基調講演では、GitHub Copilotの新機能としてAnthropicやGoogleの大規模言語モデルが選択可能になることが発表されました。 選択可能になるのはAnthropicのClaude 3.5 Sonnet、GoogleのGemini 1.5 Pro、OpenAIのGPT-4o、o1-preview、o1-miniです。 Claude 3.5 Sonnetは本発表と同時にGitHub Copilotで利用可能となり、GoogleのGemini 1.5 Proは数週間のうちに利用可能となる予定です。同社は今後さらに多くの機能や領域でマルチモデルの選択を可能にしていく予定です。 同社CEOのトーマス・ドムケ（Thomas Dohmke）氏は「すべてのシナリオに最適な単一のモデルはなく、開発者は自分にとって最適なモデルを選べることを期待しています。AIコード生成の次のフェーズは、マル
はじめに こんにちは。プロセス改善・アジャイルコーチで、Tech Blog編集長の高橋（@Taka_bow）です。 皆さんは、2021年6月に生まれたGitHub Copilotを利用していますか？ この生成AIベースのコーディング支援ツールは、コードの自動補完や生成、関数の自動生成、エラー修正支援など、開発者の作業を多面的にサポートします。 ファインディでは2023年3月から導入し、開発チーム全員が日常的に活用しています。Findy Team+で効果を測定した結果、コーディングの効率化やコミュニケーションコストの削減、さらには開発者の満足度向上など、多くの利点が確認されました。 今回は、このようなソフトウェア開発における生成AIの影響を分析した最新の論文を紹介します。GitHub Copilotが開発プロセスにもたらす変化や、開発者の生産性への影響についての研究が書かれた、興味深い論文で
はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ
marketplace.visualstudio.com GitHub Copilot と直接会話できる Copilot Chat 、皆さん使ってますか？ 私は最近まともに使い始めました。 Copilot と言えば補完だけだと思っている人、以前ちょっとだけ触れて使えないと思った人(僕です)、いまのバージョンをもう一度触ってみてください、めっちゃ便利になっている。 www.youtube.com この動画が出来ることを追いかけるのに良さそうなので見てください。 ベースモデルがGPT-4に変わったりとかいろいろ変化はありますが、便利なのは Participant や Context の概念が入ったことだと思います。 Participantは @workspace みたいなやつで、Chat-GPTにおける GPTs みたいなやつ。例えば @workspace ならいま開いているプロジェクトについ
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
30分でわかるシステム運用アンチパターン / Operations Anti Patterns in 30 minutes
GitHubは、AIがコードの生成や解説を行うGitHub Copilotの機能を基に、企業などが社内のコードやドキュメントに合わせて学習させカスタマイズ可能なサービス「Copilot Enterprise」を正式版として提供開始したと発表しました。 社内のコードやドキュメントを用いてカスタマイズ GitHub Copilotはオープンソースなどの公開されているソースコードを基に学習しているとされています。そのため、そのままでは社内のライブラリやコーディングルール、ドキュメントなどについての知識を持ちません。 今回正式版となったCopilot Enterpriseは、外部に公開されていない社内のコードやドキュメント、プルリクエストなどを追加でCopilotに学習させることで、社内のコードベースに基づいたCopilotによるコードの生成や、Copilot Chatでの質問に対する回答が可能に
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