こんにちは、ログラスの松岡(@little_hand_s)です 3行まとめ AIに質問させるときに選択肢を提示させると、回答が楽で早くなる さらに、推奨度とその理由を出力させると、その根拠を元にAIと議論できるし、納得感を持って進められる 結果、意思決定が速くなり、質も上がる AIと対話しながら開発してますか？ Claude CodeやCursorなどのAI開発ツールを使ってる人、増えてますよね。 AIが暴走しないように、不明な点を質問させてる人も多いと思います。 でも、毎回自然言語で答えるの、面倒じゃないですか？ たとえば： AI: 「バリデーション、フロントエンドとバックエンドどっちでやりますか？」 あなた: 「うーん、両方かな。セキュリティ的にバックエンドは必須で、UX的にフロントエンドも欲しいし...」（と、入力すると長い） もしどちらでバリデーションするかを決めていなかった場合、
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ 1. はじめに 本記事は、私のチームが半年間AIネイティブ開発を行った経験とその感想をまとめたものです。 AIネイティブ開発とは、AI技術を活用してソフトウェア開発を行うことを指します。2025/10～2026/3の期間中、私たちはお客様に納品するシステムをAIネイティブで開発しました。その経験と私なりに感じたことをまとめてみました。 ※ なお、私の取組は全社的な取組とは関係ありません。 ※ あくまで、私のチームが独自に行っている取組ですので、その点はご留意ください。 2. 自己紹介 初めてテックブログに記事を書くので、簡単な自己紹介を。 名前：茂呂範（もろすすむ） 所属：株式会社NTTデータ 第三公共事業本部 デジタルソサエティ事業部 プロジェクト推進担当（参照） 立場：様々なシステムの基盤構築、基盤維持運用を担当している組
はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは？ GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
なぜ我々は GitHub Copilot Enterprise の導入を見送ったのか - 一休.com Developers Blog
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
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
(追記) 自動ログイン機能が利用規約に抵触していたらしく、マーケットプレイスより削除されました。 GitHubにAPIを使ったものは残っているので、知識があれば動作させられるかと思います。（自己責任） これを使った再配布等の行動はトラブルの元なので控えた方がよいでしょう。 ChatGPT いいよね 最近一番メッセージやりとりしてるのChatGPTだし、なんなら1日にしゃべる量よりChatGPTと話してることの方が多い可能性まであります ChatGPTのチャットツール自体はこちらから参加して試せるわけですが、プログラムを書くときに使ったことのない言語やライブラリを開拓する際ここまで有難い存在はありません． このようにネット上を探し回ると地味に時間のかかる情報もチャット形式で手に入ります． さて、今回の話題ですが、我が愛しのテキストエディタ「Visual Studio Code」のChatGP
おじさん全然検索しない問題｜mann
※本文は全て無料で読めます。 はじめに小3の国語の授業。先生が「分からない言葉に出会ったらすぐ辞典で調べる習慣をつけましょう」と言ったのを覚えている。なるほどと思った。 高校の英語の授業。先生が「電子辞書より紙の辞書で調べた単語の方が忘れにくい」と言ったのを覚えている。それはどうだろうと思った。 三島由紀夫は辞書を何度も通読していたらしい。知らない単語を調べるためではなく、語彙を増やすための積極的な辞書の活用。曰く、小説家になるためには辞書を読み込むことが大事なのだそうだ。 僕はというと、最後に紙の辞書を開いたのがいつだったか思い出せない。電子辞書も電池が切れたまま長らく触っていない。ネットの検索機能がそれらに取って代わってしまったからである。 ミシマのように先手を打って貪欲に語彙力をつける運用こそできないが、スマホによって、知らない言葉へのアクセスは専用の図書やデバイスが必要だった時代よ
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
GitHub Copilot を極める会
はじめに GitHub Copilot は、もはや単なるコード補完ツールではありません。 どの文脈を与え、どこまで任せ、どこで人が介入するか その設計次第で、生産性にもコード品質にも大きな差が生まれます。 本記事「GitHub Copilot を極める会」では、 GitHub Copilot を 補完ツール としてではなく、 設計・実装・リファクタ・テストまでを支援する開発パートナーとして使い切ることを目標に話を進めます。 中でもエージェントモードを使いこなすことや、カスタムされた命令を Copilot に読み込ませること、更にはコーディングエージェントへコードレビューをさせる方法までこの記事でご紹介させていただきます。 「書かせている」状態から、「制御して使っている」状態へ --- GitHub Copilot を使う側のレベルを一段引き上げる記事となれば幸いです。 それでは行きましょう
