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作者:Nick McKenna & Bartek Perz排版:Alan Wang了解 Rubber Duck 如何为 GitHub Copilot CLI 带来不同的思路与视角。当你让一个编码智能体构建数据管道时,它未必会采用最优结构。但如果在执行方案之前,让它先获得“第二视角”呢?今天,在中,我们以引入。它利用来自不同 AI 模型家族的第二个模型,作为独立评审者,在关键时刻对智能体的计划与执行
这意味着你可以把任务交给 Copilot,去处理其他待办事项,然后再回到终端中查看结果并提出进一步修改请求——整个过程无需打断工作流,也无需切换工具。GitHub Copilot CLI 将 Copilot 的智能体 AI 能力直接带入命令行界面(CLI)中,使其成为你日常使用的终端/控制台工具之一(并且能够访问你代码仓库的完整上下文)。以及 GitHub 博客文章),我们将探索如何直接在终端中使
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