GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など
GitHub CopilotのAIモデルがさらに進化し、より的確なコードの提案、脆弱性のあるパターン、SQLインジェクション、クレデンシャルのハードコードを警告など GitHubは、AIによってプログラマのコーディングを支援する「GitHub Copilot」の基礎となる「Codex」と呼ばれるAIモデルを更新し、提案するコードの品質の向上と、コードの提案にかかる時間短縮などを実現したと発表しました。 これにより、GitHub Copilotによって提案されたコードをプログラマが受け入れる割合がGitHub Copilotを発表した当初の27％から現在の35％にまで上昇し、特にJavaでは61％にまで到達したとしています。 脆弱性のあるパターンのコードには警告 提案されるコードをより安全にするため、安全でないコードのパターンが生成された場合にはそれをリアルタイムでブロックするAIベースの脆
Pull Requestから社内全チームの開発パフォーマンス指標を可視化し、開発チーム改善に活かそう - Hatena Developer Blog
こんにちは。id:shiba_yu36です。MackerelチームでWebアプリケーションエンジニアをしています。最近の開発合宿で、id:syou6162やid:polamjagと一緒に、社内の全チームの開発パフォーマンスを表す指標をGitHubのPull Requestから可視化し、開発チームの改善に活かせるようにしました。今回はその紹介をします。 説明するサンプルコードは、次のレポジトリで公開しているので参考にしてください。ここではGitHubのhatenaオーガニゼーションで集計していますが、forkして少し手直しすれば、別のオーガニゼーションの集計も可能になっています。 hatena/pull-request-analysis-sample 開発チームの改善におけるいくつかの課題感 開発チームのパフォーマンス指標に何を使うか 4つの指標のうち何からまず集計するか 変更のリードタイム
GoでSQLにトレーシングコメントを埋め込んで実行する | おそらくはそれさえも平凡な日々
アプリケーションが発行するSQLにコメントが埋め込めると便利です。例えば、 /* path/to/logic.go:334 */ SELECT ... のようにSQLに発行元の情報をコメントとして埋め込んでからExecすれば、DB側のログ(general log等)にも記録されるため、SREやDREサイドからも、負荷の高いSQLがアプリケーションのどこから発行されているかが分かりやすくなります。 Goには github.com/shogo82148/go-sql-proxy という、SQL実行をトレースし、フック処理を差し込める便利なライブラリがありますが、今回それにpull requestを送って、SQL実行前にクエリの書き換えができるようにしました。 https://github.com/shogo82148/go-sql-proxy/pull/61 https://github.co
マチマチとOSSの関わりをGitHubで振り返る
ご近所SNS「マチマチ」を作っている武者(@knu)です。今回はマチマチとOSSとの関わりについて紹介したいと思います。 マチマチのエンジニア達はもっぱらRuby/RailsやReactのコードを書いていますが、そうしたフレームワークや周辺ライブラリ、そして言語実装はすべてOSSとなっていますし、データベースエンジン（PostgreSQL/PostGIS）、RedisやMemcached、それらを稼働するOS、ビルドやテストに使うツール、エディタ、等々に至るまでの多くがOSS、またはOSSをベースとしたものとなっています。今や、OSSなくしてはこの世界で何もなし得ないと言っても過言ではありません。 私自身も長らくOSS開発に携わっており、前世紀からFreeBSDやRubyのコミッターを務め、自作のOSSもたくさん書き、周辺のエコシステムにパッチをフィードバックしたりしてきました。そんな中で
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