ユニットテストをGitHub CopilotとChatGPT使って書いてみたらやばかったです | DevelopersIO
GitHub Copilotとの単体テストがやばい。ChatGPTが書いてくれるテストもすごい。もうこれらがない時代には戻れないような気がします。 こんにちは。AWS事業本部コンサルティング部に所属している今泉（@bun76235104）です。 みなさんユニットテスト書いてますか？ 昨今AIがダミーデータを書いてくれたり、ユニットテストそのものを書いてくれたりと技術の進歩がすごいですね。 私はリファクタリングが好きですが、リファクタリングをする前に絶対に必要なもの。 そうテストですね。 今回私がテストを後回しにしてしまった以下のOSSについてGitHub CopilotとChatGPTのそれぞれの力を借りながら、テストを書いてみました ※ これは以前私が始めたプロジェクトであり、OSSとして公開されているので学習に使われても問題のないコードです。 なお、GitHub Copilotの料金や
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに GitHub Copilotを使っている開発者の皆さん、.github/copilot-instructions.mdというファイルを作成していますか？ このファイル1つで、Copilotをあなたのプロジェクト専用にカスタマイズし、もっと賢く、便利に使いこなすことができます。 本記事では、その強力な機能と具体的な活用方法を紹介します。 copilot-instructions.mdの紹介 一言で言えば、GitHub Copilot版のCLAUDE.mdです。 つまり、GitHub Copilotに与える指示書です。 このファイ
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 まずはCopilotくんにレビューしてもらおう
米GitHubは6月29日（現地時間）、関数名とコメントから、関数のコードを丸ごと自動補完するAIプログラミング機能「GitHub Copilot」（コパイロット、副操縦士の意）を発表した。専用ページから登録すると、テクニカルプレビュー版の招待を順次受けられる。 米Microsoftのコードエディター「Visual Studio Code」と、Visual Studio Codeベースのクラウド開発環境「GitHub Codespaces」向けの拡張機能として提供する。 例えば、コメントとして「// Get average runtime of successful runs in seconds」（成功した実行の平均実行時間を秒の形式で取得する）と書いておき、その下に「func averageRuntimeInSeconds」と関数を書き始めると、Copilotがその先を自動補完。必要な
GitHub Copilot のテクニック集/GitHub Copilot Techniques
GitHub Universe 2024 Recap in ZOZO https://zozotech-inc.connpass.com/event/336687/
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました！ この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います！ コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
結論 VSCodeでGithub Copilotを賢くするには以下を設定しておきましょう。 チャットの指示を作成しよう カスタムエージェントを作成しよう サブエージェントを活用しよう 自分も一度、デフォルト設定でバイブコーディングをしてみて「こんなもんか」と失望したものですが、これらの設定をしておくと実践で使えるレベルになりました。 チャットの指示を作成しよう 役割 フォルダや拡張子単位でCopilotに以下のような前提を加える事ができます。 リポジトリの全体像を前提や役割 リポジトリに含まれない外部接続の仕様 フォルダや拡張子のコーディング規約 ユースケース 作り方 VSCodeでGithub Copilotのチャットを開くと、右上の⚙️マークから「チャットの指示」で作成を開始します。 新しいファイルを作成するか、エージェントの指示を生成するか確認されるので、「新しい命令ファイル」を選び
GitHub Copilot のエージェントモードで複数タスクを並列に進めたい。でも、セッションの切り替えが面倒だったり、今どのタスクが何の状態なのか把握しづらかったりして、結局１つずつ片付けていた。 2026年1月の VS Code アップデート (v1.109) で追加されたエージェントセッション管理UIが、この問題をかなり解決してくれた。この記事では、実際の利用画面とともにこの機能について紹介する。 参考：VS Code v1.109 Release Notes - Agent Session Management 目次 何が変わったのか：エージェントセッション管理UIの全貌 並列タスクの実践ワークフロー 並列開発をうまく回すコツ 現時点での制約：マルチルートワークスペース VS Code + GitHub Copilot で並列開発は十分できる まとめ 1. 何が変わったのか：エー
