GitHub Copilot Intelligent Body Mode réédité, la programmation par paire de l'IA évolue vers des intelligences autonomes !

GitHub Copilote Une mise à niveau majeure : la première pierre de l'édifice Mode agent La version preview est géniale, et elle va bouleverser la façon dont vous programmez avec l'IA - au lieu de suggestions passives, Copilot évolue pour pouvoirItérer de manière autonome sur le code, identifier et corriger les bogues, et même exécuter des commandes sur le terminal.l'assistant intelligent ! En attendant, le très attendu Modifications du copilote La fonction est également officiellementDisponibilité générale (DG)Avec la nouvelle version du logiciel, une expérience d'édition multi-fichier plus fluide et plus puissante est au bout de vos doigts. Préparez-vous à être inspiré par Copilote GitHub Une nouvelle ère de programmation de l'IA a-t-elle commencé ?

Introduction du mode Intelligentsia pour GitHub Copilot dans VS Code, annonce de la disponibilité totale de Copilot Edits, et présentation du SWE Intelligentsia de GitHub Copilot pour la première fois.

Lorsque GitHub a lancé GitHub Copilot en 2021, l'objectif était clair : faciliter la vie des développeurs en les aidant à écrire un meilleur code grâce à un assistant de programmation jumelé à l'intelligence artificielle.Le nom GitHub Copilot reflète la conviction de GitHub que l'intelligence artificielle (IA) ne remplacera pas les développeurs. L'intelligence artificielle ne remplace pas les développeurs. Au contraire, l'IA est toujours du côté du développeur. Et comme tout bon adjoint, Copilot peut fonctionner de manière autonome : par exemple, lorsqu'il s'agit de fournir des commentaires sur une demande d'extraction, de corriger automatiquement une vulnérabilité de sécurité ou de réfléchir à la manière de résoudre un problème.

Aujourd'hui, GitHub met à jour GitHub Copilot pour lui donner des capacités d'IA plus puissantes pour les intelligences - en introduisant le modèle Intelligentsia dans VS Code et en annonçant la pleine disponibilité de Copilot Edits.GitHub ajoute un sélecteur de modèle pour tous les utilisateurs de Copilot dans l'interface VS Code. GitHub ajoute Gémeaux 2.0 Flash, et GitHub a présenté la nouvelle intelligence autonome de Copilot, dont le nom de code est Project Padawan. de la complétion de code, du chat et de l'édition multi-fichiers aux espaces de travail et aux intelligences, Copilot place les personnes au centre du travail créatif du développement logiciel. l'IA aide à prendre soin des choses que les développeurs ne veulent pas faire, afin que les développeurs aient plus de temps pour faire ce qu'ils veulent faire. L'IA s'occupe des tâches que les développeurs ne veulent pas faire, ce qui leur laisse plus de temps pour faire ce qu'ils veulent faire.

Aperçu du mode Smartbody :🤖 :.

Le nouveau mode Intelligent Body de GitHub Copilot itère sur le propre code de GitHub Copilot, identifiant les bogues et les corrigeant automatiquement. Il peut suggérer des commandes de terminal et demander aux développeurs de les exécuter. Il analyse également les erreurs d'exécution et a la capacité de s'auto-guérir.

En mode Intelligent Body, Copilot itère non seulement sur la production de GitHub Copilot, mais aussi sur les résultats de cette production, et il continue d'itérer jusqu'à ce qu'il termine toutes les sous-tâches nécessaires pour répondre à la demande de l'utilisateur. Copilot ne se contente plus d'exécuter les tâches demandées par l'utilisateur, mais déduit également d'autres tâches qui n'ont pas été spécifiées par l'utilisateur, mais qui sont essentielles à la réalisation de la demande principale. Mieux encore, il détecte les erreurs de GitHub Copilot, de sorte que les utilisateurs n'ont pas besoin de copier/coller depuis le terminal vers la fenêtre de discussion.

Voici un exemple d'application web GitHub Copilot conçue pour suivre l'entraînement au marathon.

Pour commencer, les utilisateurs doivent télécharger VS Code Insiders et activer le paramètre Smartbody Mode pour GitHub Copilot Chat :.

