개발자 역할이 발전하고 있습니다. 다음은 앞으로 계속 머무르는 방법입니다.

교대 : 보일러 플레이트 코드를 위해 로봇이오고 있습니다. 실제로 AI는 향후 5 년 안에 95%의 코드를 작성할 예정입니다.

기회 : 로봇은 창의성, 협업 및 큰 그림 사고에 끔찍합니다. 편리하게 발전의 미래가 향하는 곳입니다.

우리는 새로운 AI 기반 시대에 들어갑니다. 그리고 2030 년까지 AI 중심 생산성 이익이 1,500 만 명의 더 효과적인 개발자를 글로벌 인력에 추가하여 경제적 가치가 1.5 조 달러 이상을 잠금 해제 할 수있는 Github 연구 프로젝트.

코딩 방법을 아는 것은 여전히 ​​중요하지만 개발자로서의 주요 작업은 오케스트레이터, 전략가 및 공동 작업자의 작업이 될 것입니다. 귀하의 가치는 속도를 입력하는 것이 아니라 점점 더 해결하고 설계하고 영감을 줄 수있는 능력에 있습니다. 구직 시장이 변화하고 기회는 불확실하다고 느낄 수 있지만, 이들은 탄력성을 유지하고 눈에 띄는 데 도움이되는 기술입니다.

“개발자의 역할은 수동 코더에서 AI 중심 개발 생태계의 오케스트레이터로 발전하고 있습니다.”라고 공동 저자 인 Ketai Qiu는 말합니다. 오늘의 코드에서 내일 심포니까지 : 2030 년까지 개발자의 일상의 AI 변환. “프로그래밍의 미래는 코드 라인 작성에 관한 것이 아니라 의도 정의, AI 시스템을 안내하며 출력을 일관된 솔루션에 통합하는 것에 대한 것이 아닙니다.”

그렇다면이 변화가 당신에게 무엇을 의미하는지, 그리고 오늘날이 새로운 기술을 어떻게 워크 플로우에 구축 할 수 있습니까? 다이빙합시다 :

스킬 #1 : 더 나은 컨텍스트를 제공하여 AI 코딩을보다 신뢰할 수있게합니다.

AI는 빠르지 만 심령은 아닙니다. 몇 초 안에 코드를 생성 할 수 있지만 실제로 구축하는 내용을 이해하지 못하면 결과는 모호하거나 표적 이외의 느낌을 줄 수 있습니다. Colecilot에 올바른 신호 (의도, 데이터 및 작업의 목적을 제공함으로써 의미 있고 유용한 출력에 대한 제안을 조종합니다.

Github Copilot 공간을 입력하십시오: 귀하와 귀하의 팀이 가장 중요한 상황에 따라 Copilot의 반응을 형성 할 수있는 전용 환경. 공간을 사용하면 소스 (파일, 리포지토리, 지침)를 업로드하고 의도를 설정하고 협력하여 Copilot의 답변이 정확하고 관련성이 있으며 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. 하나의 크기에 맞는 제안을받는 대신 실제 코드베이스, 팀 관행 및 비즈니스 목표를 위해 설계된 출력을 얻을 수 있습니다.

gith github 공간을 설정하는 방법은 다음과 같습니다.

1 단계: github.com/copilot/spaces로 이동하여 새로운 공간을 만듭니다.

2 단계: 컨텍스트, 문서 및 샘플 파일에서 전체 리포지토리에 이르기까지 모든 것을 업로드하십시오.

3 단계: 채팅 시작 : 추가 한 출처에 대한 사본 질문을 물어보십시오. 예를 들어, “활성 사용자를 찾기 위해 SQL 쿼리 생성”을 단순히 요청하면 Copilot은 추측 할 것입니다. 이미 스키마를 공유 한 경우 생성 된 쿼리가 실제 테이블 및 필드로 조정됩니다.

마스터 링 컨텍스트는 모든 과제를 해결하지는 않지만 AI 시스템을 지시하는 방법을 알고 있음을 알 수 있습니다. 이는 현대 개발에서 점점 더 가치있는 능력입니다.

🎤이 맥락에 초점을 맞추는 것은 단순한 이론이 아닙니다. 올해 Github Universe 2025 (10 월 28 ~ 29 일 샌프란시스코 및 온라인)의 전면 및 중앙입니다. 회의에서 우리와 함께 탐구하십시오.

• 에이전트의 새벽 : 소프트웨어 개발을 가속화하기 위해 AI 기반 도구 활용:이 세션에서는 의도와 컨텍스트가 어떻게 더 나은 결과를 유발하는지보십시오.
• 의도에서 출력까지 : AI 에이전트로 설계: 개발자가 단일 프롬프트에서 오케스트레이션 솔루션으로 Copilot을 안내하는 방법을 살펴보십시오.

전체 우주 안건을 탐색하십시오

기술 #2 : 통찰력, 판단 및 전략을 제공하십시오

AI는 코드를 생성 할 수 있지만 인간의 통찰력, 창의성 또는 협업을 대체 할 수는 없습니다. 번성하는 개발자는 기계 효율성을 인간의 판단 및 팀워크와 혼합하는 사람들이 될 것입니다. 오케스트레이션은 주요 경쟁 우위가 될 것입니다.