はじめに 個人的に GitHub Copilot（以降: Copilot）にとてもお世話になっているので、自分なりの設定や良いなと思っている点をメモとしてまとめてみました！（2025/10時点） 基本的なことばかりかもしれませんが、どなたかの参考になりましたら嬉しいです！ 適していないと感じるケース CLIをメインで使いたい VSCodeが合わない 応答が遅いと支障が出る or ストレス Claude Codeの色々な機能（Sub Agents、Hooks）を活用している などなど Copilotを好んで使っている理由 いくつか理由があります！ 最近は機能差が減ってきたり、細かいところで使いやすさを感じる部分もあったりするのも理由の1つです。（機能面の比較に一部記載） 料金面 比較的料金が安い💰 少し開発する程度の方なら余裕をもって使えそうです！ 僕は最近開発がっつりではないので助かって
【導入】 すべての始まりは、一枚の「AI利用ランキング」だった こんにちは、FLINTERS新卒エンジニアの野崎です。 突然ですが、皆さんはAIコーディングツール、活用していますか？ 僕は8月頃から使えるようになった「Claude Code」にドハマりし、まさに"ゴリゴリ使い倒す"日々を送っていました。アイデアを壁打ちすれば設計のヒントをくれ、エラーコードを投げれば一瞬で解決策を示してくれる。まるで魔法使いのようなその力に、僕は完全に心酔していました。 しかし、そんな僕にある転機が訪れます。毎月発表される社内のAI利用状況レポートで、なんと僕が Claude Code利用者ランキング2位 にランクインしていたのです。 「え、俺がこんなに使っていいのか…？」「（従量課金だし）これ、まずいのでは…？」 一抹の危機感を覚えたのと同時に、僕は日々の開発業務に潜む、ある種の「ムダ」にも気づき始めてい
※この記事は個人的な実験の記事です※ ※実験内容は随時記事を更新していきます※ 24時間いつでも手助けをしてくれるGitHub Copilotさん。 24時間文句も言わずにいつでも親切に回答してくれるChatGPTさん。 そんな両者に要件だけ伝えて自動コーディングしてもらおう(AIペアプロ)、という実験記事です。 Copilot自動コーディング動画 以下の動画は、最初に要件だけをコメント入力して、それ以降はCopilotの提案を受け入れているだけになります。 コメントの入力と提案の受け入れ以外は、全くタイピングをしていません。 コメントの内容は Next.jsでボタンをクリックしたら画像を選択してブラウザに表示する です。 完成品 要件のコメントと受け入れだけをしたコードを実際に動かしてみました。 自動コーディングしてもらったコードは以下の通りです。 // Next.jsでボタンをクリック
［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング
［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、GitHubのIssueをAIにアサインすると、解決に向けて自律的にプログラミングを行う新機能「GitHub Copilot Coding Agent」をパブリックプレビューとして発表しました。 GitHub上のコーディングエージェントは、今年（2025年）2月に「GitHub Copilot Agent Mode」がプレビュー公開されています。これはタスクをVisual Sutido Code上の画面からプロンプトでGitHub Copilotに指示する形式でした。 参考：GitHub Copilot Agent Modeが登場。タ
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ | CyberAgent Developers Blog
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開！利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか？ CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの？」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
GitHub Copilot を使っていると、「このプロジェクト固有のルールを覚えてほしい」「特定のスクリプトの使い方を教えたい」といった場面に出くわすことがあります。これまでは、カスタム指示や AGENTS.md にそうした情報を記述することで対応してきましたが、ここに新たな最適化方法が登場してきています。それが「Agent Skills」です。 2025 年 12 月 18 日、Agent Skills が GitHub Copilot に追加されました[1]。Agent Skills は、必要な時だけ動的にロードされる「専門知識のパッケージ」として機能し、コンテキストを効率的に管理しながら Copilot の能力を拡張できます。 この記事では、Agent Skills の基本的な仕組みと、実際に動作する簡単なスキルの作り方を紹介します。さらに、VS Code の Chat Debug
書評：GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG - 若くない何かの悩み
本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので
