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技术速递|上下文窗口、Plan Agent 与 TDD:我在使用 GitHub Copilot 构建倒计时应用时的经验总结

了解我是如何管理上下文以保持 Copilot 的专注度,如何借助 Plan Agent 将模糊需求梳理清晰,以及如何通过强制采用测试驱动开发(TDD)实践,在问题到达用户之前捕获缺陷。

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#tdd#github#copilot
GitHub 驱动 AIOps I|用 GitHub Codespaces 和 GitHub Copilot 创建 AI 应用

点击蓝字关注我们编辑:Alan Wang排版:Rani SunGitHub Universe 2024 即将到来,在这场 GitHub Universe 十周年庆典上,GitHub 必将为我们带来有关最新人工智能、开发体验、安全技术的更多惊喜。AI 时代,GitHub 不仅仅是 AI 开源项目的工具,也是 GenAI 开发的环境。如今,结合 GitHub Models、GitHub Copilot

#github#copilot#人工智能
GitHub 驱动 AIOps III|用 GitHub 构建 SLMOps

点击蓝字关注我们编辑:Alan Wang排版:Rani SunGitHub Universe 2024 即将到来,在这场 GitHub Universe 十周年庆典上,GitHub 必将为我们带来有关最新人工智能、开发体验、安全技术的更多惊喜。AI 时代,GitHub 不仅仅是 AI 开源项目的工具,也是 GenAI 开发的环境。如今,结合 GitHub Models、GitHub Copilot

GitHub Universe Learn Live II|使用 GitHub Copilot 创建网站

点击蓝字关注我们金秋十月,微软 Reactor 将围绕 GitHub 与 GitHub Universe 2024,与国内的开发者们共同开启“GitHub 技术月”。在这为期一月的时间里,我们将通过各种形式丰富的技术活动,包括但不限于 GitHub Universe Learn Live 系列课程,GitHub 驱动 AIOps 系列课程,GitHub Universe 2024 实时转播,Git

#github#copilot
技术速递|“AI 作为文本”的时代已经结束 执行才是新的界面

看看 GitHub Copilot SDK 如何让智能体式工作流直接嵌入到你的应用中。

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#人工智能#copilot
技术速递|从想法到拉取请求:使用 GitHub Copilot CLI 构建的实用指南

作者:Ari LiVigni排版:Alan Wang一份动手实践指南,讲解如何使用 GitHub Copilot CLI 从意图出发,逐步生成可供审查的代码变更,以及这些工作如何自然地流转到你的 IDE 和 GitHub 中。大多数开发者早已在终端中完成实际工作。我们在终端中初始化项目、运行测试、调试 CI 失败,并在代码准备好评审前进行快速、机械性的修改。正是契合了这种工作方式:它帮助你直接在终

#github#copilot
技术速递|GitHub Copilot CLI 结合多模型能力提供“第二视角”

作者:Nick McKenna & Bartek Perz排版:Alan Wang了解 Rubber Duck 如何为 GitHub Copilot CLI 带来不同的思路与视角。当你让一个编码智能体构建数据管道时,它未必会采用最优结构。但如果在执行方案之前,让它先获得“第二视角”呢?今天,在中,我们以引入。它利用来自不同 AI 模型家族的第二个模型,作为独立评审者,在关键时刻对智能体的计划与执行

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#github#copilot#AI
技术速递|从一次性提示到标准化工作流:如何在 GitHub Copilot CLI 中使用自定义智能体

自定义智能体是一种可以通过 Markdown 文件定义的 GitHub Copilot 智能体。与依赖通用行为的默认智能体不同,你可以明确描述智能体的工作方式、可调用的工具、需要遵循的规范以及输出要求,从而让它在任何运行环境中都保持一致的行为。你创建的每个编码智能体都可以针对特定任务进行定制,成为一个专属的专业智能体。例如,一个通用编码智能体可能会建议如何优化代码;而自定义智能体则能够在每次执行时

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#github#copilot
技术速递|提升密钥扫描可信度:大规模降低误报

作者:Mariko Wakabayashi排版:Alan Wang减少干扰信息后,安全告警会更可靠、更便于处置。本文将介绍我们如何借助具备上下文感知能力的大语言模型推理优化核验流程。密钥扫描在保护开发者与企业组织方面发挥着关键作用。它能够及早捕获泄露的凭证,避免微小疏漏演变为真实安全事件。在 GitHub 的海量业务规模下,即便是轻微的低效问题也会造成显著使用阻碍。过多的误报会降低告警信息的可信度

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#AI#github#安全
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