여기에서 Github Copilot 코드 검토가 시작되는 곳으로, 풀 요청을 스캔하고, 문제를 강조하고, 자동으로 개선을 제안하는 AI 도구 인 AI 도구는 팀이 병목 현상을 줄이면서 더 빨리 선적 할 수 있도록 도와줍니다.

✅ 오늘 시도해보십시오.

1 단계: Copilot Review 요청 : 기존 풀 요청을 열고 Copilot을 검토 자로 추가하십시오.

2 단계: Copilot의 피드백 검토 : 잠시 후에는 주석, 제안 및 인라인 변경이 직접 커밋 할 수 있습니다.

3 단계: 리뷰를 개선하십시오 : Review, Thumbs-up/down 피드백 또는 사용자 정의 규칙에 대한 .github/copilot-Instructions.md 파일을 추가하십시오.

그리고 글로벌 팀이 이미 Copilot과의 협업을 확장하는 방법을보고 싶다면 Universe에서 찾을 수 있습니다. 다음과 같은 세션에 참석하기 위해 우리와 함께하십시오.

• 쌍에서 피어로 : Colecilot 코드 검토의 다음 진화:이 세션에서는 글로벌 팀이 Coplot Code Review를 사용하여 전달을 속도를 높이고 병목 현상을 줄이는 방법을 알아 봅니다.
• 해킹 가능한 배지. 팬이 좋아하는 반환. 모든 직접 참석자는 코딩, 커스터마이징 및 쇼케이스를 통해 프로그래밍 가능한 배지를 제공하며 협업, 창의성 및 연결을 촉발시킵니다.
• 을 더한: Github Expert Center,,, 커리어 코너그리고 오픈 소스 영역: 복도 대화가 지속적인 협력으로 바뀌는 곳.

우주 경험을 계획하십시오

스킬 #3 : 학습은 결코 끝나지 않았다는 것을 인식하십시오

기술의 반감기는 항상 현실이었습니다. 그러나 AI 구동 세계에서는 더 짧아지고 있습니다. 오늘날 당신이 아는 것은 내일 충분하지 않을 것이므로 지속적인 학습이 앞서가는 열쇠입니다.

gith github 내부에서 AI 기술을 늘리기위한 실용적인 로드맵이 있습니다 (블로그에서 조정되었습니다. VIBE 코딩 : AI 개발자가되는 로드맵) : :

1 단계: 필수 언어 및 프레임 워크 배울 : 파이썬으로 시작한 다음 Java와 C ++로 확장하십시오. Tensorflow, Pytorch 및 Scikit-Learn과 같은 프레임 워크를 탐색하십시오.

2 단계: 마스터 머신 러닝 기본 사항 : 딥 러닝, NLP 및 컴퓨터 비전. Awesome Machine Learning, NLTK 또는 OpenCV와 같은 오픈 소스 리포지토리를 사용해보십시오.

3 단계: GitHub에서 기술을 보여주십시오 : 저장소 구성, ReadMes를 게시하고 오픈 소스에 기여하며 GitHub 페이지에서 눈에 띄는 프로필을 작성하십시오.

4 단계: Github Copilot에서 인증을 받으십시오 : 전체 툴킷을 배우고, 문서 및 프로젝트를 준비하고, Copilot 인증 배지를 얻으십시오.

지속적인 학습은 변화하는 직업 시장에서 불확실성을 제거 할 수 없습니다. 그러나 현재 역할을 발전 시키거나 개발자 옹호, 아키텍처 또는 툴링과 같은 인접한 경로로 피봇 팅을 의미하는지 여부에 관계없이 적응할 수있는 최고의 샷을 제공합니다.

∎ 앞서 머무는 것은 지속적인 학습에 투자하는 것을 의미합니다. 그리고 Universe에서는 소프트웨어가 어떻게 구축되는지를 형성하는 리더로부터 직접들을 수 있습니다. 하이라이트는 다음과 같습니다.

• Github Copilot으로 선도 : 경험, 전략 및 협업을 다시 생각합니다: Github의 엔지니어링 부사장 인 Sharanya Doddapaneni가 발표 한이 세션은 AI가 엔지니어링 리더십을 어떻게 변화시키는 지 탐색합니다.
• AI와 함께 높은 비행 : Cathay Pacific on Transforming Software DevelopmenT : IT 인프라 및 보안 총괄 책임자 인 Rajeev Nair가 세계 최고의 항공사 중 하나에서 보안을 확장하고 현대화하는 방법을 들어보십시오.
• 또한, 리더의 세션 기럽,,, 허브 스팟,,, 마이크로 소프트그리고 GM AI 구동 워크 플로우를 앞으로 밀어 넣을 때.

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우리는 모두 함께 있습니다

문맥, 협업 및 창의성이 모이는 Universe에서 우리와 함께하십시오. 다음에 무엇이 있는지 확인하고 그것을 구축하는 커뮤니티의 일부가 되십시오. 즉시 작업 할 수있는 통찰력, 도구 및 연결을 남길 것입니다.

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작성자가 작성했습니다

Gwen Davis는 Github의 선임 컨텐츠 전략가로서 개발자 경험, AI 구동 워크 플로우 및 기술 경력 성장에 대해 글을 씁니다.