プログラミング支援AIサービスまとめ。GitHub Copilot、AWS CodeWhispererなど11種類（2024年3月版）
GitHub CopilotやAWS CodeWhispererをはじめとする、コードエディタに統合できる11種類のプログラミング支援AIをまとめた。 GitHub Copilotに代表されるコードエディタに統合されたプログラミング支援AIサービスは、まだ登場して間もないにも関わらず、多くのプログラマの生産性向上にとって欠かせない機能になりつつあります。 と同時に、プログラミング支援AIサービスはGitHub Copilot以外にもさまざまなクラウドベンダ、ツールベンダ、スタートアップなどが参入し、多様な製品が新たに投入され続けている変化の激しい分野でもあります。 ここではその中から、現時点での主要なサービスやソフトウェアを11種類取り上げ、まとめました。導入や選択の参考にしていただければと思います。 価格別の主な機能 （Copilot Individual ／ 月額10ドル／年間100ド
このMCPはプロジェクト全体を把握 VSCode GitHub Copilotで 「Serena MCP」を使う方法 - Qiita
追記 2025年8月16日 なぜSerena MCPを使うのかの理由を知りたい人は必読！ 話題のSerenaMCPの仕組みを解説！ - izanami 追記終了 GitHub Copilotシリーズ はじめに 最近 Claude Code やKiro などプロジェクト全体を監視して、コードを書いたり、要件定義や設計やタスクリストを自動で作成したりと進化が激しいです。 一方、GitHub Copilotは全体をみるというよりも、現在の開いているファイルを手助けするというかんじです。 どうやらプロジェクト全体を見てくれてない、もしくは見ているのは少しだけというイメージがあります。 そこで 👇️ Serena MCP を使います。 oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and ed
はじめに 最近、AI開発のトレンドとして「マルチエージェント」という言葉をよく耳にするようになりました。 しかし、これを試すには複雑なPythonライブラリ（CrewAIやAutoGenなど）を導入したり、API利用料を気にしながらクラウドで動かしたりと、ハードルが高いのが現状です。 そこで本記事では、 普段使っている「VS Code」と「GitHub Copilot」だけ を使って、ローカル環境で疑似的にマルチエージェントシステムを構築・運用してみた事例を紹介します。 特別なツールや外部サービスは一切不要。「プロンプトファイルによる役割分担」という工夫だけで、いつもの開発体験がどう変わるのかを共有します。 そもそも「マルチエージェント」とは？ 「マルチエージェント」を知らない方のために、簡単にイメージを説明します。 通常のチャットAI（ChatGPTやCopilot）が 「何でもできる一
GitHub Copilot Chat を使う時のTips（Instruction files, Prompt files ）
はじめに GitHub Copilot は、Visual Studio Code (以下、VS Code) で提供される AI を活用したプログラミングツールで、VS Code上で拡張機能としてインストールすることで使用できます。 主な機能として、コードを編集中のファイルに対して続きのコードを提案してくれる Completions や、 自然言語でプログラミングをサポートする Chat があります。 今回は、GitHub Copilot の Chat を使う上で知っていると便利な知識を紹介します。 GitHub Copilot Chat のモードを使い分ける GitHub Copilot Chat にはいくつかのモードがあり、用途に応じて適切な mode を選択することで効率的に作業を進めることができます。 モード名 説明 使い道
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
開発生産性が上がるって分かったので GitHub Copilot Business を積極活用しています - Money Forward Developers Blog
エンジニアリング戦略室の高井といいます。 みなさん、GitHub Copilot は利用されていますか？ GitHub Copilot は GitHub と OpenAI が共同で開発した生成 AI を活用した開発支援ツールです。コードの自動補完、コード生成、ドキュメントの提案など、多岐にわたる機能を提供し、開発者の生産性を向上させることを目的としています。 マネーフォワードでは、昨年度にトライアルとして Copilot の利用を開始しました。本記事では、Copilot を利用して半年以上経過して、その利用がどのような効果をもたらしたかをレポートします。なお、ここで GitHub Copilot として言及されている Copilot のプランは GitHub Copilot Business です。 Copilot 利用状況・分析対象 なお、分析にはエンジニアリング組織のパフォーマンスを可
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？ - Qiita
