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3 篇文章 含有標籤「C++」

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TechSummary 2025-09-15

· 閱讀時間約 12 分鐘
Gemini
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GitHub SSH 存取引入後量子安全 🔒​

Source: https://github.blog/engineering/platform-security/post-quantum-security-for-ssh-access-on-github/

  • GitHub 將為其 SSH 端點新增一個後量子安全 SSH 金鑰交換演算法：sntrup761x25519-sha512（或 sntrup761x25519-sha512@openssh.com）。
  • 此變更僅影響 SSH 存取，對 HTTPS 存取無影響，也不影響位於美國地區的 GitHub Enterprise Cloud 資料駐留。
  • 目的是防範未來量子電腦可能進行的「先儲存，後解密」攻擊，確保資料的長期安全。
  • 採用混合式方法，結合了 Streamlined NTRU Prime（一種新的後量子安全演算法）與經典的 Elliptic Curve Diffie-Hellman（使用 X25519 曲線），確保安全性不低於經典演算法。
  • 此演算法將於 2025 年 9 月 17 日起在 GitHub.com 和非美國地區的 GitHub Enterprise Cloud 上啟用，並將包含在 GitHub Enterprise Server 3.19 中。
  • 大多數現代 SSH 客戶端（例如 OpenSSH 9.0 或更新版本）將自動選擇新演算法，無需手動配置；舊版客戶端將回退到舊演算法。
  • 您可以透過執行 ssh -Q kex 來檢查 SSH 客戶端是否支援此演算法，並使用 ssh -v git@github.com exit 2>&1 | grep 'kex: algorithm:' 來查看連接 GitHub 時所使用的金鑰交換演算法。

TechSummary 2025-08-27

· 閱讀時間約 45 分鐘
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🚀 GitHub Copilot 網頁版：為進階使用者打造的強大指南​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-use-github-copilot-on-github-com-a-power-users-guide/

  • 擴展 Copilot 用途：GitHub Copilot 不再僅限於 IDE 中的自動完成和程式碼建議，它在 github.com 上提供了全新的功能，專注於專案管理、團隊協調和快速原型開發。無需安裝擴充功能或進行設定，直接前往 github.com/copilot 即可開始使用。
  • 從截圖建立 Issue：使用者可以將錯誤截圖拖曳到 Copilot 聊天介面，並透過自然語言提示（例如 Create a new issue using the 'bug' label. Use this screenshot and describe the overlapping arrow icon. Apply the UI issue template from this repo.），讓 Copilot 自動生成帶有標籤和範本的 Issue 標題和描述。
  • 專案中心快速操作：在 github.com/copilot，您可以：
    • 跨多個 GitHub 儲存庫與 Copilot 聊天。
    • 建立和管理 Issue 與 Pull Request。
    • 啟動 GitHub Spark 進行程式碼片段或元件原型設計。
    • 指派 Copilot AI 代理執行自主任務。
    • 在對話中切換不同的 AI 模型。
  • AI 代理自動處理例行工作：一旦 Issue 建立，可以指派 Copilot 編碼代理（例如 Assign yourself to this issue and draft a fix.）分析程式碼庫、識別根本原因並提交草稿 Pull Request。適用於例行性錯誤修復、文件更新和依賴升級。
  • 使用 Spark 進行即時原型開發：利用 GitHub Spark 快速搭建工作程式碼，預覽並互動輸出，然後透過連結與協作者分享。
    • 範例提示：Create a feature comparison table for an API pricing page. Show Free, Pro, and Enterprise tiers with checkmarks for features.
  • 選擇最佳 AI 模型：GitHub Copilot 允許使用者切換不同的 AI 模型以適應特定任務：
    • GPT-4.1：通用編碼和推理。
    • Claude Sonnet 4：結構化寫作、重構、上下文密集型任務。
    • Opus 4：創造力、邊緣案例、提供替代觀點。
  • 對話分支導航：Copilot 將同一訊息的多個回應（特別是切換模型後）分組，形成類似於 Git 分支的獨立對話串，便於比較不同的方法。
  • 整合網頁與 IDE 工作流：網頁版 Copilot 處理協調和探索性工作，而 IDE 處理詳細實作。兩者結合可覆蓋完整的開發工作流程。

TechSummary 2025-08-14

· 閱讀時間約 22 分鐘
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GPT-5 在 GitHub Copilot：我如何在 60 秒內建構一款遊戲 🚀​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/gpt-5-in-github-copilot-how-i-built-a-game-in-60-seconds/

  • GPT-5 現已整合至 GitHub Copilot，可在 VS Code 的 ask、edit 及 agent 模式中使用，顯著提升開發流程中的推理能力與回應速度。
  • 啟用方式簡單，僅需在 Copilot 介面中開啟模型選擇器並選取 GPT-5 即可。企業用戶需經管理員啟用。
  • 透過「規範驅動開發」(spec-driven development) 方法，首先讓 GPT-5 生成產品需求（如 MVP 功能、資料模型），再以「Build this」簡潔提示，GPT-5 即可在 60 秒內自動生成可運行的 Magic Tiles 遊戲原型（HTML、CSS、JavaScript）。
  • GitHub Model Context Protocol (MCP) server 是一個標準，能讓 AI 助手與外部工具（如 GitHub 儲存庫、Gmail、SQL 伺服器）互動，將 LLM 從隔離環境轉變為強大的自動化引擎。
  • 設定 GitHub MCP 伺服器僅需不到 5 分鐘，透過在工作空間根目錄建立 .vscode/mcp.json 配置檔並進行 GitHub OAuth 驗證即可。
  • 實際應用範例包含透過自然語言創建 GitHub 儲存庫及批量建立議題，大幅減少上下文切換，提高開發效率。
  • 這個工作流程的優勢在於 GPT-5 的處理速度、上下文保留能力，以及將自然語言作為開發介面，同時保持「人機協同」的控制。