GitHub Copilot Intelligent Body Mode neu aufgelegt, KI-Paarprogrammierung entwickelt sich zu autonomen Intelligenzen!

GitHub Kopilot Ein großes Upgrade: die bahnbrechende Agent-Modus Die Vorabversion rockt, und sie wird die Art und Weise, wie Sie mit KI programmieren, umkrempeln - statt passiver Vorschläge wird Copilot in Zukunft in der Lage seinAutonome Iteration von Code, Identifizierung und Behebung von Fehlern und sogar die Ausführung von Terminalbefehlender intelligente Assistent! Inzwischen ist die lang erwartete Copilot-Bearbeitungen Die Funktion ist auch offiziellAllgemeine Verfügbarkeit (GA)steht Ihnen eine reibungslosere und leistungsfähigere Bearbeitung mehrerer Dateien zur Verfügung. Lassen Sie sich inspirieren von GitHub Kopilot Hat eine neue Ära der KI-Programmierung begonnen?

Einführung des Intelligentsia-Modus für GitHub Copilot in VS Code, Ankündigung der vollständigen Verfügbarkeit von Copilot Edits und erste Vorführung von GitHub Copilot's SWE Intelligentsia.

Als GitHub im Jahr 2021 GitHub Copilot einführte, hatte GitHub Copilot ein klares Ziel: das Leben von Entwicklern zu erleichtern, indem es ihnen mit einem KI-gestützten Programmierassistenten hilft, besseren Code zu schreiben. KI ersetzt keine Entwickler. Stattdessen ist die KI immer auf der Seite des Entwicklers. Und wie jeder gute Stellvertreter kann Copilot autonom agieren: zum Beispiel, wenn es darum geht, Feedback zu einer Pull-Anfrage zu geben, eine Sicherheitslücke automatisch zu beheben oder eine Idee zu haben, wie man ein Problem lösen kann.

Heute aktualisiert GitHub den GitHub Copilot, um ihm leistungsfähigere KI-Funktionen für Intelligenzen zu geben - mit der Einführung des Intelligentsia-Modells in VS Code und der Ankündigung der vollständigen Verfügbarkeit von Copilot Edits.GitHub fügt einen Modellselektor für alle Copilot-Nutzer in der GitHub fügt hinzu Zwillinge 2.0 Flash, und GitHub stellte die neue autonome Intelligenz von Copilot vor, die den Codenamen Project Padawan trägt. Von der Codevervollständigung, dem Chat und der Bearbeitung mehrerer Dateien bis hin zu Arbeitsbereichen und Intelligenzen stellt Copilot den Menschen in den Mittelpunkt der kreativen Arbeit der Softwareentwicklung. Die KI hilft dabei, sich um die Dinge zu kümmern, die Entwickler nicht tun wollen, damit sie mehr Zeit für das haben, was sie tun wollen. KI hilft dabei, sich um die Dinge zu kümmern, die Entwickler nicht tun wollen, damit sie mehr Zeit für die Dinge haben, die sie tun wollen.

Smartbody-Modus Vorschau :🤖:.

Der neue Intelligent Body-Modus von GitHub Copilot iteriert den Code von GitHub Copilot, identifiziert Fehler und behebt sie automatisch. Er kann Terminalbefehle vorschlagen und die Entwickler auffordern, diese auszuführen. Er analysiert auch Laufzeitfehler und hat die Fähigkeit zur Selbstheilung.

Im Modus "Intelligent Body" iteriert Copilot nicht nur über die eigene Ausgabe von GitHub Copilot, sondern auch über die Ergebnisse dieser Ausgabe, und zwar so lange, bis alle Teilaufgaben erledigt sind, die zur Erfüllung der Benutzeranfrage erforderlich sind. Copilot führt nun nicht nur die vom Benutzer angeforderten Aufgaben aus, sondern leitet auch andere Aufgaben ab, die vom Benutzer nicht angegeben wurden, aber für die Erfüllung der Hauptanforderung wesentlich sind. Noch besser: Er fängt die eigenen Fehler von GitHub Copilot ab, so dass die Benutzer nicht mehr vom Terminal zurück in das Chat-Fenster kopieren/einfügen müssen.

Hier ist ein Beispiel für eine GitHub Copilot-Webanwendung, die zum Verfolgen des Marathontrainings entwickelt wurde.

Um loszulegen, müssen Benutzer VS Code Insider herunterladen und dann die Smartbody-Modus-Einstellung für GitHub Copilot Chat aktivieren:.

Wechseln Sie dann in der Kopilot-Bearbeitungsleiste neben der Modellauswahl von "Bearbeiten" auf "Agent".

