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GitHub는 자연어로 워크플로를 설명한 뒤 인터페이스를 수정하고 에이전트와 함께 사용하는 방식으로 GitHub Copilot 애플리케이션 안에서 대화형 작업 인터페이스를 만드는 방법을 설명합니다. 이러한 인터페이스는 칸반 보드, 이슈 분류, 체크리스트 및 대시보드에 활용할 수 있습니다.
Microsoft는 Copilot을 세 가지 핵심 기능을 중심으로 재설계한다고 밝혔다. Home은 대화와 위임된 업무를 통합하고, Code는 자연어로 애플리케이션과 자동화를 구축하며, Autopilot은 지속적인 작업을 능동적으로 수행한다. 이와 함께 Copilot 내부에서 Office를 실행하고, Managed Runtime 아키텍처와 기업의 인공지능 지출 관리를 위한 새로운 도구도 제공한다.
OpenAI가 ChatGPT, Codex, GitHub Copilot에서 사용할 수 있는 GPT-6 Sol과 GPT-6 Luna를 출시하고, 이에 상응하는 GPT-5.6 모델 가격과 비교해 API 가격을 절반으로 인하했다. 두 모델은 일부 프로그래밍 및 정렬 평가에서 향상된 성능을 보였지만, 안전성 평가에서는 모니터링과 악의적인 지시 대응과 관련한 과제가 여전히 지속되고 있는 것으로 나타났다.
GitHub은 100만 줄을 넘는 변경 사항과 400개 이상의 인라인 댓글이 포함된 팀을 처리하기 위해 GitHub Copilot 애플리케이션의 풀 리퀘스트 인터페이스를 재구축한 과정을 설명한다. 해결책은 미리 계산된 코드 줄의 레이아웃과 동적인 댓글 블록을 분리하고, 점진적인 측정과 사용자의 위치를 유지하는 보정을 적용하는 것이었다.
GitHub Copilot 제품의 공유 런타임을 TypeScript와 Node.js에서 80만 줄이 넘는 Rust 코드로 전환한 과정을 설명한다. 이 작업은 128개의 풀 리퀘스트와 메인 브랜치 내 점진적인 교체를 통해 진행됐다. 또한 과거라면 1~2년 동안 팀 전체가 필요했을 프로젝트를 가속하기 위해 인공지능 에이전트를 어떻게 활용했는지도 보여 준다.