Ensuite, dans le panneau Copilot Edits, à côté du sélecteur de modèle, passez de "Edit" à "Agent".

Le mode Intelligentsia changera la façon dont les développeurs travaillent dans les éditeurs ; par conséquent, GitHub Copilot l'introduit dans tous les IDE supportés par Copilot. GitHub Copilot est également conscient que la version Insiders d'aujourd'hui n'est pas parfaite et accueille favorablement les commentaires des utilisateurs afin que GitHub Copilot puisse améliorer VS Code et la technologie Intelligentsia sous-jacente au cours des prochains mois. GitHub Copilot est également conscient que la version Insiders d'aujourd'hui n'est pas parfaite et accueille favorablement les commentaires des utilisateurs afin que GitHub Copilot puisse améliorer VS Code et la technologie Intelligentsia sous-jacente au cours des prochains mois.

Copilot Edits, maintenant entièrement disponible dans VS Code :🎉.

Copilot Edits, annoncé lors de la conférence GitHub Universe en octobre dernier, combine le meilleur du Chat et du Inline Chat avec un flux conversationnel et la possibilité d'effectuer des modifications en ligne sur un ensemble de fichiers gérés par l'utilisateur. Les retours d'expérience et les commentaires des utilisateurs ont été essentiels pour que cette fonctionnalité soit publiée aujourd'hui en tant que GA dans VS Code. Nous vous remercions de votre attention.

Dans Copilot Edits, les utilisateurs peuvent spécifier un ensemble de fichiers à éditer, puis utiliser le langage naturel pour demander à GitHub Copilot ce que l'utilisateur souhaite.Copilot Edits effectue des modifications en ligne sur plusieurs fichiers dans l'espace de travail de l'utilisateur, en utilisant une interface utilisateur conçue pour une itération rapide.Les utilisateurs peuvent visualiser les modifications suggérées, accepter les modifications valides et maintenir le flux de code tout en visualisant les modifications suggérées, en acceptant les modifications valides et en effectuant des requêtes ultérieures. Les utilisateurs peuvent visualiser les modifications suggérées, accepter les modifications valides et maintenir le flux de code tout en visualisant les modifications suggérées, en acceptant les modifications valides et en itérant à travers les requêtes ultérieures.

En coulisses, Copilot Edits utilise une architecture à double modèle pour améliorer l'efficacité et la précision de l'édition. Tout d'abord, le modèle linguistique de base prend en compte l'ensemble du contexte de la session Edits pour générer des suggestions d'édition initiales. L'utilisateur peut choisir son modèle préféré parmi les modèles linguistiques de base suivants : OpenAI's GPT-4o, o1, o3-mini, Anthropic's Claude 3.5 Sonnet, et maintenant Gemini 2.0 Flash de Google. Pour une expérience optimale, GitHub Copilot a développé un point final de décodage spéculatif optimisé pour l'application rapide des modifications dans les fichiers. Les modifications suggérées par le modèle de base sont envoyées au point final de décodage spéculatif, qui propose ensuite ces modifications en ligne dans l'éditeur.

Copilot Edits fonctionne parce qu'il permet à l'utilisateur de tout contrôler, depuis la définition du bon contexte jusqu'à l'acceptation des modifications. L'expérience est itérative : lorsque quelque chose ne va pas dans le modèle, l'utilisateur peut examiner les modifications dans plusieurs fichiers, accepter les bonnes modifications et continuer à itérer jusqu'à ce que la bonne solution soit trouvée avec Copilot. Après avoir accepté les modifications, l'utilisateur peut exécuter le code pour valider les changements et, si nécessaire, les annuler dans Copilot Edits pour revenir à l'état de fonctionnement normal précédent.Copilot Edits est situé dans la barre latérale secondaire (à droite par défaut) afin que l'utilisateur puisse interagir avec les vues de la barre latérale principale (par exemple, les vues Explorateur, Débogage ou Gestion du code source) tout en visualisant les modifications suggérées. interagir avec les vues de la barre latérale principale, telles que les vues Explorateur, Débogage ou Gestion du code source. Par exemple, vous pouvez exécuter des tests unitaires dans la vue Test à gauche tout en utilisant la vue Copilot Edits à droite pour vérifier que les modifications suggérées par Copilot Edits passent les tests unitaires de l'utilisateur à chaque itération.

