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O GitHub explica como criar interfaces de trabalho interativas no aplicativo GitHub Copilot por meio da descrição do fluxo de trabalho em linguagem natural, depois modificar a interface e usá-la em paralelo com o agente. Essas interfaces podem ser usadas em quadros Kanban, triagem de problemas, listas de verificação e painéis.
A Microsoft revelou uma reformulação do Copilot em torno de três capacidades principais: Home, para unificar a conversa e o trabalho delegado; Code, para criar aplicativos e automações em linguagem natural; e Autopilot, para executar tarefas contínuas de forma proativa. Isso é acompanhado pela execução do Office dentro do Copilot, pela arquitetura Managed Runtime e por novas ferramentas para gerenciar os gastos das empresas com inteligência artificial.
A OpenAI lançou os modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna para uso no ChatGPT, no Codex e no GitHub Copilot, reduzindo pela metade os preços da API em comparação com os preços de modelos GPT-5.6 equivalentes. Os modelos oferecem desempenho aprimorado em alguns testes de programação e alinhamento, mas as avaliações de segurança revelam a continuidade dos desafios de monitoramento e resposta a instruções maliciosas.
O GitHub explica como reconstruiu a interface de pull requests no aplicativo GitHub Copilot para lidar com diferenças que ultrapassam um milhão de linhas e mais de 400 comentários incorporados. A solução separou a engenharia das linhas de código previamente determinadas dos blocos de comentários dinâmicos, com medição gradual e correção que preserva a posição do usuário.
A GitHub explica a migração do runtime compartilhado dos produtos Copilot de TypeScript e Node.js para mais de 800 mil linhas de Rust, por meio de 128 pull requests e substituições graduais dentro do branch principal. A experiência revela como agentes de inteligência artificial foram usados para acelerar um projeto que antes exigiria uma equipe inteira durante um ou dois anos.