任务流是 YAML 文件，用于描述我们希望通过 LLM 完成的一系列任务。借助它们，我们可以编写提示词来完成不同任务，并让任务之间相互依赖。框架负责按顺序运行这些任务，并将一个任务的结果传递给下一个任务。例如，在审计一个代码仓库时，我们首先根据功能将仓库划分为不同组件。然后，对于每个组件，我们会收集一些信息，例如其接收不可信输入的入口点、预期权限以及组件用途等。这些结果会被存储在数据库中，为后续任

模型上下文协议（MCP）与 GitHub Copilot 的集成现已全面支持 JetBrains、Eclipse 和 Xcode！MCP 使 GitHub Copilot 能够与外部工具和数据源集成，从而提升更深入的上下文感知能力和编码智能。借助 JetBrains、Eclipse 和 Xcode 中的 MCP 支持，您可以将 Copilot 连接到遵循 MCP 规范的本地和远程 MCP 服务器。

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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这意味着你可以把任务交给 Copilot，去处理其他待办事项，然后再回到终端中查看结果并提出进一步修改请求——整个过程无需打断工作流，也无需切换工具。GitHub Copilot CLI 将 Copilot 的智能体 AI 能力直接带入命令行界面（CLI）中，使其成为你日常使用的终端/控制台工具之一（并且能够访问你代码仓库的完整上下文）。以及 GitHub 博客文章），我们将探索如何直接在终端中使

这意味着你可以把任务交给 Copilot，去处理其他待办事项，然后再回到终端中查看结果并提出进一步修改请求——整个过程无需打断工作流，也无需切换工具。GitHub Copilot CLI 将 Copilot 的智能体 AI 能力直接带入命令行界面（CLI）中，使其成为你日常使用的终端/控制台工具之一（并且能够访问你代码仓库的完整上下文）。以及 GitHub 博客文章），我们将探索如何直接在终端中使

作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师排版：Alan WangMicrosoft Phi-4 系列模型正式发布，延续先前发布的强推理 Phi-4 (14B)模型, 今天带来了 Phi-4-mini-instruct(3.8B)，以及 Phi-4-multimodal(5.6B)模型。我们可以从 Hugging face、Azure AI Foundry Model Catalog、GitHub M

作为一个用于协调 AI 模型与客户端应用之间上下文交换、函数调用、状态管理的前沿协议框架，MCP 能够帮助我们规范 AI 模型与客户端应用之间的交互，通过为模型提供结构化、可扩展的上下文输入方式，使模型不仅能“看见”当下的指令，还能理解任务的来龙去脉，从而实现更自然、连续、高效的智能体交互体验。在 AI Core Team 负责小模型 Phi 3 在全球的技术内容推广，有超过18年的金融、电信、教

本博客演示了如何将与 Appium NUnit 测试集成，用于 .NET MAUI 应用程序。它提供了示例代码，展示了如何将 BrowserStack App Automate 与您现有的 Appium UI 测试一起运行，并解释了此代码仓库中使用的 GitHub Actions 工作流。UI 测试对于确保应用程序在用户角度下的预期行为至关重要。与模拟器或仿真器不同，在真实设备上运行测试有助于发现