GitHub「Copilot Intelligent Body Mode」再リリース、AIペアプログラミングが自律型インテリジェンスに進化！

ギットハブ コパイロット 画期的なメジャー・アップグレード エージェント・モード プレビュー・バージョンは素晴らしいもので、AIを使ったプログラミングの方法を破壊しようとしている。コードの反復、バグの特定と修正、ターミナル・コマンドの実行までを自律的に行う。インテリジェント・アシスタント一方、待望の コパイロットの編集 また、この機能は公式に一般提供（GA）よりスムーズでパワフルなマルチファイル編集を、あなたの指先で。インスピレーションを受ける準備を ギットハブ・コパイロット AIプログラミングの新時代が始まった？

VSコードでGitHub CopilotのIntelligentsiaモードを導入し、Copilot Editsの完全利用を発表し、GitHub CopilotのSWE Intelligentsiaを初めて披露した。

2021年にGitHubがGitHub Copilotを立ち上げたとき、GitHub Copilotには明確な目標があった。それは、AIと双子のプログラミング・アシスタントによってより良いコードを書く手助けをすることで、開発者の生活を楽にすることだった。GitHub Copilotという名前には、人工知能（AI）は開発者の代わりにはならないというGitHubの信念が込められている。AIは開発者の代わりにはなりません。その代わり、AIは常に開発者の味方だ。例えば、プルリクエストへのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、問題解決方法のブレインストーミングなどだ。

本日、GitHubはGitHub Copilotをアップグレードし、より強力なインテリジェンスAI機能を提供します。VS CodeにIntelligentsiaモデルを導入し、Copilot Editsの完全利用を発表します。GitHubは ジェミニ コード補完、チャット、複数ファイルの編集からワークスペースやインテリジェンスに至るまで、Copilotはソフトウェア開発のクリエイティブな作業の中心に人を据える。AIが開発者がやりたくないことをやってくれるので、開発者はやりたいことをやる時間を増やすことができます。

スマートボディモードのプレビュー :🤖:.

GitHub Copilotの新しいIntelligent Bodyモードは、GitHub Copilot自身のコードを反復処理し、バグを特定して自動的に修正する。ターミナルコマンドを提案し、開発者に実行を依頼することもできる。また、ランタイムエラーを分析し、自己修復する機能もある。

Intelligent Bodyモードでは、CopilotはGitHub Copilot自身の出力だけでなく、その出力結果についても繰り返し処理を行い、ユーザーのプロンプトを満たすために必要なサブタスクがすべて完了するまで繰り返し処理を続けます。Copilotはユーザーが要求したタスクを実行するだけでなく、ユーザーが指定しなかったがメインの要求を満たすために不可欠な他のタスクも推測するようになった。さらに良いことに、GitHub Copilot 自身のエラーをキャッチするので、ユーザーはターミナルからチャットウィンドウにコピー＆ペーストする必要がありません。

これは、マラソンのトレーニングを追跡するために作られたGitHub Copilotウェブアプリケーションの例です。

まずは VS Code Insiders をダウンロードし、GitHub Copilot Chat: の Smartbody Mode 設定を有効にしてください。

次に、Copilot Editsパネルのモデルセレクタの横で、"Edit "から "Agent "に切り替えます。

Intelligentsiaモードは、開発者のエディタでの作業方法を変えるものであるため、GitHub Copilotは、CopilotがサポートするすべてのIDEにこのモードを導入する予定です。 GitHub Copilotはまた、本日のInsidersビルドが完璧なものではないことを認識しており、GitHub Copilotが今後数ヶ月かけてVS Codeとその基盤であるIntelligentsiaテクノロジーを改善できるよう、ユーザーからのフィードバックを歓迎します。GitHub Copilotはまた、今日のInsidersビルドが完璧ではないことを認識しており、GitHub Copilotが今後数ヶ月でVS Codeと基盤となるIntelligentsテクノロジーを改善できるよう、ユーザーからのフィードバックを歓迎します。

コパイロットの編集、VSコードで完全に利用可能に:🎉。

昨年10月の GitHub Universe カンファレンスで発表された Copilot Edits は、Chat と Inline Chat の長所を組み合わせたもので、会話形式のフローと、ユーザーが管理するファイル群に対してインラインで変更を加える機能を備えています。この機能が今日 VS Code で GA としてリリースされるには、過去のユーザーからのフィードバックや意見が非常に重要でした。ありがとうございました！

Copilot編集では、ユーザーは編集するファイル群を指定し、自然言語を使用してGitHub Copilotにユーザーの要望を問い合わせることができます。Copilot編集では、ユーザーのワークスペース内の複数のファイルにインラインで変更を加え、迅速な反復のために設計されたUIを使用します。ユーザーは、提案された変更を表示し、有効な変更を受け入れ、後続のクエリを繰り返しながら、コードフローを維持できます。

