编写代码的速度变快了，但围绕代码展开的工作并没有因此减少。了解如何借助 GitHub Copilot 完成规划、编码、代码审查和生产环境问题排查，以及哪些工作仍然需要你自己的判断。今年 10 月，GitHub 单周提交量超过 12 亿次，比一年前增长了 400% 以上。这一周的提交量甚至超过了 GitHub 在 2025 年全年的提交总量。很可能，你现在生成的代码比一年前多得多。但不妨问问自己：你

编写代码的速度变快了，但围绕代码展开的工作并没有因此减少。了解如何借助 GitHub Copilot 完成规划、编码、代码审查和生产环境问题排查，以及哪些工作仍然需要你自己的判断。今年 10 月，GitHub 单周提交量超过 12 亿次，比一年前增长了 400% 以上。这一周的提交量甚至超过了 GitHub 在 2025 年全年的提交总量。很可能，你现在生成的代码比一年前多得多。但不妨问问自己：你

可以在 Foundry 中创建和测试智能体，也可以将智能体定义及其配套资源与应用程序代码一起进行管理。随着任务的推进，运行框架会管理工作上下文，并协调模型调用和工具执行步骤，以实现用户要求的目标，同时遵循已配置的限制和策略边界。你可以选择受支持的 Foundry 模型，而无需围绕模型重新编写整个编排逻辑。这样一来，团队就能将精力集中在提升智能体的专业能力，以及评估其执行结果上。

可以在 Foundry 中创建和测试智能体，也可以将智能体定义及其配套资源与应用程序代码一起进行管理。随着任务的推进，运行框架会管理工作上下文，并协调模型调用和工具执行步骤，以实现用户要求的目标，同时遵循已配置的限制和策略边界。你可以选择受支持的 Foundry 模型，而无需围绕模型重新编写整个编排逻辑。这样一来，团队就能将精力集中在提升智能体的专业能力，以及评估其执行结果上。

项目通过自定义 Copilot Skill（）来明确以下内容：PR 分析行为模式博客文章结构要求重大变更的优先级策略代码片段提取规则这种基于 Skill 的方式，使 AI 智能体能够专注于特定领域任务，从而产出更高质量的结果。本文通过 agent-framework-update-everyday 项目，展示了如何使用 GitHub Copilot SDK 构建实用的自动化系统。将 AI 智能体作

前端不需要复杂的框架。一个轻量级单页面就可以实现常驻播放器、新闻标题滚动栏、新闻来源链接、语言切换以及当天节目的按需收听。点击新闻标题可以跳转到对应音频，点击新闻来源则会打开原始报道。将这两个操作分开，可以避免用户点击时产生歧义。页面显示的时间应使用听众浏览器所在的时区，而文件路径和清理操作仍然使用北京时间。目录每 45 秒刷新一次。还需要考虑浏览器的自动播放限制，通常用户需要先进行一次点击操作才

作者：Alberto Gimeno排版：Alan Wang我们如何重构 GitHub Copilot App 中的差异对比界面，使其能够打开包含数百万行代码、数百条行内审查评论的拉取请求。大规模重构和迁移往往必须作为一个整体变更合并。是将工作拆分为多个较小变更的好方法，这样既能简化代码审查，也能帮助团队以更低的风险交付代码。但有些变更，比如本文介绍的这个案例，很难进行合理拆分。最终，你只能创建一个

作者：卢建晖排版：Alan Wang随着开发者工具迈入智能体 AI 时代，人们很容易陷入一种熟悉的习惯：当任务很重要时，就选择能力最强、通常也最昂贵的模型。但实际的软件开发工作远比这复杂。解释一个函数、编辑 README、添加边界测试、调试跨模块竞态条件，以及审查身份验证逻辑，这些任务对推理能力、上下文、工具使用和可靠性的要求截然不同。如果每一轮交互都使用固定模型，要么会浪费时间和预算，要么会导致

最好的安全工具，是开发者愿意信任并持续使用的工具。更高的精确率意味着更少的干扰性告警；更高的召回率意味着能够捕获更多真实密钥；更低的成本则意味着我们可以持续扩大检测覆盖范围，而不必让扫描成本变得难以承受。对于开发者和安全团队而言，这意味着误报更少，并且能够在密钥最容易被引入的环节获得更快的反馈，包括代码提交、拉取请求以及日常开发工作流。混合式系统具有很大的优势。正则表达式能够提供速度、透明度和广泛

作者：Julien Dubois排版：Alan Wang三位 Java 冠军分享了他们如何利用 GitHub Copilot 解决问题、加快开发进程，并确保人类始终对最终成果负责。AI 编程工具能够快速生成代码，但仅凭速度并不能解决软件工程中最棘手的问题。开发者仍然需要提供上下文、验证结果、保障代码的可维护性，并对最终交付的软件负责。为了了解经验丰富的开发者如何在这些方面取得平衡，我们采访了三位