# Calidad del código de GitHub

GitHub Code Quality detecta problemas de calidad antes de la fusión, ofrece correcciones en línea impulsadas por Copilot con un clic y verifica tu cobertura de código.

GitHub Code Quality analiza tu código para detectar problemas de calidad y cobertura y ofrece correcciones impulsadas por Copilot que puedes aplicar con un solo clic. Se ejecuta en dos lugares:

* **En las pull requests**, Code Quality usa reglas deterministas CodeQL para detectar antipatrones conocidos y publica los hallazgos como comentarios en línea antes de que se fusione el código. Si sube un informe XML de cobertura Cobertura, las métricas de cobertura de líneas muestran si un cambio mantiene o reduce la cobertura. Puede imponer umbrales de calidad y cobertura con conjuntos de reglas para bloquear las solicitudes de incorporación de cambios que no cumplan sus criterios, a fin de evitar que se siga acumulando deuda de calidad.
* **En la rama predeterminada**, los análisis basados en reglas identifican la deuda de calidad existente en tu base de código, con correcciones automáticas que puedes aplicar directamente o asignar a Copilot cloud agent para que la resuelva por ti. El análisis con tecnología de inteligencia artificial también se ejecuta en archivos modificados recientemente, lo que marca los problemas que se encuentran fuera de los conjuntos de reglas existentes, incluidos los idiomas que aún no están cubiertos por CodeQL las consultas.

> \[!NOTE]
> En las pull requests, Code Quality publica únicamente hallazgos basados en reglas de CodeQL. Si también quiere revisiones basadas en inteligencia artificial de las solicitudes de incorporación de cambios, puede habilitar GitHub Copilot code review por separado. Consulte [Sobre la revisión de código de GitHub Copilot](/es/enterprise-cloud@latest/copilot/concepts/agents/code-review).

## Casos de uso

Esto es lo que GitHub Code Quality parece en la práctica.

Para desarrolladores y equipos:

* **Un desarrollador abre una solicitud de incorporación de cambios** que presenta un problema de fiabilidad o mantenimiento.
  Code Quality publica un comentario que explica el problema y ofrece una corrección con un solo clic antes de combinar el código. El desarrollador también ve un informe de métricas de cobertura de líneas y puede indicar de un vistazo si la solicitud de incorporación de cambios mejora o reduce la cobertura en comparación con la rama predeterminada.
* **Un equipo hereda una base de código extensa** con años de deuda de calidad acumulada.
  Code Quality examina la rama predeterminada, muestra los resultados con correcciones automáticas en un panel de control, y el equipo asigna a Copilot cloud agent la tarea de corrección para que abra solicitudes de incorporación de cambios de corrección automáticamente.
* **Un equipo incorpora asistentes de IA para programar** y necesita tener la garantía de que el código generado cumple los mismos estándares que el código escrito manualmente. El análisis con tecnología de inteligencia artificial detecta problemas en archivos modificados recientemente para los que no se escribieron consultas basadas en reglas, mientras que CodeQL las reglas cubren antipatrones bien definidos.

Para administradores y clientes potenciales:

* **Un responsable de ingeniería establece umbrales de cobertura y calidad** mediante conjuntos de reglas. Las solicitudes de incorporación de cambios que no cumplan los criterios quedarán bloqueadas y no podrán combinarse, por lo que no se acumula nueva deuda de calidad ni de cobertura.
* **Un administrador necesita visibilidad entre repositorios** para auditorías o informes de cumplimiento.
  Code Quality presenta informes en el resumen de seguridad junto con las herramientas de seguridad, para que puedan ver el estado actual de la calidad en toda la organización, revisar cómo han cambiado los hallazgos abiertos con el tiempo e identificar qué repositorios necesitan atención. Consulte [Exploración de los resultados de calidad de código GitHub en su organización](/es/enterprise-cloud@latest/code-security/how-tos/maintain-quality-code/explore-code-quality).

## Disponibilidad y facturación

Los costos de uso se determinan mediante:

* Una cuota de licencia por puesto basada en confirmantes activos.
* correcciones automáticas con tecnología de Copilot para los hallazgos en pull requests y en la rama predeterminada, junto con detecciones con IA en código fusionado recientemente, que consumen GitHub AI Credits (no se requiere licencia de Copilot).
* GitHub Actions minutos para análisis deterministas de CodeQL, si no usa ejecutores autohospedados.

Las características opcionales, como delegar el trabajo de corrección de calidad del código en Copilot, requieren una Copilot licencia.

Para obtener más información, vea [GitHub Code Quality facturación](/es/enterprise-cloud@latest/billing/concepts/product-billing/github-code-quality).

## Idiomas compatibles

Code Quality realiza un análisis basado en reglas de los siguientes idiomas mediante CodeQL:

* C#
* Go
* Java
* JavaScript
* Pitón
* Rubí
* TypeScript

Code Quality también realiza análisis impulsados por IA del código modificado recientemente de tu repositorio, incluidos lenguajes que van más allá de los admitidos por las consultas basadas en reglas.

## Pasos siguientes

* Obtenga información sobre cómo corregir los resultados de calidad del código en la solicitud de incorporación de cambios. Consulte [Impedir que los problemas de calidad del código lleguen a la rama predeterminada](/es/enterprise-cloud@latest/code-security/tutorials/improve-code-quality/catch-issues-before-merge?utm_campaign=code-quality-ga-july-2026\&utm_medium=docs\&utm_source=docs-cq-intro-fix-on-pr).