舞台裏では、Copilot Editsは二重のモデルアーキテクチャを利用して、編集の効率と精度を向上させています。まず、ベース言語モデルが、Editsセッションの完全なコンテキストを考慮し、最初の編集候補を生成します。ユーザーは、以下のベース言語モデルの中から好みのモデルを選択できます：OpenAIのGPT-4o、o1、o3-mini、Anthropicの クロード 3.5のSonnet、そして今回のGoogleのGemini 2.0 Flash。最高のエクスペリエンスのために、GitHub Copilotは、ファイルの変更を迅速に適用するために最適化された投機的デコード・エンドポイントを開発した。ベースモデルから提案された編集は、投機的デコーディングエンドポイントに送られ、エディターでインラインに変更を提案します。

Copilot Editsが機能するのは、適切なコンテキストの設定から変更の受け入れまで、ユーザーがすべてをコントロールできるからです。モデルで何か問題が発生した場合、ユーザーは複数のファイルにわたる変更を確認し、適切な変更を受け入れ、Copilotで適切な解決策が見つかるまで反復を続けることができます。Copilot編集はセカンダリサイドバー（デフォルトでは右側）に配置されているため、ユーザは提案された変更を確認しながら、プライマリサイドバーのビュー（エクスプローラ、デバッグ、ソースコード管理ビューなど）を操作できます。エクスプローラ、デバッグ、またはソース管理ビューなどのメインサイドバーのビューと対話できます。たとえば、左側の [テスト] ビューで単体テストを実行しながら、右側の [コパイロット編集] ビューを使用して、[コパイロット編集] によって提案された変更が各反復でユーザーの単体テストに合格するかどうかを検証できます。

Copilot Editsを使用する際、ユーザーの声を使うことは自然な体験です。Copilotに話しかけるだけで、前後のやり取りがスムーズになり、会話が弾みます。実際のペアプログラミングと同じ反復プロセスで、ドメインの専門知識を持つ同僚とやりとりしているような感覚に近い。

GitHub Copilot のロードマップの次のステップは、投機的デコードエンドポイントへの変更の適用パフォーマンスの改善、コンテキストを保持することによる Copilot Chat から Copilot Edits への移行のサポート、作業セットに追加するファイルの提案、ユーザーが提案されたブロックを取り消せるようにすることです。これらの改善をいち早く体験したいユーザーは、VS Code Insiders と GitHub Copilot Chat 拡張機能のプレリリース版をぜひご利用ください。この機能の改善にご協力いただける場合は、GitHub Copilot のリポジトリに課題をご投稿ください。

VS Codeで完全に利用できるようになったことに加え、Copilot EditsをVisual Studio 2022でプレビューできるようになりました。

パダワン計画: GitHubのSWEインテリジェンス

この論文で最初に紹介したSWEインテリジェンスは、ソフトウェアエンジニアを支援する（または代理する）AI駆動型または自動化されたシステムである。コードの生成やレビュー、コードベースのリファクタリングや最適化、テストやパイプラインなどのワークフローの自動化、アーキテクチャやバグのトラブルシューティング、ベストプラクティスに関するガイダンスの提供など、さまざまな開発タスクを実行することができる。SWEインテリジェンスの性能は、通常、GitHub上の12の一般的なPythonリポジトリから2,294組のIssue-Pull RequestからなるデータセットであるSWE-benchに対して測定されます。

GitHub Copilotは、GitHub CopilotのAutonomous SWE Intelligentsiaのデビューと、GitHub CopilotがこのようなインテリジェンスをどのようにGitHubのユーザーエクスペリエンスに統合することを想定しているかを共有できることを嬉しく思います。Project Padawanというコードネームで作られたGitHub Copilotが今年後半にリリースされると、ユーザーはどのGitHubクライアントでも直接GitHub Copilotに課題を割り当て、GitHub Copilotが完全にテストされたプルリクエストを生成することができるようになります。 タスクが完了すると、Copilotは人間に課題を割り当てます。完了すると、Copilotは人間のレビュアーをPRにアサインし、彼らが追加したフィードバックに対応します。いわば、GitHub上のすべてのリポジトリにCopilotをコントリビューターとして追加するようなものです。:✨.

その裏で、Copilot は GitHub Copilot に割り当てられたタスクごとに、安全なクラウドサンドボックスを自動的に起動します。その後、非同期でリポジトリのクローンを作成し、環境を設定し、コードベースを分析し、必要なファイルを編集し、コードをビルド、テスト、チェックインします。さらに、Copilot は課題や PR での議論やリポジトリ内のカスタムディレクティブを考慮し、GitHub Copilot がタスクの意図やプロジェクトのガイドライン、規約を完全に理解できるようにします。

GitHub CopilotがCopilot ExtensionsやCopilotのModel Selectorで行ってきたように、GitHub Copilotもまた、このAIネイティブなワークフローに統合する機会を提供し、パートナーや顧客と緊密なフィードバックループで連携することになる。Project Padawanの最終的な姿は、バグ修正や自動テストの作成・保守といった、重要だがありふれたタスクをチームが管理する方法を変えるだろう。結局のところ、開発者は重要なことに集中し、Copilot が残りの作業を行うことで、開発者に力を与えることができるのです。GitHub Copilotは忍耐強いので、インテリジェンスがダークサイドに落ちることはありません。:😉.