なぜCopilot活用はうまくいかないのか？ 試してわかったChatGPTとの「決定的な」違い
プロンプトを書かずに生成AIを利用可能に Copilot for Microsoft 365は、生成AIを活用したソリューションの1つです。生成AIの活用と聞けば、AIへの指示である「プロンプト」を上手に作成し使いこなす姿を思い浮かべる人も多いでしょう。プロンプトの作成スキルはプロンプトエンジニアリングとも呼ばれ、生成AIを深く活用するために習得すべきとされています。 しかし、多くのユーザーにとって、プロンプトエンジニアリングは新しいスキルであり、習得までに時間もかかります。何よりもプロンプトを作成する作業は、時間と労力を要するものです。 Copilot for Microsoft 365は、この面倒なプロンプトを書かずとも、簡単に生成AIを利用できる機能が実装されていることが特徴です。Copilot for Microsoft 365を使いはじめたときには、まずはそうした簡単に利用できる
VS Codeの拡張機能として開発されたGithub Copilotライクな完全オープンソースのAIコード補完プラグイン・「Twinny」 - かちびと.net
TwinnyはVS Codeの拡張機能として開発されたGithub Copilotライクな完全オープンソースのAIコード補完プラグインです。MITライセンスの元でソースコードが公開されています。 完全に無料且つ完全にプライベートである事も仕様の1つとしているため、無料と言いつつAPIキー代金はかかる、といった事も無いようローカルでLLM推論を実行するOllamaやllama.cpp、LM Studio等とシームレスに動作するよう設計されています。 完全無料でAIモデルもローカルで動かす安全なAIコーディング、となるとこのようにマシンスペックが求められますが、それでも少し前よりも導入ハードルは低くなってきた印象はありますね。もちろん有料でプライバシーも気にならない、或いは使う事を許可された環境なら、本家copilotを使うのが正しい選択だと思います。 TwinnyGithub
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
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
| 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
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
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
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