GitHubは2024年8月20日(米国時間)、米国、ブラジル、インド、ドイツの企業におけるソフトウェア開発者など2000人を対象に、ソフトウェア開発におけるAI(人工知能)コーディングツールの導入状況や導入のメリット、課題などを調査した結果を発表した。 同調査ではAIコーディングツールを、「生成AIとLLM(大規模言語モデル)を使用して、ソフトウェア開発サイクル全体を通じてエンジニアリング支援を提供する開発者向けツール」と定義している。 調査は、GitHubの委託によりWakefield Researchが2024年2月26日~3月18日に、米国、ブラジル、インド、ドイツの企業に勤務する学生以外の従業員2000人(各国500人)を対象にオンラインで実施した。内訳はソフトウェアエンジニア、開発者、プログラマー、データサイエンティスト、ソフトウェアデザイナーだ。 GitHubは2023年に、
GitHubは、コードをスキャンして脆弱性を自動的検出し、コードの修正案を示してくれる「Copilot Autofix」機能を正式サービスとして提供開始すると発表しました。 コード分析エンジン「CodeQL」でコードスキャン Copilot Autofixは、GitHubが開発したコード分析エンジンである「CodeQL」を用いてコードをスキャンし、クロスサイトスクリプティングやSQLインジェクションなどを含むさまざまな脆弱性を検出します。 検出された脆弱性に対しては、Copilotがその説明と修正コードの提案を行い、開発者に提示します。 開発者は提示された内容を確認した上で「Create PR with fix」ボタンを押すと、提示されたコードの変更を含むプルリクエストが作成されます。プルリクエストがマージされれば修正完了です。 Copilot Autofixは過去のコードに対しても適用で
Code Finderは任意のキーワードを元にAIがGithubから検索してくれるコード検索エンジンです。特別な機能や便利な設定等は用意されておらず、単純に探したいOSSやコードスニペットをを探すコード検索エンジンとなっています。 OpenAIの GPT-3.5-Turboモデルを微調整して、ユーザーの入力したリクエストをGithubの検索クエリに変換する事で実現しているそうです。 システムのコアには、高度なアルゴリズムパイプラインがあり、検索クエリを受信した後に、アルゴリズムはGitHub Search API にリクエストを行い、関連するすべてのリポジトリをJSONで取得、このJSONからデータを分析し、関連性に基づいて検索結果をランク付けし、結果として反映される、という仕組みだそうです。 日本語で検索してもそれなりに精度が高かったですが、英語だとより確実みたいです。前述したようにソー
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
本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので
[速報]GitHub、組織のコードやドキュメントを学習しカスタマイズやファインチューニングが可能な「Copilot Enterprise」発表。GitHub Universe 2023 GitHubの年次イベント「GitHub Universe 2023」が米サンフランシスコで開幕しました。 1日目の基調講演で、Copilotが組織のコードやドキュメントを学習することで、カスタマイズやファインチューニングが可能になる「GitHub Enterprise」が発表されました。 Copilot Enterpriseは、外部に公開されていない組織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、組織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なるというものです。 さらに言語モデルそのものを組織
どんな人向けの記事? レビューによって心理的なダメージを受けやすい方 非エンジニアだが、エンジニアチームがどんな機能を作っているか知りたい方 業務が溜まっていて、レビューに割く時間を捻出するのに苦労している方 コピペできるコードも公開します 初回レビューをAIに任せると、いろんなロールの人の役に立つ レビューは得意ですか? 優秀なエンジニアしかいないチームであれば、PRは1トピックに絞って小さく明確なコミットによって作成され、適切な要約とともに提供されることでしょう。 しかし、実際にはいろいろな制約から、PRが想定よりずっと大きくなってしまったり、関連トピックと異なるコードが混じってしまうこともあります。 実際のところ、大きなPRを適切にレビューするのは難しいことです。また、自分が詳しくない領域のレビューを行わなければいけない機会もあります。 今回の記事は、レビューを作成してくれるAI C
2. GitHub Copilot Chatの開始「GitHub Copilot Chat」の開始手順は、次のとおりです。 (1) 「GitHub Copilot」のセットアップ。 「GitHub Copilot」のセットアップが必要です。 (2) VSCodeの拡張機能で「GitHub Copilot Chat」をインストール。 (3) チャットタブが追加されるので、クリック。 (4) チャットのメッセージボックスに質問を入力。 コードを開いて「このコードを説明して」と頼むと、次のように説明してくれました。 エディタでコードが選択されている場合、Copilot は選択した範囲に質問を絞り込みます。 3. スラッシュコマンド「Copilot」がより適切な回答を提供できるように、「スラッシュコマンド」を使用して質問のトピックを選択できます。 ・/explain : 選択したコードがどのように