L'utilisation de la voix de l'utilisateur est une expérience naturelle lors de l'utilisation de Copilot Edits. Le simple fait de parler à Copilot rend le va-et-vient fluide et conversationnel. On a presque l'impression d'interagir avec un collègue expert dans son domaine, en utilisant le même processus itératif que dans la programmation en binôme réelle.

Les prochaines étapes de la feuille de route de GitHub Copilot consistent à améliorer les performances de l'application des modifications aux points d'extrémité de décodage spéculatif, à soutenir la transition entre Copilot Chat et Copilot Edits en préservant le contexte, à suggérer des fichiers à ajouter à un ensemble de travail et à permettre aux utilisateurs d'annuler les blocs suggérés. Si les utilisateurs veulent être parmi les premiers à profiter de ces améliorations, assurez-vous d'utiliser les versions préliminaires des extensions VS Code Insiders et GitHub Copilot Chat. Pour contribuer à l'amélioration de cette fonctionnalité, veuillez soumettre un problème dans le dépôt de GitHub Copilot.

En plus d'être entièrement disponible dans VS Code, Copilot Edits peut maintenant être prévisualisé dans Visual Studio 2022.

Projet Padawan : SWE Intelligence sur GitHub

Les intelligences SWE, initialement présentées dans ce document, sont des systèmes automatisés ou pilotés par l'IA qui assistent (ou représentent) les ingénieurs logiciels. Ils peuvent effectuer une variété de tâches de développement telles que la génération et l'examen du code, le remaniement ou l'optimisation des bases de code, l'automatisation des flux de travail tels que les tests ou les pipelines, et fournir des conseils sur l'architecture, la résolution des bogues et les meilleures pratiques. La performance des intelligences SWE est généralement mesurée par rapport au SWE-bench, un ensemble de données de 2 294 paires Issue-Pull Request issues de 12 dépôts Python populaires sur GitHub.

GitHub Copilot est heureux de partager les débuts de l'Intelligentsia SWE autonome de GitHub Copilot et la façon dont GitHub Copilot envisage l'intégration de ces types d'intelligences dans l'expérience de l'utilisateur de GitHub. Lorsque GitHub Copilot, construit sous le nom de code Project Padawan, sortira plus tard cette année, il permettra aux utilisateurs d'assigner des problèmes à GitHub Copilot directement en utilisant n'importe quel client GitHub et de demander à GitHub Copilot de générer une demande d'extraction entièrement testée. Une fois la tâche terminée, Copilot affectera des réviseurs humains à la demande de retrait et s'efforcera de traiter les commentaires qu'ils auront ajoutés. Dans un sens, c'est comme ajouter Copilot en tant que contributeur à chaque dépôt sur GitHub. :✨.

En coulisses, Copilot lance automatiquement un bac à sable sécurisé dans le nuage pour chaque tâche assignée à GitHub Copilot. Il clone ensuite de manière asynchrone le dépôt, configure l'environnement, analyse la base de code, édite les fichiers nécessaires, et construit, teste et vérifie le code. En outre, Copilot prend en compte toute discussion dans le problème ou le PR et toute directive personnalisée dans le dépôt afin que GitHub Copilot comprenne l'intention complète de ses tâches, ainsi que les lignes directrices et les conventions du projet.

Tout comme GitHub Copilot l'a fait avec les extensions Copilot et le sélecteur de modèle dans Copilot, GitHub Copilot offrira également la possibilité de s'intégrer dans ce flux de travail natif de l'IA et de travailler en étroite collaboration avec les partenaires et les clients dans une boucle de rétroaction étroite. L'état final du projet Padawan changera la façon dont les équipes gèrent les tâches critiques mais banales telles que la correction des bogues ou la création et la maintenance des tests automatisés. Parce qu'en fin de compte, il s'agit d'autonomiser les développeurs en leur permettant de se concentrer sur ce qui compte et en laissant Copilot faire le reste. Et ne vous inquiétez pas.GitHub Copilot sera patient, afin que les intelligences ne tombent pas du côté obscur. :😉.