Github Copilot의 GPT-5 : 60 초 안에 게임을 구축 한 방법

개발자가되기 위해 정말 흥미로운 시간입니다! GPT-5가 방금 삭제되었고 이미 Github Copilot에서 사용할 수 있습니다. 나는 그들이 발표했을 때 문자 그대로 Openai의 라이브 스트림을보고 있었고, 내 흥분을 담을 수 없었습니다. 특히 우리가 좋아하는 AI Peer 프로그래머와 함께 즉시 구축을 시작할 수 있다는 것을 알고 있습니다.

당신이 우리의 고무 오리 목요일 스트림을 따르고 있다면, 당신은 내가 새로운 AI 모델과 도구를 탐색하는 것을 좋아한다는 것을 알고 있습니다. 이 스트림은 두 가지 게임 변화 릴리스에 관한 것입니다. GPT-5 그리고 GitHub 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버. 그리고 와우, 우리는 약간의 땅을 덮었습니까!

우리가 만든 것, 배운 것, 그리고 오늘날 자신의 개발 워크 플로우에서 이러한 강력한 도구를 사용하는 방법을 안내해 드리겠습니다.

GPT-5 : 워크 플로에 추론 능력이 높아집니다

GPT-5는 OpenAI의 가장 진보 된 모델이며 가장 중요한 부분입니까? 이제 좋아하는 IDE에서 사용할 수 있습니다. vs 코드의 Ask, Edit 및 에이전트 모드에서 액세스 할 수 있습니다. 모든 모델이 모든 모드에서 사용할 수있는 것은 아니기 때문에 놀랍습니다.

정말 감동 한 것은 속도. 이것은 추론 모델이며, 응답 시간은 내가 예상했던 것보다 훨씬 빠릅니다. 내가 그것을 만들었을 때, 제안은 거의 즉시 돌아 왔으며 품질은 눈에 띄게 달랐습니다.

Github Copilot에서 GPT-5 활성화 방법 :

1. Coplot 인터페이스에서 모델 피커를 엽니 다
2. 선택하다 GPT-5 사용 가능한 옵션에서
3. 건축을 시작하십시오!

라이브 테스트 : 60 초 이내에 Magic Tiles 게임 구축

GPT-5를 즉시 테스트에 넣고 싶었 기 때문에 스트림 청중에게 무엇을 구축 해야하는지 물었습니다. 압도적 인 반응? 게임! 누군가가 마법 타일을 제안했습니다 (솔직히 말해서, 어떻게 플레이하는지 전혀 몰랐습니다). 그러나 그것이 GPT-5가 정말로 빛나는 곳입니다.

AI로 구축 할 때의 접근 방식은 다음과 같습니다 ( 사양 개발) : :

1 단계 : AI가 제품 요구 사항을 생성하도록하십시오

코드로 바로 뛰어 들지 않고 GPT-5를 물었습니다.

Do you know the game Magic Tiles? If you do, can you describe the game in simple MVP terms? No auth, just core functionality.

GPT-5는 다음과 함께 엄청나게 상세한 응답을 전달했습니다.

• 작업 분석 및 핵심 게임 플레이 루프
• 최소 기능 세트 요구 사항
• 데이터 모델 구조
• 게임 구축에 대한 확인 목록

이것이 바로 맥락이 LLM의 왕인 이유입니다. 먼저 사양을 요구함으로써 GPT-5에게 응집력 있고 기능적인 것을 구축하기에 충분한 컨텍스트를 제공했습니다.

2 단계 : 간단한 프롬프트로 빌드하십시오

MVP 사양이 준비되면 간단히 말했습니다.

Build this.

그게 다야. 프레임 워크 사양 없음, 기술 스택 요구 사항 없음 – 단지“이를 구축하십시오”. 그리고 당신은 무엇을 알고 있습니까? GPT-5는 현명한 선택을했습니다.

• 간단한 MVP에는 HTML, CSS 및 JavaScript를 사용합니다
• 적절한 입력 처리로 캔버스 기반 게임을 만듭니다
• 스코어링, 콤보 추적 및 속도 진행 추가
• 기능 오버 기능을 구현합니다

전체 빌드는 1 분도 채 걸리지 않았습니다. 나는 과장하지 않습니다. GPT-5는 빠르게 작동하는 프로토 타입을 제공했습니다.

