GitHub Copilot Spaces를 사용하여 문제를 더 빠르게 디버그하는 방법

모든 개발자는 이러한 고통을 알고 있습니다. 문제를 열고 코드 한 줄을 작성하기도 전에 사냥을 해야 합니다. 당신은 오래된 끌어오기 요청을 뒤져 3개월 전의 디자인 문서를 검색하고 어떤 파일에 보안 지침이 있는지 기억하려고 노력하고 있습니다.

그 사냥 단계? 영원히 걸립니다. 그리고 그것은 실제 작업도 아닙니다. 그리고 만약 당신이 원하다 AI를 그림으로 가져오려면 GitHub Copilot에는 여전히 동일한 작업, 즉 컨텍스트가 필요합니다. 그것이 없으면 코드베이스를 이해하지 못하는 일반적인 답변을 얻게 됩니다.

GitHub Copilot Spaces가 이를 수정합니다.

Spaces는 GitHub Copilot에 필요한 프로젝트 지식(파일, 끌어오기 요청, 문제, 저장소)을 제공하므로 응답은 추측이 아닌 실제 코드를 기반으로 합니다.

당신은 시각적 학습자입니까? 아래에서 전체 데모를 시청하세요. 👇

공백 문제를 디버깅하는 방법:

1. 문제부터 시작하세요

기여자가 안전하지 않은 사용을 보고하는 문제를 열었습니다. check_call 당신의 프로젝트에서.

관리자로서 즉시 문제를 해결하는 가장 좋은 방법을 알지 못할 수도 있습니다. 스스로 저장소를 검색하고, 이전 끌어오기 요청을 확인하고, 어디서부터 시작해야 할지 파악하기 위해 보안 지침을 샅샅이 뒤지는 것부터 시작합니다.

Spaces를 사용하면 수동으로 작업을 수행할 필요가 없습니다. 스페이스를 만들고, 문제와 주요 파일 또는 문서를 추가하고, Copilot이 모든 것에 대해 한 번에 추론하도록 하세요.

2. 프로젝트를 위한 공간 만들기

공간 안에 다음을 추가하세요.

• 디자인 패턴(예: /docs/security/check-patterns.md, /docs/design/architecture-overview.md)
• 보안 지침
• 접근성 권장 사항
• 전체 저장소(광범위한 적용 범위) 또는 특정 사용 사례에 가장 관련성이 높은 선별된 파일 세트입니다. 공백은 포함할 내용을 의도적으로 설정할 때 가장 잘 작동합니다.
• 문제 자체의 URL

3. 부조종사 지침 추가

각 공간에는 지침 패널. 여기에서 프로젝트 내에서 Copilot이 작동하는 방식을 지정할 수 있습니다.

다음은 현재 작업에 도움이 되는 몇 가지 지침 예시입니다.

You are an experienced engineer working on this codebase.
Always ground your answers in the linked docs and sources in this space.
Before writing code, produce a 3–5 step plan that includes:
  - The goal
  - The approach
  - The execution steps
Cite the exact files that justify your recommendations.
After I approve a plan, use the Copilot coding agent to propose a PR.

이러한 지침은 Copilot의 일관성을 유지합니다. 소스를 인용하라고 지시했기 때문에 저장소에 존재하지 않는 패턴을 환각하지 않습니다.

4. Copilot에게 문제 디버깅을 요청하세요.

모든 설정이 완료되면 Copilot에게 “이 문제를 디버깅할 수 있도록 도와주세요.”라고 요청하세요.

Copilot은 공간과 연결되어 있기 때문에 어떤 문제를 의미하는지 이미 알고 있습니다. 모든 소스를 분석한 다음 명확한 계획을 반환합니다.

목표: 안전하지 않은 사용 수정 runBinaryCheck 입력 경로가 검증되었는지 확인합니다.

접근하다:

1. 저장소에서 사용법을 검색하세요. runBinaryCheck
2. 각 사용법을 보안 문서의 안전 패턴과 비교하세요.
3. 필요한 리팩터링 식별
4. 안전하지 않은 사용이 있는 각 파일에 대해 diff를 준비합니다.

이것은 일반적인 LLM 답변이 아닙니다. 이는 실제 프로젝트 컨텍스트에 기반을 두고 있습니다.

5. 풀 요청 생성

계획을 승인하면 Copilot에 “Copilot 코딩 에이전트를 사용하여 코드 변경을 제안하세요.”라고 말합니다.

