Github Copilot에서 코딩 에이전트에 문제 할당 및 완료

GitHub Copilot을 사용하여 IDE에 코드를 작성하는 데 도움이됩니다. 이제 팀원과 마찬가지로 Copilot에 문제를 할당하고 대가로 완전히 테스트 된 풀 요청을받는 것을 상상해보십시오.

이것이 Github Copilot의 새로운 코딩 에이전트의 힘입니다. GitHub에 직접 구축 된이 에이전트는 GitHub 문제를 할당하거나 CODE에 프롬프트하자마자 작동하기 시작합니다. 조종사 좌석에 단단히 유지하면 코딩 에이전트는 할당 된 문제에 따라 풀 요청을 구축합니다.

이것은 단지 자동 완성이 아닙니다. 더 빨리 움직이고 기술 부채를 정리하며 실제로 중요한 작업에 집중하는 데 도움이되는 새로운 소프트웨어 엔지니어링 에이전트입니다. 이 코딩 에이전트의 작동 방식과 새로운 작업 방법을 더 빨리 찾는 데 도움이되는 방법을 살펴 보겠습니다. ✨

아, 그리고 당신이 시각적 학습자라면 우리는 당신이 다루었습니다. 👇

Github Copilot 101의 코딩 제

최초의 비동기 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 인이 새로운 코딩 에이전트는 GitHub 작업을 기반으로하며 팀원처럼 작동합니다. 문제를 할당하고 작업을 수행 한 다음 변경하거나 수락하기 전에 출력을 검토하십시오. 또한 관련 문제 또는 PR 토론의 컨텍스트를 통합하고 팀이 이미 설정 한 사용자 정의 저장소 지침을 따를 수 있습니다.

Copilot에 문제를 할당하고 작업 계획을 세우고 풀 요청을 엽니 다. 코드를 작성하고 테스트를 실행 한 다음 검토를 요청합니다. 피드백을 남기면 PR을 수정하고 승인 할 때까지 계속 진행됩니다.

프로세스는 즉각적이지 않습니다. 계산하고 실행하는 데 약간의 시간이 걸립니다. 그러나 이미 개발자들이 더 빠르고 효율적으로 일하는 데 도움이되고 있습니다.

Github의 선임 소프트웨어 엔지니어 인 Brittany Ellich에 따르면, Devs에 대한 전통적인 조언은 한 번에 한 가지 일을하고 잘 수행하는 것이 었습니다. 그러나 새로운 코딩 에이전트를 사용하면 Github가 이제 도움을 줄 수 있습니다. 더 좋아요 :

• 단위 테스트 추가 및 확장과 같은 반복적 인 보일러 플레이트 작업 오프로드
• 빠른 오타 수정 및 소규모 리팩터로 더 나은 문제 위생 및 문서 유지
• 버그 수정, 사용자 인터페이스 기능 업데이트 및 접근성 강화로 사용자 경험 향상

이러한 낮은 복잡한 작업을 코딩 에이전트에 할당함으로써, 최종적으로 높은 수준의 문제 해결 및 디자인에 중점을두고, 기술 부채가 쌓이고, 새로운 기술을 배우는 등을 다루는 대역폭을 가질 수 있습니다.

Copilot이 작업을 수행하고 있지만 전체 시간을 통제 할 수 있습니다. 할당 할 내용, 승인 및 변경해야 할 사항을 결정합니다.

코딩 에이전트가 문제를 완료하도록하는 방법

1 단계 : 문제를 Copilot에 쓰고 할당하십시오

이것은 당신이 가장 관여 할 곳입니다.이 단계는 성공을 위해 중요합니다. 팀원에게 브리핑하는 것과 같은 문제를 작성하는 것을 생각해보십시오. 문맥이 많이 줄수록 결과가 더 좋습니다 (다른 프롬프트와 마찬가지로).

포함해야합니다.

• 관련 배경 정보: 왜이 작업이 중요한지, 만지는 것, 중요한 역사 또는 맥락.
• 예상 결과:“완료”가 어떻게 생겼는지.
• 기술적 인 세부 사항: 관련 파일 이름, 함수 또는 구성 요소.
• 서식 또는 줄무늬 규칙: 사용자 정의 스크립트 또는 자동 생성 파일을 사용하는 경우 특히 중요합니다. 이 지침을 Copilot에 추가하여 모든 문제에 자동으로 반영 될 수 있습니다.

일단 문제를 작성한 후에는 팀원처럼 문제를 제기 할 때입니다. github.com, github 모바일 앱 또는 Github CLI를 통해이를 수행 할 수 있습니다.

Colecilot은 잘 정리 된 작업에서 가장 잘 작동하지만 더 큰 작업을 처리 할 수 ​​있습니다. 조금 더 오래 걸릴 수 있습니다. 하나의 문제 만 할당 할 필요가 없습니다. 여러 문제를 배치 할 수 있습니다.이 문제는 테스트 범위 증가 또는 문서 업데이트와 같은 작업에 적합합니다.

다음은 도움이 된 몇 가지 팁과 요령입니다.

