GitHub Copilot:エージェントの覚醒
Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表：VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能（AI）は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
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
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開
［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to log all the cities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
［速報］GitHub CopilotでGemini 1.5 Pro、Claude 3.5 Sonnetが選択可能に。OpenAIのGPT-4o、o1-preview、o1-miniにも対応
基調講演では、GitHub Copilotの新機能としてAnthropicやGoogleの大規模言語モデルが選択可能になることが発表されました。 選択可能になるのはAnthropicのClaude 3.5 Sonnet、GoogleのGemini 1.5 Pro、OpenAIのGPT-4o、o1-preview、o1-miniです。 Claude 3.5 Sonnetは本発表と同時にGitHub Copilotで利用可能となり、GoogleのGemini 1.5 Proは数週間のうちに利用可能となる予定です。同社は今後さらに多くの機能や領域でマルチモデルの選択を可能にしていく予定です。 同社CEOのトーマス・ドムケ（Thomas Dohmke）氏は「すべてのシナリオに最適な単一のモデルはなく、開発者は自分にとって最適なモデルを選べることを期待しています。AIコード生成の次のフェーズは、マル
AIコーディングツール導入のメリット、課題、企業の取り組み状況は？ GitHub調査
GitHubは2024年8月20日（米国時間）、米国、ブラジル、インド、ドイツの企業におけるソフトウェア開発者など2000人を対象に、ソフトウェア開発におけるAI（人工知能）コーディングツールの導入状況や導入のメリット、課題などを調査した結果を発表した。 同調査ではAIコーディングツールを、「生成AIとLLM（大規模言語モデル）を使用して、ソフトウェア開発サイクル全体を通じてエンジニアリング支援を提供する開発者向けツール」と定義している。 調査は、GitHubの委託によりWakefield Researchが2024年2月26日～3月18日に、米国、ブラジル、インド、ドイツの企業に勤務する学生以外の従業員2000人（各国500人）を対象にオンラインで実施した。内訳はソフトウェアエンジニア、開発者、プログラマー、データサイエンティスト、ソフトウェアデザイナーだ。 GitHubは2023年に、
GitHubが考える開発へのAI活用--「2025年の崖」への対応や日本の立ち位置
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます GitHubの日本法人ギットハブ・ジャパンは5月14日、AI搭載プログラミング支援ツール「GitHub Copilot」および責任あるAIイノベーションに関する記者説明会を開催した。 まず、日本・韓国エンタープライズ担当シニアディレクターを務める角田賢治氏が登壇し、国内事業の概況を紹介。「GitHub」を使用する国内開発者数が300万人を超え、対2023年成長率は31％増で、2023年に70万ユーザーを獲得したことになるという。AIプロジェクトへの貢献度は世界第3位であり、日本の開発者が生成AIプロジェクトに積極的に貢献をしていると同氏はアピールする。 2024年3月に現職への就任が発表された角田氏は、AI技術を使った開発プラットフォー
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化
GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化 テクニカルプレビューは上記のCopilot Workspaceのページからウェイトリストボタンをクリックして申し込みます。 Copilot Workspaceはほとんど全ての工程を自動化 Copilot Workspaceは、自然言語で書かれたIssue（課題）を基に、Copilotが仕様案と実装計画を示し、コーディングや既存のコードの修正を行い、ビルドをしてエラーがあればデバッグも行うという、プログラミングのほとんど全ての工程をCopilotが自動的に実行してくれる、というものです。 人間は各工程でCopilotから示される内容を必要に応じて修正するか、そのまま見守ることになります。 GitHub CEOのThomas Dohmke（トーマス・ドムケ）氏は、Copilot
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、脆弱性のあるコードの自動修正機能発表。AIボットが修正済みコードと解説をプルリクエスト
GitHubは、脆弱性のあるコードをAIボットが自動的に発見、修正したコードとその解説をプルリクエストしてくれる「code scanning autofix」（コードスキャン自動修正機能）を発表しました。 Meet code scanning autofix, the new AI security expertise now built into GitHub Advanced Security! https://t.co/cTDuKZCWMv — GitHub (@github) March 20, 2024 下記がそのコードスキャン自動修正機能の説明です。「Found means fixed: Introducing code scanning autofix, powered by GitHub Copilot and CodeQL」から引用します。 Powered by GitH
GitHub、公式ドキュメントを学習したAIが質問に答えてくれる「Copilot in GitHub Support」正式リリース
GitHubは、GitHubのサポート窓口においてGitHubの公式ドキュメントを学習したAIが回答してくれる「Copilot in GitHub Support」の正式リリースを発表しました。 「Copilot in GitHub Support」とはどのようなものなのか、正式リリースを発表した同社のブログ「Copilot in GitHub Support is now available!」で、次のように説明されています。 Copilot in GitHub Support reduces the need to manually search for the right context across different pages in the official GitHub documentation. The assistant efficiently distills rel
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023
［速報］GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、組織内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能になるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
| GitHub Copilot Patterns & Exercises
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
Microsoftはコード補完AIツール「GitHub Copilot」でユーザー1人あたり月額3000円近くの損失を出しているという報告
Microsoftが2021年に発表したコード補完AIツール「GitHub Copilot」は、2022年に月額10ドル(約1500円)または年額100ドル(約1万5000円)で利用可能な有料サービスとして提供が開始されました。ところが、経済紙のウォール・ストリート・ジャーナルが発表したレポートによると、MicrosoftはGitHub Copilotのユーザー1人あたり月額20ドル(約3000円)近くの損失を出しているとのことです。 Big Tech Struggles to Turn AI Hype Into Profits - WSJ https://www.wsj.com/tech/ai/ais-costly-buildup-could-make-early-products-a-hard-sell-bdd29b9f Report: GitHub Copilot Loses an
サイバーエージェントのGitHub Copilot導入と 開発生産性
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
開発者はコーディングよりもビルドとテストの待ち時間が長く、チームの協力でコード作成が高速に。すでに92％がAIを仕事に活用。GitHubによる米国の開発者500人の調査
GitHubは、現在の開発ツールやワークフローが開発者の体験にどのような影響を与えるかについて、米国に拠点を置く企業のソフトウェア開発者500人を対象に調査した結果を発表しました。 その内容は、開発者がコーディングの時間よりもビルドやテストなどのCI待ちの時間が長いと感じていること、チーム内の協力によってカバレッジやコード作成が改善されること、そしてすでに92％がAIを仕事に活用していることなど、興味深い内容が明らかになっています。 ポイントとなるグラフをいくつか紹介しましょう。 ビルドの待ち時間が長すぎる！ 開発者の典型的な1日の仕事の中で何に時間が費やされているのか、個々の開発者に時間の長い上位3つまでの時間の使われ方と1日の中でのその割合を回答してもらい、それを集計したが下記のグラフです（分かりやすいように、オリジナルの英語のグラフを一部を加工して日本語を埋め込んでいます。以後すべて
ようこそ | GitHub Copilot - Patterns & Exercises
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。 🚀 � ��nU 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
【Copilot はじめました】GitHub Copilot 導入におけるハードルの整理 - M&Aクラウド開発者ブログ
こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot（以下Copilotと呼びます）を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使
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