［速報］GitHub、自然言語による指示だけでアプリケーションを生成する「GitHub Spark」テクニカルプレビュー公開 GitHubは、日本時間10月30日未明に開幕したイベント「GitHub Universe'24」で、自然言語による指示だけで、パーソナライズされた小規模なアプリケーション（Micro-App）をすぐに生成できる「GitHub Spark」の テクニカルプレビューを発表しました 。 下記はGitHub Sparkのデモとして公開された動画の一部をキャプチャしたものです。 例えばユーザーは、ダッシュボードから「An app for me to ities I've travelled with a review and star rating」（これまで旅行したことのあるすべての都市のレビューと星の数での評価を記録するアプリ）のように、作りた
はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
七夕の夜、小池知事の当選確実が報じられた後、あいさつする安野さん。「素直に悔しい」「本当に意味のある成果」「日本の政治を変えていきましょう」。誠実な人柄であふれていました。 そして、短冊の願い事を見て改めて感じました。 いいチームですね。#安野たかひろ https://t.co/8LVzKlqRLq pic.twitter.com/cpvyotLAv1 — 山本浩資@サンデー毎日編集次長 (@KosukeYAblem/Try）を公開いたします！メンバーの熱い思いが結集した結果、振り返りの分量は文字数にして3万字超え、項目は518にものぼりました。 このnoteではその内容をギュッと凝縮して、お伝えいたします！
ワークフローの概要 このGitHub Actionsワークフローは以下の主要な機能を持っています： 新しいイシューが開かれたときに自動的に起動 イシューの内容を分析し、不適切なコンテンツをチェック 既存のイシューとの重複を検出 必要に応じてラベルを付与 ワークフローの詳細解説 トリガーとパーミッション設定 name: Issue Review on: issues: types: [opened] permissions: issues: write contents: read このセクションでは、ワークフローの名前を定義し、トリガー条件とパーミッションを設定しています。 on.issues.types: [opened]: 新しいイシューが開かれたときにワークフローが起動します。 permissions: ワークフローがイシューの読み書きと、リポジトリコンテンツの読み取りを行うための権
こんにちは、MLBお兄さんこと松村です。 昨年の MLB 全体ドラフト1位のポール・スキーンズ投手がメジャーデビューしました。予想通りの豪速球でした。 2024年4月29日についにテクニカルプレビューが開始となった GitHub Copilot Workspace ですが、ゴールデンウィーク中に私のアカウントでも利用可能となっていたため、試してみたことを書いていきます。 利用開始まで この記事を書いている時点では、 GitHub Copilot Workspace の利用には待機リスト (Waitlist) への登録が必要であり、その通過を待つ必要があります。 そのため GitHub Copilot Workspace を利用したい方は、こちらから登録を行いましょう。 githubnext.com ゼロからアプリを作ってみる 今回は練習として私がコードを書くこと無く、 C# の簡単なアプリ
※GitHub Copilotが長いコードを提案してきた時、ショートカットキーの「単語単位で受け入れる」を使用すると便利です。 ※ インライン候補をトリガーするとは提案が表示される場所ならばどこでも GitHub Copilot が動きます。 例えば、提案が表示される場所からカーソルが動かしてしまっても、カーソルを元の場所に戻してトリガーコマンドを使うと提案が表示されます。 ※ インライン候補をトリガーするはデフォルトのキー設定では動きません。：Windows で確認 自分でキーボードショートカットキーを設定する必要があります。（これは自分の環境だけかもしれません。） 導入後（課金後） 導入後に何をしていいのか？何が出来るのかがよくわからなかったので調べてみた。 環境 Windows10 GitHub Copilot (導入 1年契約 or 1月契約) VSCode VSCode Insi
GitHub Copilot、みなさん使ってますか？すでに多くの方が利用しており、「ないと困る」という方から「提案の質に問題がある」「まだまだ使えない」という方まで、様々な意見を聞きます。 筆者はGitHub Copilotに対して非常にポイティブな立場です。GitHub Copilotは使い方次第で開発速度を格段に向上させることを身をもって体験しており、これからの時代においてはGitHub CopilotなどのAIツールを使いこなせるかどうかで、個人の開発速度に非常に大きな差が出ると考えています。 重要なのは使い方次第と言う点です。前述のように様々な感想が溢れているのはAIツールの習熟度が大きく影響しているようにも感じます。AIツールは静的解析同様、利用者側の手腕が大きく問われるツールであると筆者は感じています。コマンドプロンプトエンジニアリングという言葉もあるように、AIツールを使いこ