• “설명”및 “수락 기준”과 같은 필드가있는 이슈 템플릿을 사용하여 팀 전체에 걸쳐 문제를보다 쉽고 일관성있게 만들 수 있습니다.
• Repo에 사용자 정의 지침 (예 : 자동 생성 파일 또는 Formatters를 실행하는 방법)이 포함 된 경우 Copilot은이를 사용하여 출력을 향상시킵니다.
• 에이전트는 실제로 GitHub에서 할당 된 문제에 포함 된 이미지를 볼 수 있으므로 새로운 기능을 원하는 것의 이미지를 쉽게 공유 할 수 있으며 에이전트는 실행할 수 있습니다.

2 단계 : Copilot은 코드를 계획합니다

Copilot에 문제를 할당하면 이모티콘 반응이 추가됩니다. 그런 다음 GitHub 동작을 사용하여 에이전트 세션을 시작하여 코딩 에이전트가 구축 된 통합적이고 안전하며 완전히 사용자 정의 가능한 환경을 제공합니다.

이 환경은 Copilot이 코드베이스를 탐색하고 분석하고 테스트를 실행하며 변경할 수있는 곳입니다. 코딩 에이전트는 동시에 분기와 풀 요청을 열어 부실로 작동함에 따라 진화합니다.

Colecilot은 문제를 읽고 작업 체크리스트로 분류 한 다음이 점검표로 풀 요청을 업데이트합니다. 각 작업을 완료하면 Copilot은이 작업을 확인하고 커밋을 분기로 밀어 넣습니다. 세션이 실시간으로 보거나 나중에 세션 로그를 보거나 PR을 새로 고침하여 Copilot이 작업을 통해 어떻게 추론하는지 확인할 수 있습니다. 이들은 가시성 향상을 위해 정기적으로 업데이트되므로 문제가 발생하면 쉽게 문제를 발견 할 수 있습니다.

3 단계 : Copilot은 코드를 작성합니다

마법이 일어나는 곳입니다. 풀 요청 타임 라인에서 “Copilot 시작 작업”이벤트가 표시되면 바퀴가 회전하고 있음을 알 수 있습니다. 다음에 일어나는 일은 다음과 같습니다.

• Colecilot은 문제에 따라 코드베이스를 수정합니다.
• 자동 테스트 및 라이터가 레포에 존재하는 경우 자동 테스트 및 라이터를 실행하고 필요에 따라 업데이트하거나 테스트를 생성합니다.
• Copilot은 작업을 완료하면서 반복적으로 커밋을 추진합니다.

작업이 실시간으로 발생하는 것을 볼 수 있으며, 무언가가 꺼진다는 것을 알게되면, Copilot이 다시 전달하기 전에 올바른 방향으로 진행되는지 확인하기 위해 언제라도 들어갈 수 있습니다.

4 단계 : 풀 요청을 검토하고 병합합니다

이것은 참여해야 할 또 다른 단계입니다. Copilot이 작업을 완료하면 검토를 위해 태그를 지정합니다. 당신은 둘 중 하나를 할 수 있습니다 :

• 풀 요청을 승인하십시오
• 의견을 남겨주세요
• 변경을 요청하십시오

Copilot은 Repo에서 설정 한 규칙에 따라 검토 자를 자동으로 요청합니다. 필요한 경우, 원하는 결과를 얻을 때까지 여러 번의 검토주기를 겪을 수 있습니다.

풀 요청이 승인되면 :

• 변경 사항은 이제 Repo의 병합 및 배포 프로세스를 따라갈 수 있습니다.
• 에이전트 세션이 종료됩니다.
• 필요한 경우, 사람은 언제든지 가지에서 인수 할 수 있습니다.

주목해야 할 중요한 사항 : 문제를 만든 사람은 최종 승인이 될 수 없습니다. 녹색 빛을 제공하려면 동료, 관리자 또는 지정된 검토자가 필요합니다. 이는 협업을 촉진하고 검토되지 않은 또는 안전하지 않은 코드가 병합되지 않도록합니다.

그리고 당신은 끝났습니다! ✅

다른 도구 (또는 팀원)와 마찬가지로 Copilot의 코딩 에이전트는 원하는 출력을 정확히 전달하기 위해 약간의 프로 도딩이 필요할 수 있습니다. 성공의 가장 큰 요소는 문제를 쓰는 방법으로 시작합니다 (Copilot은 더 빨리 쓰는 데 도움이 될 수 있습니다).

다음은 Coplot을 최대한 활용하는 방법에 대한 몇 가지 팁입니다.

• 포괄적 인 문제를 작성하십시오: 명확하고, 범위를 지키고, 잘 문서화 된 문제로 인해 더 나은 결과가 나옵니다.
• 작게 시작하십시오: 테스트, 문서 또는 간단한 리팩터에 에이전트를 사용해보십시오.
• 문제 해결: Copilot이 붙어 있으면 주석으로 태그를 붙이고 더 많은 컨텍스트를 추가하십시오. 문제 요구 사항을 반복하고 개선하는 것도 도움이 될 수 있습니다.

이것을 당신과 함께 가져 가십시오

AI와 LLMS는 빠른 속도로 향상되고 있습니다. Ellich는“오늘날 우리가 사용하고있는 모델은 우리가 사용하는 최악의 모델입니다. 코딩 에이전트는 이미 실제 워크 플로에 유용한 것으로 입증되었습니다.

샘플 레포에서 코딩 에이전트를 사용해보십시오. 그것이 무엇을 할 수 있는지 확인하십시오. 그리고 자신의 에이전트 워크 플로를 구축하기 시작하십시오. 행복한 코딩!

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