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 funkcji wieloplikowych
Włączanie Trybu Agenta w Twoim IDE
- Aktywacja w VS Code, JetBrains i Neovim
- Konfiguracja okna kontekstowego i preferencji poziomu modelu
- Ustawianie zasad przestrzeni roboczej i ignorowanie dużych plików binarnych
- Zarządzanie Copilot Chat a przepływ pracy agenta w tekście
Wieloetapowe planowanie i wykonywanie
- Polecenie Copilotowi zbudowania funkcji od początku do końca
- Obserwowanie, jak agent dzieli zadania na kroki w różnych plikach
- Przeglądanie każdego kroku przed zastosowaniem zmian
- Używanie wbudowanego cofania, gdy kroki odbiegają od celu
Polecenia terminalowe w pętli agenta
- Instalowanie zależności poprzez integrację terminala z Copilotem
- Uruchamianie poleceń budowania i interpretowanie wyników
- Zarządzanie zmiennymi środowiskowymi z poziomu sesji Copilota
- Granice bezpieczeństwa: jakie polecenia wymagają ręcznej aprobaty
Testowanie zorientowane na agencie
- Generowanie testów jednostkowych z istniejącego kodu źródłowego
- Prowadzenie tworzenia testów za pomocą naturalnych poleceń językowych
- Uruchamianie zestawów testów i interpretowanie logów błędów w Copilocie
- Dostosowywanie asercji po napotkaniu błędów skrajnych przypadków
Nawigacja po dużych bazach kodu
- Automatyczne znajdowanie odwołań między plikami
- Refaktoryzacja wspólnych narzędzi z pomocą Copilota
- Aktualizacja plików konfiguracyjnych i schematów jednocześnie
- Unikanie wyczerpania okna kontekstowego poprzez celowane polecenia
Dostosowywanie Copilota do standardów zespołu
- Pisanie instrukcji specyficznych dla repozytorium w .github/copilot-instructions.md
- Wymuszanie konwencji nazewnictwa i wzorców architektury
- Wykluczanie wrażliwych plików i katalogów z kontekstu
- Tworzenie szablonów poleceń dla typowych zadań zespołu
Zarządzanie przedsiębiorstwem GitHub Copilot
- Alokacja miejsc, rozliczenia i pulpity nawigacyjne użycia
- Dzienniki audytowe: śledzenie, co wygenerował Copilot, a co zostało zatwierdzone
- Polityki odszkodowań za własność intelektualną Microsoft i implikacje licencyjne
- Blokowanie określonych wzorców plików z potoków sugestii AI
Debugowanie w Trybie Agenta
- Czytanie śladów stosu razem z agentem
- Debugowanie oparte na hipotezach: pytanie Copilota, dlaczego test nie powiódł się
- Używanie bisekcji wspomaganej przez agenta do znajdowania źródeł regresji
- Zarządzanie ryzykiem halucynacji podczas debugowania nieznanego kodu
Wydajność i zarządzanie limitami
- Zrozumienie dziennych limitów żądań i przydziałów modeli
- Optymalizacja długości poleceń, aby uniknąć obciętych odpowiedzi
- Przełączanie między modelami dla różnych zadań
- Monitorowanie opóźnień agenta i strategii buforowania
Bezpieczeństwo i zgodność dla przedsiębiorstw
- Przetwarzanie danych: co opuszcza Twoje repozytorium, a co pozostaje lokalnie
- Zapobieganie wyciekowi tajemnic i poświadczeń poprzez 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
- Radzenie sobie z błędami limitów w godzinach szczytu
- Naprawa problemów z synchronizacją rozszerzeń IDE
Podsumowanie i przyszła mapa drogowa
- Podsumowanie możliwości Trybu Agenta i praktycznych przepływów pracy
- Mapa drogowa Copilota GitHub i nadchodzące funkcje agenta
- Zasoby do śledzenia aktualnych wydań Copilota
Wymagania
- Doświadczenie w programowaniu obiektowym lub funkcyjnym
- Konto na GitHubie i podstawowa znajomość przepływu pracy w Git
- Znajomość co najmniej jednego IDE (VS Code, JetBrains lub Neovim)
Publiczność
- Programiści korzystający obecnie z Copilota, którzy chcą odblokować tryb agenta
- Menedżerowie inżynieryjni wdrażający Copilota w zespołach deweloperskich
- Zespoły bezpieczeństwa przeglądające polityki generowania kodu wspieranego przez AI
21 godzin