3 단계 : 자연어로 반복하십시오

게임이 더 나은 사용자 지침이 필요하다는 것을 깨달았을 때 다음과 같이 물었습니다.

Can you provide user instructions on how to play the game before the user clicks start?

GPT-5는 명확한 지침으로 HTML을 즉시 업데이트했으며 다음 기능에 대한 제안도 제공했습니다. 이 반복적 인 접근 방식은 매우 현명한 코딩 파트너와 대화하는 것처럼 엄청나게 자연스럽게 느껴졌습니다.

다음으로 Github MCP 서버를 살펴 보겠습니다!

Github MCP 서버 : 자연 언어로 Github 자동화

자, 할 일에 대해 이야기합시다 Github와 상호 작용하는 방법을 변경하십시오: MCP (Model Context Protocol) 서버.

MCP 란 무엇이며 왜 신경 쓰야합니까?

MCP는 AI 보조원을 외부 도구 및 응용 프로그램에 연결하는 표준입니다. 큰 언어 모델 (LLM)이 대화 할 수있는 다리로 생각하십시오.

• Github 리포지토리 및 문제
• Gmail 계정
• SQL 서버
• 피그마 프로젝트
• 그리고 훨씬 더

MCP가 없으면 LLM이 분리되어 산다. MCP를 사용하면 강력한 자동화 엔진이됩니다 전체 개발 생태계와 상호 작용할 수 있습니다.

MCP는 REST API와 유사한 클라이언트 서버 아키텍처를 따릅니다. 예를 들어 VS 코드에서 VS Code는 호스트 (환경 제공) 및 클라이언트 (MCP 서버에 연결) 역할을합니다.

Github MCP 서버 설정 (놀랍게도 간단합니다!)

Github의 MCP 서버를 시작하는 데 5 분도 걸리지 않습니다.

1. 구성 파일을 만듭니다

a .vscode/mcp.json 작업 공간 루트의 파일 :

{
  "servers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@github/mcp-server-github"]
    }
  }
}

2. Github로 인증하십시오

MCP 구성에서 “시작”버튼을 클릭하십시오. 표준 Github Oauth 흐름 (Passkey 지원 포함)을 거칩니다.

3. 도구에 액세스하십시오

인증이 나면 Copilot 인터페이스에 GitHub MCP 서버 도구가 제공됩니다.

그게 다야! 복잡한 설정이없고 관리 할 API 키가 없으며 간단한 구성 및 인증 만 있습니다.

당신의 마음을 날려 버릴 실제 MCP 자동화

스트림 기간 동안, 나는 오늘 사용할 수있는 진정으로 유용한 MCP 워크 플로를 보여주었습니다.

자연어로 저장소 생성

이전에는 “Teenyhost”(웹에 문서를 임시로 배포하기위한 Tiinyhost의 클론)라는 프로젝트를 작성했으며 저장소를 만들고 싶습니다. Github Repo를 수동으로 만드는 대신 Copilot을 단순히 물었습니다.

Can you create a repository for this project called teenyhost?

GPT-5는 필요한 세부 사항을 요청했습니다.

- Repository name: teenyhost
- Owner: my GitHub username
- Visibility: public
- Optional description

이 세부 사항을 제공했습니다 몇 초 안에Copilot은 MCP 서버를 사용하여 다음과 같이 사용했습니다.

• github에서 저장소를 만듭니다
• 내 로컬 코드를 새 저장소로 푸시하십시오
• 적절한 git 리모컨을 설정하십시오

이것은 간단 해 보일 수 있지만 워크 플로의 영향에 대해 생각해보십시오. 코딩 세션에 깊이 깊숙이 들어가서 프로젝트를 Github로 신속하게 추진하고 싶습니까? 브라우저에 컨텍스트 전환 대신 이제 편집자에서 자연 언어로 처리 할 수 있습니다.

자연어로부터의 대량 발행

상황이 정말 흥미로워지는 곳이 있습니다. 나는 copilot을 물었다 :

What additional features and improvements can I implement in this app?

분류 된 제안으로 돌아 왔습니다.

• 낮은 노력 빠른 승리
• 핵심 견고성 개선
• 향상된 사용자 경험 기능
• 고급 기능

그런 다음 나는 말했다 :

Can you create issues for all the low effort improvements in this repo?