いま流行しているWebブラウザ用のゲームの1つに「GeoGuessr」(ジオゲッサー)があります。 GeoGuessrは下記の画面のように、ある場所のGoogle Map上の風景が表示されます。プレイヤーは周りの風景を眺め、少しずつ移動しながら、自分が世界中のどこにいるのかを推測します。 推測した場所を右下にあるGoogle Map上で指定し、当たるまでの時間の短さを競う、というゲームです。 上記の例のように有名な観光地であればすぐに場所を当てることができるでしょう。 しかし道路標識を見ても読めないような言語で書かれている、どこかの国の小さな街の一角に飛ばされたなら話は別です。 果たして自分はアフリカの砂漠にいるのか、南アメリカのジャングルなのか、太平洋上の孤島なのか、風景の中の植物の様子や建物の作り、人々の様子など何か手がかりになるような情報を探しながら移動し、いまいる場所を推測していく
【GitHub x サイバーエージェント共催】GitHub Copilotで変わる開発文化の現実 https://cyberagent.connpass.com/event/292982/
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江(@Horie1024)です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か? GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
はい。 このブログをわざわざ読んでいる方なら既にご存知かもしれませんが、マストドンをご存知でしょうか。 いわゆる分散型マイクロブログの一種で、2017年ごろのTwitter社による日本人イラストレーターの大規模凍結あたりで一時期話題になり、 最近またイーロンマスクによるTwitter社買収から始まった一連の混乱で再度少し話題にもなりました。 で、まあ僕としてもマストドンに小改造をしたうえで自分で運用しているんですが、マストドンのコードは今となってはだいぶ厳しい。 厳しい部分を挙げると割とキリがないんですが、ざっくり書くと フロントエンドがWebpackerにべったり、かつ独自configを書きまくっている デフォルトが隠蔽されているWebpackerと合わさり最終的にどういうconfigでwebpackerが動いてるのかたぶん誰も把握できてない Typescriptじゃない 動いてるからヨ
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai(@r34b26)です。 今年に入ってから、AIの話題が尽きることのない、楽しい日々を送っています。それにしても目まぐるしく発展していっていますね〜 Gaudiyもちょうど1ヶ月前にプレスリリースで発表しましたが、全社的にChatGPT PlusとGithub Copilotを導入して、時代の変化に合わせたプロダクト開発スタイルを模索しているところです。 prtimes.jp (最近AIツールの模索にハマりすぎて3時に寝落ちる日々を送っています。) Twitterでも、#GitHubCopilot使えます のタグをよく見かけますし、GitHub Copilotを使い始めている企業が続々と増えているようです。 ということで、今回は、GitHub Copilot導入後ちょうど1ヶ月の運用を
こんにちは。M&AクラウドのEMの鈴木です。M&Aクラウドでは GitHub Copilot(以下Copilotと呼びます)を導入してみることになりました。導入にあたり一般に言われているCopilotのリスクを元に、弊社なりに整理してみました。この記事はその学びを共有するものです。最近は GPT-4をベースにした「Copilot X」も発表されて Copilot を導入しようか迷っている方も多いかと思いますが、導入の際の意思決定の参考になったら幸いです。 GitHub Copilot とは Copilot 関係のリリース状況整理 GitHub Copilot for Business GitHub Copilot X セキュリティ・ライセンス問題に関する論点 Copilot 経由で弊社コードが流出するセキュリティ上の懸念に対するチェック プライバシーポリシーを見てみる Copilot を使
[速報]「GitHub Copilot X」発表、GPT-4ベースで大幅強化。AIにバグの調査依頼と修正案を指示、ドキュメントを学習し回答も GitHubは、GTP-4をベースに「GitHub Copilot」の機能を大幅に強化した「GitHub Copilot X」を発表しました。 GitHub Copilot is already helping developers code faster in their IDEs. But what’s next? Our answer is GitHub Copilot X. It’s our vision for the future of AI-powered software development. Check it out https://t.co/3Xrn7dAPgi — GitHub (@github) March 22, 202
Note 本記事の内容は Linus 氏の発言が人を傷つける場合に筆者がそれを良しと考えるといった意図はございません 少し古い記事になるが、 Linus Torvalds 氏 の GitHub に対する苦言が記事になっていた。 LinuxカーネルにNTFSドライバーが追加、トーバルズ氏はGitHub経由のマージに苦言 - ZDNet Japan Linus 氏が GitHub について苦言を呈するのは今に始まったことではない(後述)が、 別に GitHub のすべてを否定しているわけではない。[1] では一体何が不満なのか。Linus 氏の理想とする git の開発フローを考察した上で、整理してみたい。 Linus 氏の理想 結論からいうと、 「意味あるコミットを作れ」「コミットを大事にしろ」 という思想が伺える。 では 「意味あるコミット」「大事にされたコミット」 とは何なのか。 筆者な
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