開発者の「第二の脳」が到来し、GitHub Copilot が更新され、人間の開発参加はさらに減少

Andrej Karpathy が嘆いているのは、ソフトウェア開発プロセスでコードを直接記述する人間の貢献はますます小さくなり、直接の入力と監督の役割は小さくなるだろうということです。もっと抽象的。最終的には、人間の役割は、主要なプログラマーや開発者ではなく、基本的なレビューと検証を行うだけになるでしょう。

それは、開発者の内部プロセスを再考する GitHub の新しくリリースされた Copilot Workspace であることが判明しました。 AI 開発ツールが開発者の第 2 の手であるとすれば、Copilot Workspace は開発者の「第 2 の脳」となるでしょう。

コーディングのプロセスで最も厄介なことは、なじみのないソフトウェア ウェアハウス、プログラミング言語、またはフレームワークに遭遇することです。これらの問題を解決することが困難なため、タスクの完了が遅れたり、まったく完了できなくなったりする可能性があります。これらを素早くマスターし、制限時間内に立ち直るのは簡単ではありません。しかし、Copilot Workspace を使用すると、半分の労力で 2 倍の結果が得られ、より大規模で複雑なタスクの完了にも役立つ可能性があります。

Copilot Workspace、あなたの「第 2 の脳」

Copilot Workspace は、タスクの選択、意図表現、AI と連携してソリューション計画を見つけることに重点を置いています。その目的は、意思決定、創造性、自律性などのソフトウェア開発の重要な側面を維持しながら、複雑さを軽減して生産性を向上させることです。

Copilot Workspace に質問すると、自動的に解決策が提案されます。 Copilot Workspace には、問題の完全なコンテキスト (すべてのコメントと返信を含む) とコード ベースが含まれているため、ユーザーが何をしたいのか、そしてコードの正確な内容の両方を理解できます。 Copilot Workspace によって提案されたソリューションが完全に適切でない場合は、アクションから計画、コードに至るまで、プロセスのあらゆるステップをすべて自然言語で編集できます。

Copilot Workspace が GitHub の質問に回答します

編集中プロセス 調整手順

Copilot Workspace はソフトウェア パッケージ全体の粒度で動作し、異なるプログラミング言語間で複数のファイルを一貫して変更できるようにします。コアのコーディング タスクと、「テスト フレームワークの構築」や「継続的インテグレーションのための GitHub Actions ワークフローの作成」などのスキャフォールディング タイプのタスクの両方を処理できます。 GitHub Next では、Copilot Workspace 自体や他のプロジェクトの開発にすでに使用されています。

タスク中心のワークフロー

Copilot Workspace は、開発者が通常 GitHub の問題に基づいた完全な開発タスクを完了するのに役立ちます。 。したがって、Copilot Workspace は問題を入力として受け取り、コードの現在の動作を自動的に抽出し、問題を解決する新しい動作を提案し、計画を作成し、その計画を実装します (つまり、コードを作成します)。 Copilot Workspace には、すべてのコメントを含む問題の完全なコンテキストがあり、問題内のリンクをたどってタスクの完了に役立つ情報を抽出することもできます。

Copilot Workspace はユーザーのフィードバックと反復に重点を置いています。提案された新しいアクションから計画と実装に至るまで、プロセスのあらゆるステップを編集できます。たとえば、計画を実装してコードを確認した後、戻って動作や計画を調整して再試行できます。同じ質問を複数のタブで開いて、いくつかの異なるパスを探索することもできます。

使用方法のデモ

これまでの試みでは、主に対話に重点を置いた開発者タスクを完了するために LLM を使用していましたが、Copilot Workspace ではよりタスクベースのユーザーが使用されます。インターフェースはより構造化されており、明らかな利点があります:

• 1. Copilot Workspace は問題の詳細を完全に理解し、適切な解決策を考え出します。
• 2. 構造化された出力 (元のおよび変更されたアクション、計画、実装) により、ユーザーは適切な抽象化レベルで Copilot Workspace を簡単にガイドできます。

現在、Copilot Workspace は開始点として GitHub の問題を使用していますが、将来的には追加のエントリ ポイントをサポートする予定です。たとえば、Copilot Workspace は、開発者が CodeQL を通じて検出されたセキュリティ アラートを処理したり、依存ライブラリの新しいバージョンに移行したり、あるライブラリから別のライブラリに移行したり、PR レビューのコメントを解決したりするのに役立ちます。

クラウドドリブン エージェント

GitHub は、AI エージェント テクノロジーと GitHub コードスペースを組み合わせて、ヘッドレスで一時的な安全なコンピューティングを実現します。ユーザーが「実行」ボタンをクリックすると、新しいコードスペースがバックグラウンドで作成され、変更されたコードがそこにプッシュされ、プロジェクトのビルドが試行されます。ビルドが失敗した場合は、エラー メッセージとコードを Copilot Workspace にフィードバックし、ビルドの修正を依頼します。ビルドが成功すると、変更されたコードが Copilot Workspace ユーザー インターフェイスに同期され、ユーザーはビルドがどのように修正されたかを確認できるようになります。実行中のプロジェクトが Web アプリケーションの場合、コードスペースのポートは、そのユーザーのみがアクセスできる URL に転送されます。ユーザーは、クリックして Web アプリケーションのライブ プレビューを表示し、Copilot Workspace が期待どおりに実行されていることを視覚的に確認できます。

大規模言語モデル (LLM) は完璧ではないため、多くのタスクの「ラスト マイル」が非常に重要です。 Copilot Workspace を使用すると、コードスペースを開いて中断したところから続行し、安全なランタイムを備えた完全なクラウド IDE でタスクを完了できます。

コラボレーション向けの設計

Copilot Workspace を使用すると、[共有] ボタンをクリックするだけでワークスペースを簡単に共有できます。ユーザー エクスペリエンスは構造化されているため、セッションのアクティビティ ログ全体がキャプチャされます。これは、実装がなぜそのように機能するかを理解する優れた方法でもあります。ユーザー インターフェイスで計画ステップをクリックすると、計画を表示し、実装の各ステップを監視し、対応するコード変更に移動できます。これによりコード レビュー形式が強化され、コードの相違点とその原因が明確に表示されます。

GitHub はコメント機能と複数人による編集機能を追加する予定で、Copilot Workspace は開発者内ループとレビュー ループの両方を 1 つのツールで処理できるようになります。

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