GitHub Copilot Chat 舐めていた - ちなみに
marketplace.visualstudio.com GitHub Copilot と直接会話できる Copilot Chat 、皆さん使ってますか？ 私は最近まともに使い始めました。 Copilot と言えば補完だけだと思っている人、以前ちょっとだけ触れて使えないと思った人(僕です)、いまのバージョンをもう一度触ってみてください、めっちゃ便利になっている。 www.youtube.com この動画が出来ることを追いかけるのに良さそうなので見てください。 ベースモデルがGPT-4に変わったりとかいろいろ変化はありますが、便利なのは Participant や Context の概念が入ったことだと思います。 Participantは @workspace みたいなやつで、Chat-GPTにおける GPTs みたいなやつ。例えば @workspace ならいま開いているプロジェクトについ
E2Eテストワークフローを高速化・安定化させる取り組み | ドクセル
スライド概要 GitHub Actions Meetup Tokyo #3 https://gaugt.connpass.com/event/317178/ このプレゼンテーションでは、サイボウズ社のGaroonのE2Eテストについて、GitHub Actions self-hosted runner 上で実行していたE2Eテストを高速化・安定化させるために取り組んだこと、E2Eテストワークフローの視点の改善アイディアについて話されます。GaroonのE2Eテストにおける実行時間とFlakyが問題となっており、その改善に取り組んだ内容が紹介されています。 おすすめタグ：GitHub Actions,E2Eテスト,self-hosted runner,Garoon,テストワークフロー
任意のキーワードを元にAIがGithubから検索してくれるコード検索エンジン・「Code Finder」
Code Finder Code Finderは任意のキーワードを元にAIがGithubから検索してくれるコード検索エンジンです。特別な機能や便利な設定等は用意されておらず、単純に探したいOSSやコードスニペットをを探すコード検索エンジンとなっています。 OpenAIの GPT-3.5-Turboモデルを微調整して、ユーザーの入力したリクエストをGithubの検索クエリに変換する事で実現しているそうです。 システムのコアには、高度なアルゴリズムパイプラインがあり、検索クエリを受信した後に、アルゴリズムはGitHub Search API にリクエストを行い、関連するすべてのリポジトリをJSONで取得、このJSONからデータを分析し、関連性に基づいて検索結果をランク付けし、結果として反映される、という仕組みだそうです。 日本語で検索してもそれなりに精度が高かったですが、英語だとより確実みたい
『GitHub CI/CD実践ガイド』でGitHub ActionsとCI/CDを体系的に学ぼう - 憂鬱な世界にネコパンチ！
『GitHub CI/CD実践ガイド――持続可能なソフトウェア開発を支えるGitHub Actionsの設計と運用』という書籍を最近出版したので紹介します。本書ではGitHub Actionsの実装と、CI/CDの設計・運用を体系的に学べます。一粒で二度美味しい書籍です。筆者個人としては「実践Terraform」以来、4年半ぶりの商業出版になります。 gihyo.jp どんな本？ GitHub利用者にとって、もっとも導入が容易なCI/CD向けのソリューションはGitHub Actionsです。GitHub Actionsの活用事例は多く、検索すればたくさん情報が出てきます。ただ断片的な情報には事欠かない反面、体系的に学習する方法は意外とありません。CI/CD自体がソフトウェア開発の主役になることもまずないため、なんとなく運用している人が大半でしょう。そこで執筆したのが『GitHub CI/
過去のGitHub Actionsのbuild時間を取得して集計してグラフにする - xuwei-k's blog
継続的にメンテナンスするのではなくて、雑な使い捨てでいいならshellscriptとjq職人芸でいけるので頑張ってしまったけれど、継続的にやるならもっと違うもので書いた方がメンテナンスしやすいと思います。 細かい部分はいくらでも改善の余地があるとは思いますが、とりあえず動いたのでヨシ・・・!? 以前も多少似たような何か作ったけど、こういうの誰か既にもっと綺麗に作ってないんですかね。 xuwei-k.hatenablog.com GitHub Actionsのログはデフォルトでは90日保存されてるはずなので、その程度の期間をなんとなく集計したいだけならば、こうやって後から集計するだけで十分ですね。 もちろん、yamlの内部の構造がすごく変わっていると集計が難しいか実質不可能になるリスクはありますが。 もっとしっかり計測したいならば、buildした時点で専用の場所に綺麗に記録して、他のもっとリ
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 返信テンプレート を設定して、レビュー意図を明確に伝えよう！ - Qiita
概要 レビューコメントを残す際にラベルやアラートを付けるどのような指摘なのかがより明確に伝わり、対応するべきか、そのままでいいのか判断しやすくなります。 Gitシリーズ記事まとめ 各種機能紹介 Saved replies 公式で用意されている、IssueやPull Requestを書く際に使用できる返信テンプレートを管理できます。 Alert マークダウン形式でアイコンと色で重要性を使い分けることができます。 Shields.io 公式の機能ではないですが、よくGitHubのREADMEなどにおしゃれなバッジを付ける時に利用されます。 返信テンプレートに登録する こちらのリンクからテンプレートを設定します。 何でも登録できますが、私は下記の設定をしてます。ご参考にどうぞ ラベルを使うのか、アラートを使うのかはぶっちゃけ好みだと思うので、自分が好きだと思う方を使ってみてください！ ラベル 絶
Using GitHub Copilot in your IDE: Tips, tricks and best practices
