GitHub Next | Copilot for CLI
The terminal is a powerful place: In a single line of arcane shell magic, you can transform files and parse data at will. But it can take many years of regular use to become a shell wizard. Even with solid proficiency, most of us regularly need to optimistically type --help or scroll through man pages. Oftentimes, you simply turn to a web search, hopefully finding something like a relevant StackOv
Measuring GitHub Copilot’s Impact on Productivity – Communications of the ACM
Code-completion systems offering suggestions to a developer in their integrated development environment (IDE) have become the most frequently used kind of programmer assistance.1 When generating whole snippets of code, they typically use a large language model (LLM) to predict what the user might type next (the completion) from the context of what they are working on at the moment (the prompt).2 T
GitHub Copilotの導入によってペパボの開発生産性はどう変化したか - Pepabo Tech Portal
サービスのデプロイ頻度は、そのときに開発している機能の大きさやチームメンバーの人数などの影響を少なからず受けます。そのため、この変化がGitHub Copilot導入の効果と言いきることは難しいですが、生産性が向上しているチームからのノウハウの共有などを通じて、継続した生産性の向上に取り組んでいきたいと考えています。 GitHub Copilot導入に向けた課題とその対応 ここからは、ペパボでGitHub Copilotを全社導入するにあたり検討した観点と、その結果を紹介します。 ペパボにおける生成AI活用の現状 GMOペパボでは、ChatGPTの登場以降、生成AIを活用した機能の開発や開発プロセスへの活用による生産性向上に取り組んできました。特に、pyama86/slack-gptを利用したSlack Botはエンジニアに限らず全社員が利用しており、さまざまな業務の効率化に貢献しています
GitHub Copilotをエンジニア全員に導入して開発生産性を継続的に上げていく
こんにちは。Magic Momentの髙橋です。 ここのところ世間では生成系AIが注目されていますが、エンジニアが一番注目しているのはその中でもコードを自動生成してくれるAIではないでしょうか？ その中でもよく名前が上がるのが、GitHub Copilotだと思います。 Magic Momentではエンジニアの生産性をあげるべく様々な施策を実行してきましたが、今回GitHub Copilotを会社として公式に導入していくことになりました！ 導入してまだ１ヶ月程度ではありますが、どのように運用しているのか？開発にどのように役立っているのか？をご紹介したいと思います。 導入した理由は、エンジニアの開発生産性を上げるため GitHub Copilotは、エンジニアの書こうとしているコードを補完してくれる生成系AIツールです。 詳しい説明は他記事や公式ドキュメントに譲りますが、これを活用することで
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か？ GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
ようこそ | docs
GitHub Copilot パターン&エクササイズ のドキュメンテーションへようこそ！ 👋 このコミュニティ駆動のオープンソースガイドは、GitHub Copilot のベストプラクティスを提供することに専念しています。 あなたのプロジェクトにこれらの慣行を理解し、評価し、統合するのを簡単にすることが私たちの目的です。 🚀 �X�:�U このドキュメントは、開発者がGitHub Copilotや他のAI駆動のツールをより良く使用するのを助けるために、GitHubのカスタマーサクセスアーキテクト @yuhattor によって提供されています。 GitHubの公式ドキュメントではなく、個人やコミュニティの意見が反映されたコミュニティドキュメントとしての特性を持ちます。 ぜひコントリビューションをして、あなたの意見もこの本に反映させてください。 これらのパターンの一部は個々の環境で効果が実
GitHub Copilot for Business を導入したので、みんなに感想を聞いてみた
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 最近は AI や LLMs 関連の話題が付きませんが、弊社でも GitHub Copilot for Business を導入しました！ 今回は開発メンバーに GitHub Copilot を使った所感や、特にどんなコードを書くときに便利かを聞いてみました。 黒曜 主に使っている開発ツールを教えて下さい 利用エディタ: IntelliJ IDEA 使ってみた感想 Ruby と TypeScript で試しましたが、とにかく賢い ですね。 特に同じような記述が続く RSpec や定形コンポーネントを書くときには、最初の 1 行だけ打ったら後は Tab と Enter を打つだけでコードが完成してしまったりします。メソッド名・テスト名・コメントなどで「なにをやりたいか」が Copilot に正しく伝わるほど正確な予測をしてくれる
UnityでもAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を使って効率&生産性爆上がり！ (料金、セキュリティ&ライセンス問題対応、導入と設定、どんな時に便利か)【Unity】【JetBrains Rider】【AI】 - (:3[kanのメモ帳]
この記事でのバージョン Unity 2022.2.8f1 はじめに GitHub×OpenAIが提供するAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を Unityで試した所、思考時間やタイピング量、検索頻度がかなり減り、 思っていた以上にコーディングを効率化出来る最高のサービスでした！ GitHub Copilot、X出るまでは様子見するつもりだったけど我慢できずにUnity(Rider)で試したらヤバ過ぎるなこれ……！ だいたいコメント書くだけで思った通りかそれ以上のコード書いてくれる(選択肢も複数有る)し、なんならコメントすらこちらの意図を汲んで先に書いてくれるし、生産性爆上がり！！… pic.twitter.com/ThuXYK4JSd— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi) 2023年4月1日 という事で
![UnityでもAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を使って効率&生産性爆上がり！ (料金、セキュリティ&ライセンス問題対応、導入と設定、どんな時に便利か)【Unity】【JetBrains Rider】【AI】 - (:3[kanのメモ帳]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c637bf828139708d73db7813920ec940410eff69/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkan_kikuchi%2F20230403%2F20230403074020.gif)
GitHub Copilot のセキュリティ・ライセンスに関する懸念の調査メモ
GitHub Copilot を業務で利用するとなると、以下の 2 つの懸念がある。 自社のプライベートなコードが GitHub Copilot に送信され、学習モデルとして使われ、外部に流出してしまわないか 自動生成されたコードが学習モデルとなった public なコードのライセンスを侵害してしまわないか 1 については、コードの一部なら大きな問題にはならないと思われるが、もし一時的にエディタに貼っていたクレデンシャルが送信されて外部流出してしまう可能性があるのであればリスクが低いとは言いづらい。 2 については、ライセンスを侵害すること自体がリスクである。それに加えて、GitHub Copilot がよそのライセンスを侵害する可能性があることがあとから発覚した場合、それまでに GitHub Copilot を使って書かれたコードすべてを精査しなくてはいけなくなる可能性があるのもリスクと
AWS Copilot のご紹介 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Copilot のご紹介 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) をご利用中、あるいはご利用を検討されている皆さまへ 本記事でご紹介する AWS Copilot は Amazon ECS CLI の後継に当たるものです。日本はこの ECS CLI を多くのお客様にご利用いただいている地域の1つであることに加え、ECS でのコンテナ実行をもっと簡単に行えるようにしたい、シンプルなワークフローを実現したいというリクエストを多数いただいていることから、本記事を英語記事と同じタイミングで公開することにしました。 Amazon ECS でのコンテナ実行に新たな体験を提供する AWS Copilot の紹介記事です。お楽しみください！ −トリ (皆さまからの Copilot へのフィードバック、
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Github Copilot活用 【初級編】
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GitHub、法的論争が続く中、Copilotをビジネス向けにリリース
GitHub の コード自動生成 AI「Copilot」の技術詳細を解説 【論文解説】