IA en VS Code aplicada a Terraform, Python y K8s

La IA en VS Code ha pasado de ser un simple autocompletado a convertirse en un copiloto real para DevOps. Bien configurada, puede reducir drásticamente tiempos y errores en tareas críticas de software e infraestructura.

1) Elige tu asistente de IA (y cuándo usar cada uno)

Antes de instalar nada, ten claro tu stack y tus prioridades: IaC, Python, monorepos, cumplimiento o privacidad. Elegir bien el assistant te evitará pruebas largas y resultados pobres.

• GitHub Copilot: estándar de facto en VS Code. Muy fuerte en Python, Terraform, YAML de Kubernetes. Ideal si usas GitHub/Actions.
• Amazon Q Developer: excelente en IaC (Terraform/CDK) y stack AWS; añade escaneo de seguridad y remediaciones.
• Sourcegraph Cody: brilla en monorepos y búsqueda semántica; buen “agente” para cambios multi-archivo.
• Codeium / Tabnine: autocompletado+chat con opciones self-hosted (privacidad estricta).
• Continue.dev + Ollama/LM Studio: opción open source/local para usar modelos en tu equipo.
• Cursor (editor VS Code-like): si quieres un agente que edite varios archivos y proponga PRs.
  Recomendación: usa Copilot como base y añade Amazon Q si eres AWS/IaC-first; suma Cody para monorepos grandes.

2) Instalación y configuración en VS Code

Una buena configuración multiplica la calidad de las sugerencias y protege tu código. Tómate 15 minutos para dejar linters y seguridad funcionando desde el día uno.
Extensiones: Copilot (+ Chat), Amazon Q, opcionales (Cody/Codeium/Continue).

settings.json mínimo:

{

  «editor.formatOnSave»: true,

  ««: { «editor.defaultFormatter»: «ms-python.black-formatter» },

  «python.linting.enabled»: true,

  «python.testing.pytestEnabled»: true,

  «editor.inlineSuggest.enabled»: true,

  «terraform.formatOnSave»: true,

  «files.exclude»: { «**/.venv»: true, «**/.terraform»: true }

}

Pre-commit, linters y secretos:

pip install ruff black pytest

brew install tflint tfsec gitleaks

pre-commit install

.pre-commit-config.yaml (resumen):

– repo: https://github.com/astral-sh/ruff-pre-commit

  hooks: [{id: ruff}, {id: ruff-format}]

– repo: https://github.com/antonbabenko/pre-commit-terraform

  hooks: [terraform_fmt, terraform_validate, tflint, tfsec]

– repo: https://github.com/gitleaks/gitleaks

  hooks: [{id: gitleaks}]

Por qué importa: la IA acelera, pero tus guardrails evitan que código incorrecto o inseguro llegue a main.

3) Configura el contexto de la IA (y lo que NO debe ver)

La calidad del assistant depende de lo que ve. Dale contexto útil y oculta lo sensible: así aumentas precisión y cumples con privacidad.

• Crea .promptignore (o equivalente) para excluir .env, secrets.*, *.pem, *.tfstate, dumps y PII.
• Limita el contexto a archivos relevantes; evita compartir el repo entero sin necesidad.
• En organizaciones, activa controles de tenant y políticas de datos (Copilot Enterprise, AWS org).

4) Prompts que funcionan (con guardrails)

Un buen prompt guía al assistant y reduce alucinaciones. Piensa en ciclos: genera → valida → documenta → prueba.

4.1 Terraform — módulo VPC

Prompt:

“Genera un módulo Terraform networking/vpc (eu-west-1) con 2 subredes públicas y 2 privadas, NAT gestionado y etiquetas env,owner,cost_center. Variables tipadas, outputs útiles, snake_case. Incluye ejemplo en /examples.”
Valida:

terraform fmt && terraform validate && tflint && tfsec

Acepta si: sin críticos en tflint/tfsec, PR con README.