Der Intelligentsia-Modus wird die Art und Weise, wie Entwickler in Editoren arbeiten, verändern; daher wird GitHub Copilot diesen Modus in allen von Copilot unterstützten IDEs einführen. GitHub Copilot ist sich auch bewusst, dass der heutige Insiders-Build nicht perfekt ist und begrüßt das Feedback der Nutzer, damit GitHub Copilot VS Code und die zugrunde liegende Intelligentsia-Technologie in den nächsten Monaten verbessern kann. GitHub Copilot ist sich auch bewusst, dass der heutige Insiders-Build nicht perfekt ist und begrüßt das Feedback der Nutzer, damit GitHub Copilot VS Code und die zugrunde liegende Intelligentsia-Technologie in den kommenden Monaten verbessern kann.

Copilot-Bearbeitungen, jetzt vollständig im VS-Code verfügbar :🎉.

Copilot Edits wurde auf der GitHub Universe-Konferenz im Oktober letzten Jahres angekündigt und kombiniert das Beste von Chat und Inline-Chat mit einem Konversationsfluss und der Möglichkeit, Inline-Änderungen an einer vom Benutzer verwalteten Gruppe von Dateien vorzunehmen. Das Feedback und die Rückmeldungen der Benutzer in der Vergangenheit waren entscheidend dafür, dass diese Funktion heute als GA in VS Code veröffentlicht wird. Wir danken Ihnen!

In Copilot Edits können Benutzer eine Reihe von Dateien angeben, die bearbeitet werden sollen, und dann GitHub Copilot mit Hilfe natürlicher Sprache nach den Wünschen des Benutzers fragen.Copilot Edits nimmt Inline-Änderungen an mehreren Dateien im Arbeitsbereich des Benutzers vor, wobei eine Benutzeroberfläche verwendet wird, die für eine schnelle Iteration ausgelegt ist.Benutzer können vorgeschlagene Änderungen anzeigen, gültige Änderungen akzeptieren und den Codefluss aufrechterhalten, während sie vorgeschlagene Änderungen anzeigen, gültige Änderungen akzeptieren und nachfolgende Abfragen durchführen. den Codefluss aufrechterhalten, während er vorgeschlagene Änderungen anzeigt, gültige Änderungen akzeptiert und durch nachfolgende Abfragen iteriert.

Hinter den Kulissen verwendet Copilot Edits eine Architektur mit zwei Modellen, um die Effizienz und Genauigkeit der Bearbeitung zu verbessern. Zunächst berücksichtigt das Basissprachmodell den gesamten Kontext der Edits-Sitzung, um erste Bearbeitungsvorschläge zu generieren. Der Benutzer kann das von ihm bevorzugte Modell zwischen den folgenden Basissprachmodellen wählen: GPT-4o, o1, o3-mini von OpenAI, Anthropic's Claude Für ein optimales Erlebnis hat GitHub Copilot einen spekulativen Decodierungsendpunkt entwickelt, der für die schnelle Anwendung von Änderungen in Dateien optimiert ist. Vorgeschlagene Änderungen aus dem Basismodell werden an den spekulativen Decodierungsendpunkt gesendet, der diese Änderungen dann inline im Editor vorschlägt.

Copilot Edits funktioniert, weil der Benutzer die Kontrolle über alles hat, von der Einstellung des richtigen Kontexts bis zur Annahme von Änderungen. Die Erfahrung ist iterativ: Wenn etwas mit dem Modell schief läuft, kann der Benutzer die Änderungen über mehrere Dateien hinweg betrachten, die guten Änderungen akzeptieren und weiter iterieren, bis die richtige Lösung mit Copilot gefunden ist. Copilot Edits befindet sich in der sekundären Seitenleiste (standardmäßig auf der rechten Seite), so dass der Benutzer mit den Ansichten in der primären Seitenleiste (z. B. Explorer, Debugging oder Quellcode-Verwaltungsansichten) interagieren kann, während er die vorgeschlagenen Änderungen betrachtet. mit den Ansichten in der Hauptseitenleiste (z. B. Explorer, Debugging oder Quellcodeverwaltung) interagieren. Sie können beispielsweise Unit-Tests in der Ansicht Test auf der linken Seite ausführen, während Sie die Ansicht Copilot-Bearbeitungen auf der rechten Seite verwenden, um zu überprüfen, ob die von Copilot-Bearbeitungen vorgeschlagenen Änderungen die Unit-Tests des Benutzers bei jeder Iteration bestehen.

