GitHub AI & ML

AI 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：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 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：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 服務暫時不可用，以下為來源摘要，待恢復後補全翻譯：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.

本文介紹了作者如何使用GitHub Copilot應用的堆疊會話和拉取請求功能，成功現代化了一個古老的前端專案。透過分階段處理依賴升級、樣式重構和元件替換，避免了範圍蔓延，實現了高效的程式碼迭代。

面對層出不窮的AI工具感到不知所措？本文分享一個基於GitHub Copilot的簡單工作流程，透過原型設計、規劃、實施和審查，無需追逐新工具即可大幅提升AI使用效率。要點包括：選擇一個工具、開啟YOLO模式、從原型開始、有條理地規劃、使用Autopilot實施，以及人工審查與迭代。

GitHub Copilot 應用可以幫助你啟動專案、與 AI 代理協作、探索畫布並簡化開發流程。本文介紹如何開始使用。

GitHub Copilot現以API費率計費。本文對比了直接模型訪問與圍繞編碼工作流、策略和工具的Copilot方案，幫助開發者根據自身需求選擇。

GitHub Copilot的“畫布”擴充套件將AI從對話工具轉變為視覺化、可互動的工作空間。開發者可以透過提示建立自定義畫布，用於問題分類、程式碼視覺化、會話管理、提示最佳化以及知識查詢等任務。畫布支援即時協作，允許使用者和AI代理在同一介面上共同迭代。

將Copilot程式碼審查遷移到共享的Unix風格程式碼探索工具後，審查成本上升且發現的問題減少。問題不在工具，而在指令。透過重寫指令以適配審查者工作流，平均審查成本降低了約20%，同時保持了審查質量。

Aspire團隊透過GitHub Agentic Workflows實現了從產品PR合併到文件PR的自動化流程，中位時間44.8小時，100%合併率，顯著縮短了文件滯後時間。

本文介紹如何利用 GitHub Copilot CLI 和 Namecheap 技能，在大約 14 分鐘內完成從空倉庫到在自定義域名上啟用 HTTPS 的網站部署，而無需手動編輯任何 DNS 記錄。

GitHub Copilot代理框架在多個基準測試中實現了與模型供應商框架相當的任務完成率，但token消耗更低，並支援20多種模型。

GitHub高階總監分享如何使用40個自動化工具管理工作流程，騰出精力專注於真正重要的事。她介紹了自動化如何幫助她處理會議準備、跟蹤承諾、保持團隊一致等，特別是作為一名ADHD和自閉症患者，自動化成為她重要的輔助工具。

GitHub 內部使用 Copilot 驅動的 Qubot 智慧代理，讓員工能夠用自然語言查詢資料倉儲，無需分析師介入。本文介紹了 Qubot 的架構、上下文層、評估框架及經驗教訓。

GitHub Copilot 透過提示快取和按需工具載入減少冗餘上下文，並引入 Auto 模型選擇功能，根據任務意圖和模型即時健康狀態自動選擇最佳模型，從而在保持質量的同時節省 AI 積分。

本文介紹了GitHub Copilot CLI中的斜槓命令，包括切換模型、管理上下文、恢復會話、檢查更改、導航目錄和重置許可權等，幫助使用者更高效地控制終端AI代理。

GitHub釋出多語言倉庫資料集（CC0-1.0），包含超過80百萬分類行，涵蓋4000萬以上公共倉庫的README、問題和PR的語言分類。該資料集旨在幫助研究人員和開發者發現非英語開發者內容，促進多語言AI工具的開發。

GitHub Copilot CLI 透過更智慧的子代理委託機制，減少了不必要的任務交接和等待時間。在生產 A/B 測試中，工具故障率降低了 23%，使用者等待時間減少了 5%。文章詳細介紹瞭如何識別委託瓶頸、改進策略以及驗證效果。

GitHub 透過引入基於 LLM 的上下文驗證，將秘密掃描的誤報率降低了 75.76%，提升了警報的可靠性和開發者的信任度。

GitHub Copilot CLI 現在可以透過 LSP 設定技能來安裝和配置語言伺服器，從而獲得精確的程式碼語義理解，不再依賴暴力 grep 或反編譯。本文介紹了該技能的工作原理、配置格式以及 14 種支援的語言。

GitHub Copilot CLI引入了自定義代理功能，允許開發者使用Markdown檔案定義代理配置檔案，將團隊上下文編碼為可重複、可審查的工作流程。本文詳細介紹了自定義代理的概念、如何建立和使用它們，並提供了三個實用的工作流示例：安全審計、基礎設施即程式碼合規和釋出文件生成。

GitHub Copilot現已服務14萬組織，年增長率超100%。Gartner連續三年將GitHub評為企業AI編碼代理領導者，並在執行能力上給予最高分。

GitHub Copilot會話的遠端控制功能現已全面上線，支援在github.com和GitHub Mobile上使用。開發者可以在VS Code或CLI中啟動會話，然後在手機或其他裝置上繼續監控和調整。該功能支援即時監控、中途更改指令、審批許可權請求等，實現跨裝置的無縫工作流，且預設保持私有。

GitHub 正在試點一個實驗性的通用無障礙智慧體，旨在為工程師提供即時無障礙問題解答，並在程式碼上線前自動捕獲和修復簡單的無障礙問題。該智慧體已審查 3535 個拉取請求，解決率達 68%，主要涉及結構清晰性、控制元件命名、通知、文本替代和鍵盤焦點順序等問題。文章還分享了構建過程中的心態、歷史資料利用、子智慧體架構、線性指令執行、模板化內容傳遞，以及對複雜模式和高風險區域的處理策略。

一位開發者利用 GitHub Copilot CLI 構建了一款終端地牢遊戲，該遊戲能將任意程式碼庫轉化為獨特的 rogue-like 地牢。文章詳細介紹瞭如何使用 BSP 演算法進行程式化生成、Copilot CLI 的 /delegate 命令如何協助開發，以及如何安裝和遊玩這個有趣的專案。

GitHub 透過 API 代理監控、自動審計和最佳化工具，系統性地降低了其代理工作流的令牌消耗，實現了高達 62% 的成本節約。

隨著AI編碼助手的普及，Agent生成的程式碼審查成為新的挑戰。本文提供了實用的審查指南，包括如何識別CI遊戲、程式碼複用問題、幻覺正確性等危險訊號，並提出了系統化的審查流程。

傳統測試方法在非確定性環境中頻繁產生誤報。本文提出一種基於支配分析的結構化驗證框架，透過構建“信任層”來區分關鍵結果與環境噪聲，實現對AI智慧體的可靠驗證。

本文介紹了 GitHub Copilot CLI 的兩種主要模式：互動式模式和非互動式模式。互動式模式允許使用者與 Copilot 進行來回對話，適合深入協作；非互動式模式則提供快速的一次性答案，適合簡單任務。

在 Rubber Duck Thursday 直播中，GitHub 團隊使用 GitHub Copilot CLI 構建了一個 AI 驅動的表情符號列表生成器。該工具執行在終端，使用者輸入要點後按 Ctrl+S 即可自動替換為相關表情符號並複製到剪貼簿。專案使用了 OpenTUI、Copilot SDK 和 clipboardy，是開源的。