AI has become an integral part of my workflow these days, and with the assistance of GitHub Copilot, I move a lot faster when I’m building a project. Having used AI tools to increase my productivity over the past year, I’ve realized that similar to learning how to use a new framework or library, we can enhance our efficiency with AI tools by learning how to best use them. In this blog post, I’ll s
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 Tips and Tricks
30分でわかるシステム運用アンチパターン / Operations Anti Patterns in 30 minutes
GitHub ActionsでファイルをS3にキャッシュするアクションを作りました - プログラムモグモグ
GitHub Actionsでは依存パッケージやビルド結果などをうまくキャッシュすることで、テストやビルドの時間を短縮できます。 actions/setup-nodeやactions/setup-javaなどの各言語のオフィシャルアクションは各パッケージマネージャーのためのキャッシュ機構を提供していますし、actions/cacheを使って任意のファイルをキャッシュすることもできます。 これらは内部で@actions/cacheパッケージを使っており、キャッシュの機構はGitHub自身の機能と密に結びついています。 しかし、GitHub Actionsのキャッシュはリポジトリごとに10GBまでという制限があり、開発者の多いリポジトリではsetup-nodeのキャッシュだけでもすぐに上限に達してしまいます。 私の所属するチームのリポジトリはGitHub Enterprise Serverにホ
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に大量の悪質リポジトリ、その数“10万超” 感染するとパスワード流出の恐れ
GitHubでマルウェアを仕込んだリポジトリを本物に見せかけて拡散させる手口が横行し、10万を超す感染リポジトリが見つかっているとしてサイバーセキュリティ企業が注意を呼びかけている。攻撃は今も続いており、何も知らない開発者がこうしたリポジトリを使えば、マルウェアに感染してパスワードなどの情報が流出する恐れがある。 サプライチェーンのセキュリティ対策を手掛ける米Apiiroによると、GitHubのリポジトリを狙う「リポコンフュージョン（取り違え）攻撃」は2023年11月ごろから激化したという。 攻撃者は、開発者をだまして悪質なコードやファイルをダウンロードさせる目的で、正規のリポジトリのクローンを作成。そこにマルウェアを呼び出すコードを仕込み、同一の名称でGitHubにアップロードする。次に自動化の仕組みを使ってそれぞれを何千回もフォークさせ、Web上のフォーラムなどで宣伝しているという。
GitHub に入社して 3 年経った - @kyanny's blog
2024-02-09 で GitHub に入社して丸 3 年経った。入社日は 2021-02-09 だった。 （これは 2024-03-06 に書いている） 3 年目はあまり良い一年ではなかった。年末年始は US テック業界にレイオフの嵐が吹き荒れ、GitHub でも 2 月にレイオフが行われた。比較的仲がよかったエンジニアも対象になり、数少ない「つて」がなくなった。春以降は同僚が育児休暇に入り（これはとても良いことだ）、仕事量が増えてオーバーワーク気味になった。勤怠の記録を振り返ると実稼働時間（残業）が顕著に増えたわけではないが、週末も翌週の仕事のことが頭から離れなかったり（まあそれは昔から割とそうだが）、仕事中も息つく暇なく次から次へと問い合わせをこなす感じで余裕がなかった。秋には状況が改善したが、知らずのうちにストレスを溜め込んでいたようで、職場に関連して思慮の浅さからくる失敗をして
GitHub、社内コードを学習させカスタマイズ可能な「Copilot Enterprise」正式サービス開始
GitHubは、AIがコードの生成や解説を行うGitHub Copilotの機能を基に、企業などが社内のコードやドキュメントに合わせて学習させカスタマイズ可能なサービス「Copilot Enterprise」を正式版として提供開始したと発表しました。 社内のコードやドキュメントを用いてカスタマイズ GitHub Copilotはオープンソースなどの公開されているソースコードを基に学習しているとされています。そのため、そのままでは社内のライブラリやコーディングルール、ドキュメントなどについての知識を持ちません。 今回正式版となったCopilot Enterpriseは、外部に公開されていない社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、社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
ぼくのかんがえたさいきょうのDevOps実現構成
はじめに 昨年、AWS のインフラを運用・監視する上で使いやすいと思ったサービスを組み合わせて構成図を紹介した記事、「【AWS】ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成」が投稿したその日の Qiita のトレンド 1 位になり、はてなブックマークのテクノロジー分野でトップを飾りました。（たくさんの方に見ていただき感謝してます！） 本記事では「ぼくのかんがえたさいきょうの運用・監視構成」の続編として「ぼくのかんがえたさいきょうの DevOps 実現構成」を紹介させていただきます。あくまでも「ぼくのかんがえた」なので私個人の意見として受け入れていただけると助かります。 前回の記事でもお伝えいたしましたが、各個人・企業によって環境は違うと思いますし、使いやすいサービスは人それぞれだと思うので、これが正解という訳ではありません。一個人の意見として参考にしてただければ幸いです。 また、こちらの記事
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