Markdown + AI（GithubCopiotX）の驚異のタッグ！💥 2023年新世代の爆速ライティング体験へようこそ！💻いま、✨GithubCopiotXでMarkdownを作らないで、いつ作りますか？MarkdownVSCodegithubcopilotChatGPTMarkdownViewer 新世代のライティング体験 VSCode Insider＋GitHub Copilot nightly(Chat機能)で快適なMarkdown執筆体験を実現！ Markdown Viewerでリアルタイムにプレビューを確認しながら執筆可能！ Typoraを使っていた頃のライティング体験とは比べ物にならないほど快適！ ChatGPTと比べても、MarkDownを理解して会話ができるので便利すぎる！ ※2023/06/09追記(Chat機能など）ベータプレビュー版の機能について一旦削除m(
GitHub Copilotの活用はプルリク数・コードレビューの速さ・開発者体験・協働レベルを引き上げる - mtx2s’s blog
GitHub Copilotの活用は、開発者の作業手間を軽減するだけではない。実際に、プルリク数が約26%増えたと言う1。これは、生成AIをソフトウェア開発に活用することで具体的にどのような効果があるのかを数値化した調査結果の1つだ。 "The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers" と題された論文がその出典元である。日本語に訳せば、『生成AIが高度技能職に及ぼす影響: ソフトウェア開発者を対象とした3つのフィールド実験によるエビデンス』といったところか。“3つのフィールド実験” とは、マイクロソフト、アクセンチュア、フォーチュン100に名を連ねる匿名の電子機器製造企業での実験を指している。 本稿は、この論文を
GitHubは、日本時間10月29日未明から開催中の年次イベント「GitHub Universe 2025」で、Visual Studio CodeにおけるGitHub Copilotの新機能として、AIが仕様作成を支援する「Planモード」を発表しました。 GitHub Copilotにはすでに、質問や相談にAIが対応してくれる「Askモード」、コードの編集をAIが行ってくれる「Editモード」、AIに作業を指示すると自律的に実行する「Agentモード」があります。 今回の「Planモード」はこれらのモードに新たに加わるものです。 Planモードでは、人間が実装したい機能などの概要を入力すると、AIが既存のコードを分析した上で実装のための計画（Plan）を詳細に作成します。 その後、計画を作成する上であいまいな部分や未定義の部分があればそれについてAIが人間に質問をし、その回答を基に再び
GitHub Copilot 導入して1ヶ月経ったので振り返ってみた - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 今年に入ってから、AIの話題が尽きることのない、楽しい日々を送っています。それにしても目まぐるしく発展していっていますね〜 Gaudiyもちょうど1ヶ月前にプレスリリースで発表しましたが、全社的にChatGPT PlusとGithub Copilotを導入して、時代の変化に合わせたプロダクト開発スタイルを模索しているところです。 prtimes.jp （最近AIツールの模索にハマりすぎて3時に寝落ちる日々を送っています。） Twitterでも、#GitHubCopilot使えます のタグをよく見かけますし、GitHub Copilotを使い始めている企業が続々と増えているようです。 ということで、今回は、GitHub Copilot導入後ちょうど1ヶ月の運用を
GitHubのコードで学習したAIを用いたコード補完サービス「GitHub Copilot」のライセンスに関する問題で、GitHubとその親会社であるMicrosoft、開発に携わったOpenAIの3社に対する集団訴訟が提起されました。AIが学習したものを生成するサービスにまつわる訴訟は、これが初とされています。 GitHub Copilot litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://githubcopilotlitigation.com/ Joseph Saveri Law Firm and Matthew Butterick File Class-Action Lawsuit Against GitHub, Microsoft, and OpenAI Over Violations of Open-S
GitHub Copilotを「なんとなく使っている」状態から脱却するには、背後にある概念を理解することが近道だと思う。本記事では、Copilotの仕組みと各機能を概念レベルで整理し、「なぜそう動くのか」を理解することで使いこなせるようになることを目指す。 大前提：LLMがコードを生成する仕組み Copilotの挙動を理解するには、まずLLM（大規模言語モデル）の基本的な動作原理を押さえておく必要がある。 LLMは与えられたコンテキスト（入力）に基づいて、最も確率の高い続きを生成する。Copilotも同様で、「現在のコード」「開いているファイル」「プロジェクトの情報」などをコンテキストとしてモデルに渡し、その続きとしてコードを生成している。 つまり、Copilotを使いこなすとは「適切なコンテキストを与えること」に他ならない。これがこの記事全体を貫くテーマである。 インライン補完：最も基本