에이전트는 다음을 사용하여 풀 요청을 생성합니다.

• 이전 버전과 이후 버전
• 달라진 점에 대한 설명
• 수정 사항을 알려주는 정확한 파일에 대한 참조
• 선택을 안내하는 지침

끌어오기 요청의 모든 파일에는 어떤 소스가 제안을 제공했는지 표시됩니다. 병합하기 전에 추론을 감사할 수 있습니다.

6. 필요한 경우 반복

뭔가 만족스럽지 않나요? 언급하다 @copilot 풀 요청 주석에서 기존 풀 요청을 반복하거나 공간으로 돌아가서 새로운 풀 요청을 생성하세요. 정확히 필요한 것을 얻을 때까지 Copilot과 계속 협력하십시오.

7. 팀과 공간을 공유하세요

스페이스는 기본적으로 비공개입니다. 하지만 특정 개인, 팀 전체 또는 조직 전체(관리자가 허용하는 경우)와 공유할 수 있습니다.

기업 관리자는 누가 무엇을 공유할 수 있는지 제어하므로 회사의 보안 정책을 계속해서 준수할 수 있습니다.

IDE에서 GitHub Copilot Spaces 사용

이제 GitHub MCP 서버를 통해 IDE에서 Spaces를 사용할 수 있습니다.

MCP 서버를 설치하면 편집기에서 직접 스페이스를 호출할 수 있습니다. 동일하게 선별된 컨텍스트, 동일한 근거 있는 답변이 있지만 이미 작업 중인 위치에 있습니다.

IDE에서 스페이스를 호출할 수 있다는 것은 저에게 게임 체인저였습니다. 브라우저와 편집기 사이를 전환하지 않고도 집중할 수 있어 디버깅 시 많은 마찰이 줄어듭니다.

곧 출시 예정

로드맵의 내용은 다음과 같습니다.

• 공개 API
• 이미지 지원
• 추가 파일 형식 doc/docx 및 PDF와 같은

현재 팀이 공간을 사용하는 세 가지 방법

1. 코드 생성 및 디버깅. Copilot 코딩 에이전트와 함께 공백을 사용하여 패턴, 보안 규칙 및 아키텍처에 맞는 풀 요청을 생성하세요.

2. 계획 기능. 이슈, 디자인 문서, 저장소를 계획 기능 및 초안 요구 사항에 연결합니다. Copilot에 기술 계획을 요청하면 끌어오기 요청이 생성됩니다.

3. 지식 공유 및 온보딩. 공간은 살아있는 지식 기반이 됩니다. 새로운 엔지니어가 더 빠르게 합류합니다. 기존 엔지니어는 동일한 질문에 반복적으로 답변하지 않습니다.

다음 호에 시도해 보세요

제가 여러분에게 드리는 도전은 다음과 같습니다.

1. GitHub Copilot 공간을 만듭니다.
2. 이슈 1개와 핵심 파일 3~4개를 추가하세요.
3. 간단한 지침을 추가합니다.
4. Copilot에게 문제를 분석하고 디버깅 계획을 제안하도록 요청하세요.
5. 계획을 승인합니다.
6. 풀 요청을 생성하도록 코딩 에이전트를 트리거합니다.

Copilot이 실제로 프로젝트를 알게 되면 얼마나 많은 시간이 절약되는지 정확히 알 수 있습니다. AI 비서는 올바른 컨텍스트가 부족해서는 안 됩니다. 그것이 바로 공간의 존재 이유입니다.

작성자:

Andrea는 개발자 도구 분야에서 10년 이상의 경험을 보유한 GitHub의 수석 개발자 옹호자입니다. 그녀는 기술적 깊이와 첨단 기술에 대한 접근성을 높이는 사명을 결합했습니다. 육군 복무 및 건설 관리에서 소프트웨어 개발로 전환한 후 그녀는 복잡한 엔지니어링 개념과 실제 구현을 연결하는 독특한 관점을 제시합니다. 그녀는 웨일스 파트너, 두 아들, 두 마리의 개와 함께 플로리다에 거주하며 GitHub의 글로벌 이니셔티브를 통해 계속해서 혁신을 주도하고 오픈 소스를 지원하고 있습니다. 온라인 @acolombiadev에서 그녀를 찾아보세요.