A pedestrian walks past the GitHub Inc. offices in San Francisco, California, U.S., on Monday, June 4, 2018. Photographer: Michael Short/Bloomberg ソフトウエア開発者のニコライ・アフテニーブ氏は2021年、米マイクロソフトが提供するコーディングアシスタント「Copilot（コパイロット）」のプレビュー版を手にし、すぐにその可能性を実感した。 マイクロソフトのコーディングプラットフォーム「GitHub（ギットハブ）」で開発され、米オープンＡＩが提供する生成ＡＩ（人工知能）をベースにしたCopilotは、完璧ではなく、時には間違えることもあった。しかしチケット販売会社スタブハブで働くアフテニーブ氏は、わずかなプロンプトで見事にコード行を完成させたこと
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる？」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした（笑）。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
はじめに こんにちは、技術広報のnobu_msです。 ラクスでは2023年6月からGitHub Copilotを全開発組織に導入し、希望者は申請により全員利用可能となっています。GitHub Copilot導入から5カ月が経過し、利用状況や導入効果のアンケート調査を行いました。 本記事では、調査結果を踏まえて下記の内容をご紹介します。 全社導入前の課題とその対応 導入後の利用状況・効果測定 今後の活用に向けた課題と取り組み より詳細な目次はこちらをご覧ください。 はじめに GitHub Copilot導入の目的 全社導入前の課題とその対応 ① セキュリティの担保 当社の情報資産が学習に利用される可能性 他社のコードがサジェストされて著作権を侵害するのではないか？ ② 費用対効果 導入後の利用状況・効果測定 コーディング時間短縮の効果 業務品質向上効果 学習・調査効率化効果 エンジニアの業務
freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏ただただし氏：freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャーをやっています。PSIRTというのは、プロダクト専門のセキュリティチームです。 そこでプロダクトの安全を守る仕事をしているわけですが、いろいろなことをやりつつ、この1、2年ちょいちょい話題に上がっていますが、freeeの大規模な全社障害訓練の仕掛け人なんかをしたり。 あとは、freeeは先日OSSポリシーを公開
About ようこそプロジェクトに貢献するにはGeneral コード補完コメントからコードを生成コードからコメントの自動生成GitHub CopilotとのクイックQ&A正規表現プログラミング言語間の翻訳タイプヒンティング構造化データからのオブジェクト生成コードからドキュメントへClient Side Tips Copilot スニペットハンドリングGitHub Copilot ショートカット定義に移動便利なファイルのピン留めDesign Patterns AI が理解可能な命名規則一貫性のあるコーディングスタイルハイレベルアーキテクチャを先に小さなコードチャンクで作業するコンテキストレス・アーキテクチャ微細な OSS 依存関係の排除Collaboration AIフレンドリーなドキュメンテーションプロンプトとコード生成プロセスのコーチングTesting ユニットテストの作成テストコード生
登壇者の自己紹介池田将氏：コミューン株式会社の池田将と申します。めちゃくちゃ緊張しています（笑）。登壇は初めてで、GitHubの方もいて、今「すごいな」と思っている感じです。コーディングの話を先に紹介していただいたので、順番に恵まれたなと思います。 軽く自己紹介をして、コミューンがどうやって「GitHub Copilot」を導入したのかを説明した後、活用事例を紹介させてもらえればと思います。 コミューンは、2つのプロダクトを作っています。ビジョンは「あらゆる組織とひとが融け合う未来をつくる」で、コミュニティ作りに特化したプロダクトの「commmune」と、営業・CSのアクションを最速で効率化するプロダクトである「SuccessHub」の2つを提供しています。 私は、コミューンのエンジニアリングの部署で、SREチームとして活動しています。「最高のスピード・品質で作る」というのを目標に、セキュ
GitHubがソフトウェア開発の生産性向上についての記者説明会を開催した。ユーザー企業のパナソニックコネクトから同社CTOの榊原 彰氏がゲスト登壇し、旧来のソフトウェア開発からの脱却とトランスフォーメーション（変革）に取り組む方向性や現在の状況、生成AIのコーディング支援サービス「GitHub Copilot」の試験導入で得られた成果などを紹介した。 【もっと写真を見る】 GitHub（ギットハブ）は2023年8月30日、ユーザー企業のパナソニックコネクトをゲストに招き、ソフトウェア開発の生産性向上についての記者説明会を開催した。 パナソニックコネクトからは同社CTOの榊原 彰氏が登壇し、旧来のソフトウェア開発からの脱却とトランスフォーメーション（変革）に取り組む方向性や現在の状況、生成AIのコーディング支援サービス「GitHub Copilot」の試験導入で得られた成果などを紹介した。
【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/
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