コーディング支援だけじゃない 「GitHub Copilot」をレガシーコードの文書化や説明に役立てる方法をGitHubが解説
GitHubは2025年1月15日（米国時間）、レガシーコードを扱うときにAI（人工知能）コーディングアシスタント「GitHub Copilot」がどのように役立つかや、GitHub Copilotを用いてレガシーコードを文書化したり説明したりする方法、これらを実施する際に留意すべきベストプラクティスを公式ブログで解説した。 GitHubは、GitHub Copilotが話題に上るときは、新しいコードの作成に焦点が当てられることが多いが、GitHub Copilotは既存のコードを理解するためにも同様に役立つと述べている。GitHub Copilotの自然言語処理機能を利用して、複雑なロジックを文書化したり、分かりにくい関数を説明したり、可読性を高めるための改善点を提案したりできるという。 レガシーコードを扱うときにGitHub Copilotがどう役立つ？ 関連記事 OpenAIの「o1
2026年2月25日、GitHub Copilot CLIがついにGAされました。 github.blog そこで今回はまだGitHub Copilot CLIをまだ見てない/触ってない という人向けに、ざっくりと使い勝手やベストプラクティスを3分で知ってもらえるような記事を書いてみました。 検証のコンテキスト 突然ですが、openapi-zod-clientというライブラリがあります。 github.com openapi-zod-clientはOpneAPI Specに定義された内容をZod Schemaへ変換してくれるライブラリです。一方でZodはTypeScript界隈では言わずと知れた型Schemaライブラリです。parseにより、データがSchemaに定義した型や形式に一致するかを検証することができます。 ところで、Zodは2025年4月のリリースでそれまでのV3からV4へと大
個人的GitHub Copilotの使い方メモ：VS Code・CLI・Cloud・Review・Spaces（2026/4時点）
はじめに こんにちは！サロンスタッフ予約サービス「minimo」でエンジニアをしている Nozomuts です。 個人的に GitHub Copilot（以降: Copilot）にとてもお世話になっているので、自分なりの設定や良いなと思っている点をメモとしてまとめてみました！（2026/4 時点） 長めの記事なので、気になるところから拾い読みしてもらえればと思います。 基本的なことも多いですが、どなたかの参考になれば嬉しいです！ 要約 いまの GitHub Copilot は、補完やチャットだけでなく、VS Code、CLI、Copilot cloud agent、Code Review、Spaces まで含む広い構成になっています。 この記事では、Copilot の全体像を整理したうえで、自分が実際に効いていると感じている VS Code 設定、CLI の使い分け、Copilot clo
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AIの質問を『選択肢+推奨度+理由』にしたら、意思決定の質と速度が圧倒的にあがった
設計書・コード・テストを全部AIに書かせて半年間開発してみたよ
GitHub Copilot を完全に使いこなす会
GitHub Copilotの全社導入とその効果 - ZOZO TECH BLOG
ChatGPTのVSCodeプラグインが神すぎる件について
GitHub Copilotを使っている人は全員"copilot-instructions.md"を作成してください - Qiita
GitHub Copilotがプルリクを勝手にレビューしてくれる設定を広めたい
GitHubにAIプログラミング機能「Copilot」登場 関数名とコメントから中身を丸ごと自動補完
明日からできる！GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発
GitHub Copilot導入後、初めて使う時。(豊富な使用例付き) - Qiita
Github Copilotを標準機能の範囲で賢くしよう - Qiita
VS Code + GitHub Copilot で並列タスクが快適になったので、やり方を整理する
個人的GitHub Copilotの使い方メモ - Qiita
Claude Code卒業！GitHub Copilotに乗り換えます！
ChatGPTとCopilotに要件だけ伝えて自動コーディングしてもらう(AIペアプロ) - Qiita
GitHub Copilot Agent Skills 入門
VS Code + GitHub Copilotで「”半自動”マルチエージェント」開発をやってみた
How to write better prompts for GitHub Copilot
VS Code、Copilotが仕様作成を支援する「Planモード」が追加
ついにGitHubのコードで学習したAI「GitHub Copilot」が集団訴訟に直面
GitHub Copilotを使いこなすための概念整理
3分で学ぶ GitHub Copilot CLI の基本とベストプラクティス - プププなテクブ
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