Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Od Autouzupełniania do Agenta: Zrozumienie Zmiany
- Jak sugestie Copilota różnią się od wieloetapowego planowania agenta
- Architektura pętli agenta: planowanie, generowanie, wykonywanie, iteracja
- Obsługa języków i wybór modelu dla zadań agenta
- Przykłady z życia wzięte: od pięciolinijkowych funkcji do wieloplikowych funkcji
Włączanie Trybu Agenta w Twoim IDE
- Aktywacja w VS Code, JetBrains i Neovim
- Konfiguracja okna kontekstowego i preferencji poziomu modelu
- Ustawianie reguł obszaru roboczego i ignorowanie dużych plików binarnych
- Zarządzanie Copilot Chat w porównaniu z przepływem pracy agenta w tekście
Wieloetapowe Planowanie i Wykonywanie
- Nakłanianie Copilota do zbudowania funkcji od początku do końca
- Obserwowanie, jak agent dzieli zadania na kroki w różnych plikach
- Przeglądanie każdego kroku przed zastosowaniem zmian
- Korzystanie z cofania w tekście, gdy kroki zbaczają z kursu
Polecenia Terminala w Pętli Agenta
- Instalowanie zależności przez integrację terminala z Copilotem
- Uruchamianie poleceń budowania i interpretowanie wyników
- Zarządzanie zmiennymi środowiskowymi z poziomu sesji Copilota
- Granice bezpieczeństwa: jakie polecenia wymagają ręcznej aprobaty
Programowanie Sterowane Testami z Agentem
- Generowanie testów jednostkowych z istniejącego kodu źródłowego
- Kierowanie tworzeniem testów za pomocą naturalnych poleceń językowych
- Uruchamianie zestawów testów i interpretowanie logów błędów w Copilocie
- Udoskonalanie asercji po napotkaniu błędów skrajnych przypadków
Nawigowanie po Dużych Bazach Kodu
- Automatyczne znajdowanie odwołań między plikami
- Refaktoryzacja wspólnych narzędzi z pomocą Copilota w zmianie nazw
- Aktualizacja plików konfiguracyjnych i schematów jednocześnie
- Unikanie wyczerpania okna kontekstowego dzięki celowanym poleceniom
Dostosowywanie Copilota do Standardów Zespołu
- Pisanie instrukcji specyficznych dla repozytorium w .github/copilot-instructions.md
- Wymuszanie konwencji nazewnictwa i wzorców architektonicznych
- Wykluczanie wrażliwych plików i katalogów z kontekstu
- Tworzenie szablonów poleceń specyficznych dla zespołu do typowych zadań
Zarządzanie Przedsiębiorstwem w GitHub Copilot
- Alokacja miejsc, rozliczenia i pulpity nawigacyjne dotyczące użycia
- Logi audytowe: śledzenie, co wygenerował Copilot, a co zostało zatwierdzone
- Polityki ochrony praw własności intelektualnej Microsoft i implikacje licencyjne
- Blokowanie określonych wzorców plików z potoków sugestii AI
Debugowanie z Trybem Agenta
- Czytanie śladów stosu razem z agentem
- Debugowanie oparte na hipotezach: pytanie Copilota, dlaczego test nie powiódł się
- Korzystanie z asystowanego przez agenta podziału na pół w celu znalezienia źródeł regresji
- Zarządzanie ryzykiem halucynacji podczas debugowania nieznanego kodu
Zarządzanie Wydajnością i Limitami
- Zrozumienie dziennych limitów żądań i przydziałów modelu
- Optymalizacja długości poleceń, aby uniknąć obciętych odpowiedzi
- Przełączanie między modelami w zależności od zadania
- Monitorowanie opóźnień agenta i strategii buforowania
Bezpieczeństwo i Zgodność dla Przedsiębiorstw
- Przetwarzanie danych: co opuszcza Twoje repozytorium, a co pozostaje lokalne
- Zapobieganie wyciekom tajemnic i poświadczeń przez polecenia
- Zgodność z wymaganiami GDPR, SOC 2 i FedRAMP
- Testowanie wygenerowanego kodu pod kątem podatności na iniekcje
Rozwiązywanie Typowych Problemów
- Dlaczego Copilot czasami ignoruje kontekst Twojej bazy kodu
- Rozwiązywanie problemów z indeksowaniem dużych repozytoriów
- Obsługa błędów limitów przepustowości w godzinach szczytu
- Naprawianie problemów z synchronizacją rozszerzeń IDE
Podsumowanie i Plan na Przyszłość
- Podsumowanie możliwości Trybu Agenta i praktycznych przepływów pracy
- Plan rozwoju Copilota i nadchodzące funkcje agenta
- Źródła informacji o najnowszych wydaniach Copilota
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu obiektowym lub funkcyjnym
- Konto na GitHubie i podstawowa znajomość przepływu pracy w Git
- Znajomość przynajmniej jednego IDE (VS Code, JetBrains lub Neovim)
Grupa docelowa
- Deweloperzy obecnie korzystający z Copilota, którzy chcą odblokować Tryb Agenta
- Menedżerowie inżynierii wdrażający Copilota w zespołach deweloperskich
- Zespoły ds. bezpieczeństwa analizujące polityki generowania kodu wspomaganego przez AI
21 godzin