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这套改造彻底改变了我们的思维方式。现在,一个功能只有在对应文档完成之后,才算真正完成。文档不再像拖在功能后面的一只空罐子,而是与功能同步推进。工程师的审核成为最终的质量关口,而机器人则负责完成大部分重复性的写作工作。更重要的是,这并不是要取代技术文档作者,而是让他们摆脱重复劳动。过去,他们的大部分时间都花在反向推导功能细节上;如今,他们终于可以把精力投入到只有人类才能做好、也更有价值的工作中,例如
一个消息驱动的智能体一个 MicroVM 沙箱一个具备身份认证能力的 MCP 控制平面企业身份体系(Entra ID 托管身份)+一个面向用户的人机交互界面正是自主执行能力让这类智能体迅速走红,也正是这种自主能力让企业安全团队心存顾虑。解决这种矛盾的方法,并不是降低智能体的自主性,而是为它提供一个拥有坚固边界的运行沙箱、一个受安全保护的控制平面、一套基于身份而非密钥的认证机制,以及始终保留人工参与
DNS 配置本身并不算困难,但步骤繁琐、容易出错,而且通常需要等待较长时间才能知道配置是否正确。借助 GitHub Pages、GitHub Copilot CLI 和 Namecheap Skill,部署自定义域名过程中那些重复性的工作,都可以简化为一次简短的对话:你负责做出决策并确认变更,而工具则负责完成底层配置。如果你一直因为 DNS 配置太麻烦而迟迟没有为项目启用自定义域名,那么这套工作流
作者:Shibani Basava & Carlos Castro排版:Alan Wang深入了解 GitHub Copilot 智能体运行框架如何在多项基准测试中取得出色表现,并实现行业领先的 Token 使用效率,同时保持灵活性,让开发者能够在 20 多种模型之间自由选择。虽然模型提供了底层智能,但真正决定这些智能能否高效发挥作用的,是智能体运行框架。GitHub Copilot 智能体运行框
作者:Ashley Willis排版:Alan Wang看看在借助 40 个自动化流程处理日常工作后,我作为一名高级管理者的一天发生了怎样的变化,并了解其中一些我最喜欢、也最实用的自动化实践。高级领导者这份工作,有一件事几乎没人会提前告诉你:真正困难的地方,并不是某一项具体任务,而是你的工作分散在十几个不同的地方,而连接这一切的唯一系统,就是你的大脑。会议一个接一个,无缝衔接。决策会在各种讨论串中
作者:Matteo Vasirani & Cynthia Joseph排版:Alan WangQubot 是我们内部基于 GitHub Copilot 打造的智能数据分析助手,它允许任何 GitHub 员工使用自然语言直接查询公司的数据。本文将分享我们在构建 Qubot 过程中积累的实践经验与思考。大型数据与分析团队长期以来一直面临一个难题:如何真正实现数据和洞察的自助化访问。几十年来,整个行业都
作者:Joe Binder排版:Alan WangGitHub Copilot 正在通过优化上下文管理与模型路由,让每次会话中的 Token 更多地投入到真正有价值的工作中,帮助你更高效地利用 GitHub AI Credits。随着 Copilot 承担越来越多的智能体工作——从任务规划、代码编辑,到调试、代码审查,以及在长时间会话中调用各种工具——效率已不仅仅意味着“使用更少的 Token”,
EvalAgentic 的 README 中描述了三张关键图:架构流程图、路由决策树以及 Token 计量设计图。↓↓↓↓↓↓在演示中,一个三行叙事通常非常有效:Token 不再只是技术细节,而是架构的真实账单。EvalAgentic 展示了同一场景在成本感知设计前后的差异。优化目标不是让模型更便宜,而是让智能体系统具备经济可治理性。面向开发者的更精炼版本:一个优秀的智能体系统,不会在所有地方都使
熟练掌握这些斜杠命令,能够让你对 Copilot CLI 拥有更强的掌控力。随着使用越来越熟练,你的工作流也会变得更加高效、有条理。无论是切换模型、管理上下文,还是在多个项目之间切换,斜杠命令都能帮助你始终保持对整个开发流程的控制。如果你还没有尝试过,不妨现在打开终端,输入,探索更多可用的斜杠命令,还有许多实用功能等待你发现。编码愉快!如果想体验 GitHub Copilot CLI,欢迎阅读官方
更优的智能体编排、更少的任务交接、更快的执行进展——无需新增任何配置或开关。