GitHub AI & ML

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Enterprise Java developers have a new superpower—drive GitHub Copilot from idiomatic Java code with annotations, virtual threads, and more. The post Using the GitHub Copilot SDK for Java appeared first on The GitHub Blog.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Go beyond chat in the GitHub Copilot app with these slash commands. They'll help you plan, collaborate, automate, and customize your dev workflow. The post A guide to slash commands in the GitHub Copilot app appeared first on The GitHub Blog.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how to build tools to simplify how you work—without writing a single line of code. The post How the GitHub legal team used Copilot CLI to streamline their workflows appeared first on The GitHub Blog.

著者は、GitHub Copilotアプリのスタックセッションとプルリクエスト機能を使って、10年前のフロントエンドコードベースをモダナイズした経験を共有。スコープクリープを避けながら、段階的なアップデートを実現した。

次々と現れるAIツールに圧倒されていませんか？この記事では、GitHub Copilotの既存機能を活用したシンプルなワークフローを紹介します。プロトタイピング、計画、実装、レビューの各ステップを踏み、新しいツールを追いかけずにAIの効果を最大化します。重要なポイント：ツールを1つ選ぶ、YOLOモードを有効にする、プロトタイプから始める、計画的に進める、Autopilotで実装する、人間によるレビューと反復を行う。

GitHub Copilotアプリを初めて使う方向けに、プロジェクトの開始方法、AIエージェントとの連携、キャンバスの探索、開発ワークフローの効率化について説明します。

GitHub Copilotは現在、APIレートで使用量を課金しています。本記事では、直接モデルアクセスと、Copilotを中心としたコーディングワークフロー、ポリシー、ツールを比較し、ニーズに応じた選択を支援します。

GitHub Copilotの「キャンバス」拡張機能は、AIを対話型ツールから視覚的でインタラクティブなワークスペースに変えます。開発者はプロンプトを使用して、課題のトリアージ、コードの可視化、セッション管理、プロンプトコーチング、知識検索などのタスク向けにカスタムキャンバスを作成できます。キャンバスはリアルタイムのコラボレーションをサポートし、ユーザーとAIエージェントが一緒に反復処理を行えます。

Copilotコードレビューを共有のUnixスタイルコード探索ツールに移行したところ、レビューコストが増加し発見される問題が減少した。問題はツールではなく指示にあった。指示をレビュアーのワークフローに合わせて書き直すことで、レビュー品質を維持しつつ平均コストを約20%削減した。

AspireチームはGitHub Agentic Workflowsを活用し、製品PRマージからドキュメントPR作成を自動化。中央値44.8時間でマージ率100%を達成し、ドキュメントの遅延を大幅に短縮。

GitHub Copilot CLI と Namecheap スキルを使用して、DNS レコードを手動で編集することなく、空のリポジトリからカスタムドメインで HTTPS を有効にしたライブサイトを約 14 分でデプロイする方法を紹介します。

GitHub Copilotエージェントハーネスは、複数のベンチマークでモデルベンダーハーネスと同等のタスク完了率を達成しつつ、トークン消費が少なく、20以上のモデルをサポートします。

GitHubのシニアディレクターが、40の自動化を使ってワークフローを管理し、本当に重要なことに集中できるようになった経験を共有。会議準備、フォローアップ、チームの調整などを自動化することで、特にAuDHD（自閉症スペクトラムと注意欠陥多動性障害の併発）を持つ彼女にとって、自動化は不可欠なアクセシビリティツールとなっている。

GitHub の社内 Copilot 搭載分析エージェント Qubot は、従業員が自然言語でデータについて質問できるようにします。本記事では、その構築方法と学びを紹介します。

GitHub Copilot は、プロンプトキャッシュとオンデマンドツール読み込みにより冗長なコンテキストを削減し、タスクの意図とモデルのリアルタイム健全性に基づいて最適なモデルを選択する Auto モデル選択を導入することで、品質を犠牲にすることなくクレジットを節約します。

GitHub Copilot CLIのスラッシュコマンドを使用して、モデルの切り替え、コンテキスト管理、セッションの再開、変更の検査、ディレクトリの移動、権限のリセットを行う方法を学びます。

