Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
De la completare automată la agent: Înțelegerea schimbării
- Cum diferă sugestiile Copilot de planificarea multi-etapă a agentului
- Arhitectura ciclului agent: planificare, generare, executare, iterație
- Suportul pentru limbaje și selecția modelelor pentru sarcinile agentului
- Exemple din lumea reală: de la funcții de cinci linii la funcționalități multi-fișiere
Activarea Modului Agent în IDE-ul tău
- Activare în VS Code, JetBrains și Neovim
- Configurarea ferestrei de context și preferințelor nivelului de model
- Setarea regulilor de lucru și ignorarea fișierelor binare mari
- Gestionarea Copilot Chat față de fluxurile de lucru inline ale agentului
Planificare și executare multi-etapă
- Promptarea Copilot pentru a construi o funcționalitate de la cap la coadă
- Urmărirea agentului care împarte sarcini în etape pe mai multe fișiere
- Revizuirea fiecărei etape înainte de a aplica modificările
- Utilizarea rollback-ului inline când etapele deviază de la curs
Comenzi din terminal în cadrul ciclului agent
- Instalarea dependențelor prin integrarea terminalului Copilot
- Rularea comenzilor de build și interpretarea rezultatelor
- Gestionarea variabilelor de mediu din sesiunile Copilot
- Limite de siguranță: ce comenzi necesită aprobare manuală
Dezvoltare orientată pe teste cu un agent
- Generarea testelor unitare din codul sursă existent
- Conducerea creării de teste cu prompturi în limbaj natural
- Rularea suitelor de teste și interpretarea jurnalelor de eșec în interiorul Copilot
- Rafinarea aserțiilor după ce se observă eșecuri la cazurile limită
Navigarea în baze de cod mari
- Găsirea automată a referințelor între fișiere
- Refactorizarea utilităților partajate cu ajutorul redenumirilor ghidate de Copilot
- Actualizarea fișierelor de configurare și a fișierelor de schemă în tandem
- Evitarea epuizării ferestrei de context cu prompturi țintite
Personalizarea Copilot pentru standardele echipei
- Scrierea instrucțiunilor specifice repository-ului în .github/copilot-instructions.md
- Impunerea convențiilor de denumire și a modelelor de arhitectură
- Excluderea fișierelor și directorilor sensibili din context
- Crearea de șabloane de prompturi specifice echipei pentru sarcini comune
Guvernanța GitHub Copilot Enterprise
- Alocarea locurilor, facturarea și panourile de utilizare
- Jurnale de audit: urmărirea a ceea ce a generat Copilot versus ceea ce a fost comis
- Politicile de indemnizare IP Microsoft și implicațiile de licențiere
- Blocarea anumitor modele de fișiere din conductele de sugestii AI
Depanare cu Modul Agent
- Citirea stack traces împreună cu agentul
- Depanarea bazată pe ipoteze: întrebarea Copilot de ce a eșuat un test
- Utilizarea bisectului asistat de agent pentru a găsi sursele de regresie
- Gestionarea riscurilor de halucinație la depanarea codului necunoscut
Performanță și gestionarea limitelor
- Înțelegerea limitelor zilnice de cerere și a cotelor de modele
- Optimizarea lungimii promptului pentru a evita răspunsurile trunchiate
- Comutarea între modele pentru diferite sarcini
- Monitorizarea latenței agentului și a strategiilor de caching
Securitate și conformitate pentru întreprinderi
- Gestionarea datelor: ce părăsește repository-ul tău și ce rămâne local
- Prevenirea scurgerii de secrete și credențiale prin prompturi
- Conformitate cu cerințele GDPR, SOC 2 și FedRAMP
- Testarea codului generat pentru vulnerabilități de injecție
Depanarea scenariilor comune
- De ce Copilot uneori ignoră contextul bazei tale de cod
- Rezolvarea eșecurilor de indexare pentru repository-uri mari
- Gestionarea erorilor de limită de rată în orele de vârf
- Remedierea problemelor de sincronizare a extensiilor IDE
Rezumat și planuri viitoare
- Recapitularea capacităților Modului Agent și a fluxurilor de lucru practice
- Planul de dezvoltare al GitHub Copilot și viitoarele funcționalități ale agentului
- Resurse pentru a rămâne la curent cu lansările Copilot
Cerințe
- Experiență în programare orientată pe obiect sau funcțională
- Cont GitHub și cunoștințe de bază despre fluxul de lucru Git
- Familiarizare cu cel puțin un IDE (VS Code, JetBrains sau Neovim)
Publicul țintă
- Dezvoltatori care folosesc deja Copilot și doresc să activeze modul agent
- Manageri de inginerie care implementează Copilot în echipele de dezvoltare
- Echipe de securitate care analizează politicile de generare de cod asistată de AI
21 Ore