Die Verwendung der Stimme des Benutzers ist eine natürliche Erfahrung bei der Verwendung von Copilot Edits. Einfach mit Copilot zu sprechen, macht das Hin und Her reibungslos und unterhaltsam. Es fühlt sich fast so an, als würde man mit einem Kollegen mit Fachwissen interagieren, der den gleichen iterativen Prozess wie bei der realen Paarprogrammierung verwendet.

Die nächsten Schritte auf der Roadmap von GitHub Copilot sind die Verbesserung der Leistung beim Anwenden von Änderungen auf spekulative Decodierungsendpunkte, die Unterstützung des Übergangs von Copilot Chat zu Copilot Edits durch Beibehaltung des Kontexts, das Vorschlagen von Dateien zum Hinzufügen zu einem Arbeitsset und die Möglichkeit für Benutzer, vorgeschlagene Blöcke rückgängig zu machen. Wenn Sie zu den Ersten gehören möchten, die diese Verbesserungen erleben, sollten Sie die Vorabversionen der VS Code Insiders und GitHub Copilot Chat-Erweiterungen verwenden. Um bei der Verbesserung dieser Funktion zu helfen, reichen Sie bitte ein Problem im GitHub Copilot Repository ein.

Zusätzlich zur vollständigen Verfügbarkeit in VS Code können Copilot-Bearbeitungen jetzt auch in Visual Studio 2022 in der Vorschau angezeigt werden.

Projekt Padawan: SWE Intelligence auf GitHub

SWE-Intelligenzen, die ursprünglich in diesem Papier vorgestellt wurden, sind KI-gesteuerte oder automatisierte Systeme, die Softwareingenieure unterstützen (oder vertreten). Sie können eine Vielzahl von Entwicklungsaufgaben übernehmen, wie z. B. das Generieren und Überprüfen von Code, das Refactoring oder die Optimierung von Codebasen, die Automatisierung von Arbeitsabläufen wie Tests oder Pipelines und die Bereitstellung von Anleitungen zu Architektur, Fehlerbehebung und Best Practices. Die Leistung von SWE-Intelligenzen wird in der Regel anhand der SWE-Bench gemessen, einem Datensatz mit 2.294 Issue-Pull Request-Paaren aus 12 beliebten Python-Repositories auf GitHub.

GitHub Copilot freut sich, das Debüt der autonomen SWE-Intelligenz von GitHub Copilot vorzustellen und zu erläutern, wie GitHub Copilot sich die Integration dieser Art von Intelligenz in die GitHub-Nutzererfahrung vorstellt. Wenn GitHub Copilot, das unter dem Codenamen Project Padawan entwickelt wurde, im Laufe des Jahres veröffentlicht wird, können Nutzer GitHub Copilot direkt über einen beliebigen GitHub-Client Themen zuweisen und GitHub Copilot eine vollständig getestete Pull-Anfrage erstellen lassen. Sobald diese abgeschlossen sind, weist Copilot dem PR menschliche Prüfer zu und kümmert sich um das Feedback, das diese hinzufügen. In gewissem Sinne ist es so, als würde man Copilot als Mitwirkenden zu jedem Repository auf GitHub hinzufügen. :✨.

Hinter den Kulissen startet Copilot automatisch eine sichere Cloud-Sandbox für jede Aufgabe, die GitHub Copilot zugewiesen wird. Es klont dann asynchron das Repository, richtet die Umgebung ein, analysiert die Codebasis, bearbeitet die erforderlichen Dateien und erstellt, testet und checkt den Code ein. Darüber hinaus berücksichtigt Copilot alle Diskussionen im Issue oder PR und alle benutzerdefinierten Direktiven im Repository, damit GitHub Copilot die volle Absicht seiner Aufgaben sowie die Richtlinien und Konventionen des Projekts versteht.

Genauso wie GitHub Copilot es mit Copilot Extensions und dem Model Selector in Copilot getan hat, wird auch GitHub Copilot die Möglichkeit bieten, sich in diesen KI-nativen Workflow zu integrieren und eng mit Partnern und Kunden in einer engen Feedbackschleife zusammenzuarbeiten.GitHub Copilot glaubt, dass der Der Endzustand von Project Padawan wird die Art und Weise verändern, wie Teams kritische, aber alltägliche Aufgaben wie die Behebung von Fehlern oder die Erstellung und Pflege automatisierter Tests verwalten. Denn letztendlich geht es darum, die Entwickler zu unterstützen, indem sie sich auf das Wesentliche konzentrieren und Copilot den Rest erledigen lassen. Und keine Sorge: GitHub Copilot wird geduldig sein, so dass die Intelligenz nicht auf die dunkle Seite fallen wird. :😉.