그리고 그와 마찬가지로 Copilot이 만들어졌습니다 5 개의 올바른 포맷 된 GitHub 문제 와 함께:

• 설명 제목
• 자세한 설명
• 구현 제안
• 적절한 라벨

이것이 프로젝트 아이디어를 캡처하는 데 얼마나 강력한 지 생각해보십시오. 슬랙 스레드 나 회의 노트에서 훌륭한 제안을 잃는 대신 즉시 대화를 실행 가능한 GitHub 문제로 전환 할 수 있습니다.

이 워크 플로우를 혁명적으로 만드는 이유

GPT-5와 Github MCP 서버를 광범위하게 사용한 후에는 다음과 같습니다.

속도 및 컨텍스트 유지

GPT-5의 처리 속도는 진정으로 인상적입니다. 이것은 단지 더 빠른 반응이 아닙니다. 건축 중에 흐름 상태를 유지하는 것입니다. AI 조수가 사고 과정을 수행 할 수 있으면 전체 개발 경험이 더 유동적입니다.

개발 인터페이스로서 자연어

GitHub MCP 서버는 아이디어와 행동을 취하는 것 사이의 마찰을 제거합니다. 더 이상 :

• 대 코드와 github.com 사이의 전환
• 문제 설명을 수동으로 포맷합니다
• 코딩과 프로젝트 관리 사이의 상황 전환

인간의 루프 자동화

이 설정에 대해 내가 좋아하는 것은 그 것입니다 당신은 통제를 유지합니다. Colecilot이 메인 브랜치로 직접 밀고 싶을 때 그 조치를 취소 할 수있었습니다. AI는 중요한 결정을 내리는 동안 지루한 부분을 처리합니다.

당신의 행동 계획 : 오늘 건축을 시작하십시오

다이빙을 원하십니까? 정확히해야 할 일은 다음과 같습니다.

GPT-5를 즉시 시도하십시오

1. IDE에서 Github Copilot을 열십시오
2. 모델 피커의 GPT-5 모델로 전환하십시오
3. 복잡한 빌드의 에이전트 모드로 시작하십시오
4. 사양 중심 접근법 시도 : 먼저 요구 사항을 요청한 다음 빌드하십시오.

GitHub MCP 서버를 설정하십시오

1. 만들다 .vscode/mcp.json 작업 공간에서
2. Github MCP 서버 구성을 추가하십시오
3. Github로 인증하십시오
4. 자연 언어로 Github 워크 플로우를 자동화하십시오
5. 자동화 워크 플로 실험 :
   • 측면 프로젝트에 대한 저장소를 만듭니다
   • 브레인 스토밍 세션에서 문제를 생성합니다
   • 분기 생성을 자동화하고 요청 워크 플로우를 당기십시오
   • 사용 가능한 모든 MCP 도구를 탐색하십시오

수평선에

GPT-5와 Github MCP 서버의 조합은 개발 도구와 상호 작용하는 방식의 상당한 변화. 우리는 매뉴얼, 인터페이스 중심 워크 플로에서 대화, 의도 중심 자동화로 이동합니다.

우리의 다음 고무 오리 목요일첫 번째 커스텀 MCP 서버를 처음부터 구축 할 계획입니다. 나는 전에 한 번도 만든 적이 없으므로 함께 배울 것입니다. 항상 새로운 기술을 탐색하는 가장 재미있는 방법입니다.

그 동안 다음을 권장합니다.

• Github MCP 서버를 설치하고 실험하십시오.
• 사양 중심 접근법을 사용하여 GPT-5로 무언가를 구축하십시오.
• 실험과 결과를 커뮤니티와 공유하십시오.

도구는 여기에 있고, 접근 가능하며, 개발 워크 플로우를 과급 할 준비가되었습니다. 먼저 무엇을 구축 할 건가요?

작성자가 작성했습니다

Kedasha는 Github의 개발자 옹호자로서 더 넓은 개발자 커뮤니티와 배운 교훈을 공유하는 것을 즐깁니다. 그녀는 다른 사람들이 기술 산업에 대해 배우도록 돕고 소프트웨어 개발자로서의 경험을 공유하는 것을 좋아합니다. 그녀의 온라인 @itsthatladydev를 찾으십시오.