4.2 Python — utilidades + tests

Prompt:

“Crea utils/billing.py con apply_discount(amount, percent) y handle_vat(amount, country). Añade docstrings y tests/test_billing.py (pytest) con casos de borde.”
Valida: ruff . && black –check . && pytest -q

Acepta si: cobertura ≥ 90%, tests verdes.

4.3 Kubernetes — despliegue robusto

Prompt:

“Escribe k8s/orders-api.yaml con Deployment (3 réplicas) y Service ClusterIP. Imagen ghcr.io/acme/orders:1.8.2, probes /healthz, requests/limits conservadores, PodSecurityContext sin privilegios.”

Valida: esquema (kubeconform), OPA/PSP, prueba en entorno efímero.
Mejora: pide Helm chart con values.yaml.

4.4 CI/CD — pipeline con gates

Prompt:

“GitHub Actions: ruff/black/pytest; terraform fmt/validate, tflint, tfsec; terraform plan comentado en PR; apply sólo en main con aprobación manual. Añade cache y matrices de Python.”
Valida: branch protection, reviewers requeridos, secretos en vault y environments.

5) Flujo de trabajo recomendado (dentro de VS Code)

El valor aparece cuando integras IA en tu forma de trabajar, no al revés. Esta secuencia minimiza fricción y errores.

1. Crea rama y genera esqueleto con el chat del assistant.
2. Refina: pide validaciones y README/docstrings.
3. Ejecuta linters/tests desde la terminal integrada.
4. Abre PR con checklist (IaC validada, tests, seguridad).
5. Revisión humana y merge solo si pasa todo.

6) Gobierno, privacidad y seguridad (RGPD-ready)

Adoptar IA sin reglas es arriesgar el compliance. Define límites claros de datos, auditoría y políticas de uso.

• No incluyas secretos ni PII en prompts.
• DPA/SCC con proveedores; si hay transferencias internacionales, documenta DPIA.
• Activa controles de tenant/organización y telemetría mínima.
• Policy-as-Code (OPA/Conftest) para bloquear PRs que no cumplan:

package iac.naming

deny[msg] {

  input.resource.type == «aws_s3_bucket»

  not startswith(input.resource.name, «prod-«)

  msg := sprintf(«Bucket sin prefijo ‘prod-‘: %s», [input.resource.name])

}

7) Métricas y ROI: qué medir

Sin métricas no hay mejora. Define KPIs desde el inicio para justificar licencias y ampliar uso.

• Lead time (idea → PR → prod), % sugerencias aceptadas, defectos post-merge, MTTR, hallazgos tfsec/Checkov por PR, horas/mes ahorradas.
  Fórmula:

ROI ≈ (Horas ahorradas × coste/h) + (defectos evitados × coste) − coste de licencias

8) Plan 30/60 días para VS Code + IA

La adopción gradual reduce resistencia y riesgo. Este plan te da resultados visibles sin parar el equipo.
0–30 días (piloto): Copilot (+ Amazon Q si AWS/IaC), linters/pre-commit, .promptignore y /.prompts/, baseline KPIs.
31–60 días (escala): añade K8s + CI/CD, OPA/Conftest, dashboards de métricas.
61–90 días (avanzado): prueba Cody/Cursor para cambios multi-archivo, entornos efímeros y PRs sugeridos por agente.

9) Troubleshooting rápido

Cuando la IA no rinde, suele ser por contexto o guardrails. Ajusta, no abandones.

• Sugerencias pobres: abre archivos relevantes, reduce ruido, añade comentarios de intención.
• Alucinaciones: exige comandos de validación y explicación de supuestos; siempre PR + tests.
• Lentitud: limita contexto y carpetas; usa búsqueda semántica (Cody).
• Privacidad: revisa políticas del tenant y excluye carpetas sensibles.

VS Code con IA acelera DevOps si combinas el assistant adecuado, un setup sólido y guardrails de seguridad. Con prompts iterativos y métricas claras, convertirás velocidad en calidad y ROI.

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