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作者：卢建晖 - 微软高级云技术布道师排版：Alan Wang大家好！我是 oBeaver 的创建者。这个项目起源于一个非常简单的想法：我想在自己的电脑上运行大语言模型。不把数据发送到云端，不需要 API Key，也没有按调用计费。我猜你可能也有过类似的想法。市面上已经有一些很优秀的工具——其中最知名的就是 Ollama。
作者：Andrea Griffiths排版：Alan Wang学习如何将 Copilot SDK 集成到 React Native 应用中，以生成由 AI 驱动的 issue 摘要，并采用适用于生产环境的优雅降级和缓存模式。Copilot SDK 让你可以将驱动的同款 AI 添加到你自己的应用中。我想看看它在实际中的效果如何，于是我构建了一个名为 IssueCrush 的 issue 分类应用。下
学习如何使用 GitHub Advanced Security 保护你的项目，并确保它们的安全性。
这不仅仅是自动化带来的效率提升——尽管看到四位“科学家”在不到三天内交付 11 个智能体、4 个技能以及一个全新概念，本身就已经非常惊人——更重要的是，这种开发方式迫使你去优先关注那些真正重要的事情：清晰的架构、完善的文档、充分的测试，以及深思熟虑的设计——这些我们一直知道很重要，但却总是没有时间去做的事情。技术是新的，但原则不是。因此，如果你希望你的智能体表现得像一名工程师，那就要用对待工程师的
你可以在。
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
随着 Copilot 代码审查的不断演进，我们对“好的代码审查”的定义也在变化。2024 年刚开始构建时，我们的目标只是做到足够全面。此后我们发现，开发者真正看重的是高信号的反馈——能够帮助他们快速推进 Pull Request。如今，Copilot 代码审查结合了最先进的模型、记忆能力以及智能体工具调用能力，来执行全面的审查。为了实现这一点，我们通过持续评估循环来优化智能体的判断能力，重点关注三
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
作者：Landon Cox & Jiaxiao Zhou排版：Alan WangGitHub Agentic Workflows 构建于隔离、受限输出以及全面日志记录之上。了解我们的威胁模型和安全架构如何帮助团队在 GitHub Actions 中安全运行智能体。无论你是开源维护者还是企业团队的一员，早上醒来看到文档修复、新的单元测试以及重构建议，都会是一个真正的“aha”时刻。但自动化也带来了一
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。
