluyendo cadenas de documentación de funciones y clases, comentarios en línea que explican lógica compleja y documentos a nivel de proyecto, como archivos README. Tiene compatibilidad con una amplia gama de lenguajes de programación, como Python, JavaScript y Java.
Copilot es mucho más rápido para crear borradores iniciales, lo que reduce el tiempo de trabajo de minutos a segundos. Sin embargo, la documentación manual puede seguir siendo más precisa para la lógica empresarial muy compleja o matizada, por lo que es esencial la revisión humana del contenido generado por la IA.
Dado que funciona dentro de un entorno de programación como VS Code, GitHub Copilot está diseñado principalmente para desarrolladores. Sin embargo, la documentación que genera se puede exportar o almacenar fácilmente en una herramienta central como ClickUp Docs para realizar un uso compartido con miembros del equipo sin conocimientos técnicos.
Las principales limitaciones incluyen una ventana de contexto limitada, que puede afectar a la precisión en proyectos grandes, y la falta de conocimiento institucional sobre por qué existe cierto código. Todo el contenido generado por IA debe ser verificado por un humano para garantizar su corrección e integridad. /