Продукты

GitHub Copilot

Следите за последними материалами, объяснениями и связанными технологическими историями.

Последние материалы

CN
Как создавать настраиваемые рабочие интерфейсы внутри приложения GitHub Copilot с помощью Canvases

Как создавать настраиваемые рабочие интерфейсы внутри приложения GitHub Copilot с помощью Canvases

GitHub объясняет, как создавать интерактивные рабочие интерфейсы внутри приложения GitHub Copilot с помощью описания рабочего процесса на естественном языке, а затем изменять интерфейс и использовать его параллельно с агентом. Такие интерфейсы можно применять для канбан-досок, сортировки задач, контрольных списков и информационных панелей.

CN
OpenAI запускает GPT-6 Sol и GPT-6 Luna со снижением цен на API на 50%

OpenAI запускает GPT-6 Sol и GPT-6 Luna со снижением цен на API на 50%

OpenAI запустила модели GPT-6 Sol и GPT-6 Luna для использования в ChatGPT, Codex и GitHub Copilot, снизив цены на API вдвое по сравнению с ценами на сопоставимые модели GPT-5.6. Модели демонстрируют улучшенные результаты в некоторых тестах программирования и согласования, однако оценки безопасности показывают, что сохраняются проблемы с мониторингом и реагированием на вредоносные инструкции.

CN
Как GitHub перестроила интерфейс проверки огромных запросов на слияние

Как GitHub перестроила интерфейс проверки огромных запросов на слияние

GitHub объясняет, как она перестроила интерфейс запросов на слияние в приложении GitHub Copilot для работы с изменениями объёмом более миллиона строк и более чем 400 встроенными комментариями. Решение заключалось в разделении заранее рассчитанной геометрии строк кода и динамических блоков комментариев с поэтапными измерениями и корректировками, сохраняющими положение пользователя.

CN
Как GitHub переписала runtime Copilot на Rust с помощью агентов

Как GitHub переписала runtime Copilot на Rust с помощью агентов

В статье рассказывается о переходе общего runtime для продуктов Copilot с TypeScript и Node.js на более чем 800 000 строк Rust, выполненном через 128 запросов на слияние и постепенную замену компонентов в основной ветке. Этот опыт показывает, как агенты искусственного интеллекта использовались для ускорения проекта, который раньше потребовал бы целой команды в течение одного-двух лет.