GitHubがGitHub Multilingual Repositories Dataset（CC0-1.0）を公開。4000万以上のリポジトリにわたる8000万以上の分類行を含むメタデータセットで、README、Issue、プルリクエストの言語分類を提供し、多言語開発者コンテンツの発見とAIツールの開発を促進する。

GitHub Copilot CLIは、よりスマートなサブエージェント委任により、不要な引き継ぎや待機時間を削減しました。本番A/Bテストでは、ツール障害が23%減少し、ユーザー待機時間が5%改善されました。記事では、委任のボトルネックの特定、オーケストレーションポリシーの改良、および検証プロセスを詳しく説明しています。

GitHubはLLMベースのコンテキスト検証を導入し、シークレットスキャンの誤検出率を75.76%削減。アラートの信頼性と開発者の信頼を向上させました。

GitHub Copilot CLIにLSPサーバーをインストール・設定することで、力任せのgrepや逆コンパイルから脱却し、真のコードインテリジェンスを実現します。LSPセットアップスキルは14の言語に対応し、自動化を提供します。本記事ではその仕組みと開始方法を解説します。

GitHub Copilot CLI にカスタムエージェント機能が導入され、開発者はMarkdownファイルでエージェントプロファイルを定義し、チームのコンテキストを繰り返し可能でレビュー可能なワークフローにエンコードできます。本記事では、カスタムエージェントの概念、作成方法、使用例（セキュリティ監査、IaCコンプライアンス、リリースドキュメント生成）を詳しく説明します。

GitHub Copilotは14万組織に利用され、年間成長率100%超。GartnerはGitHubを3年連続リーダーに位置付け、実行能力で最高評価。

GitHub Copilot CLIセッションのリモートコントロールがgithub.comとGitHub Mobileで一般提供開始。VS CodeやCLIでセッションを開始し、スマートフォンなど他のデバイスから監視・調整できます。リアルタイム監視、途中での指示変更、権限承認など、プライバシーを保ったままクロスデバイスワークフローを実現します。

GitHub は、エンジニアにリアルタイムのアクセシビリティ回答を提供し、本番環境に送られる前に簡単な問題を自動的に修正する実験的な汎用アクセシビリティエージェントを試験運用中です。このエージェントは 3,535 件のプルリクエストをレビューし、68% の解決率を達成。トップ 5 の問題は、構造の明確化、コントロールの命名、通知、テキスト代替、キーボードフォーカスの順序です。記事では、マインドセット、過去の課題の活用、サブエージェントアーキテクチャ、線形命令実行、テンプレート化されたコンテンツの受け渡し、複雑性とリスクパターンの処理に関する教訓を共有しています。

あるHubberがGitHub Copilot CLIを使って、任意のコードベースをユニークなローグライクダンジョンに変える拡張機能を構築した方法を紹介します。BSPアルゴリズムによる手続き型生成、/delegateコマンドの活用法、インストール方法などを詳しく解説。

GitHubはAPIプロキシによるログ記録、自動監査・最適化ワークフローの構築、未使用MCPツールの削除、CLIへの置き換えなどを通じて、エージェンティックワークフローのトークン消費を最大62%削減しました。

AIコーディングアシスタントの普及に伴い、エージェント生成コードのレビューが新たな課題となっています。CIの弱体化、コードの重複、幻影的な正しさなどの危険信号を特定し、体系的なレビュープロセスを提供する実践的なガイドです。

従来のテスト手法は非決定的環境で誤警報を頻発します。本記事では、支配分析を用いた構造的検証フレームワーク「トラストレイヤー」を提案し、重要な成果と環境ノイズを区別してAIエージェントの信頼性を高める方法を解説します。

CLIのインタラクティブモードと非インタラクティブモードの違いを学びます。インタラクティブモードはチャットのような体験で深いコラボレーションに、非インタラクティブモードは迅速な単発の回答に適しています。

Rubber Duck Thursday の配信で、GitHub チームが GitHub Copilot CLI を使って AI を活用した絵文字リスト生成ツールを構築しました。ターミナルで動作し、箇条書きを貼り付けて Ctrl+S を押すと、関連する絵文字に変換されてクリップボードにコピーされます。OpenTUI、Copilot SDK、clipboardy を使用して構築されており、オープンソースです。