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🚀 使用 GitHub Copilot 代理模式現代化 Java 專案的逐步指南​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/a-step-by-step-guide-to-modernizing-java-projects-with-github-copilot-agent-mode/

• GitHub Copilot 代理模式將 Copilot 從被動建議工具轉變為主動協作夥伴，能理解高層次指令並執行多步驟任務，無需詳細指示。
• 搭配 GitHub Copilot 應用現代化 VS Code 擴充功能，此工具組提供互動式、逐步指引，幫助開發者更快、更少錯誤地升級和遷移 Java 專案。
• 現代化流程包括：分析專案、生成升級計畫、自動應用變更、修復建構問題、驗證測試、檢測並修復 CVEs，並提供完整的摘要報告。
• 範例指令與程式碼片段：
  • 啟動代理會話後，輸入：

    Using Java upgrade tools,upgrade this project to Java 21. Analyze deprecated APIs, update Gradle dependencies, and propose a safe, testable migration plan.
    

  • 程式碼升級前後對比：

    // Before (deprecated constructor)
    View view = this.resolver.resolveViewName("intro", new Locale("EN"));
    
    // After Java 21 upgrade
    View view = this.resolver.resolveViewName("intro", Locale.of("EN"));
    

• 此外，它還支援將應用程式遷移到 Azure，進行雲端就緒評估，並將認證從地端遷移到 Microsoft Entra ID。
• 自動化 CVE 掃描是其關鍵安全功能，可智慧地提出安全版本替換或推薦替代函式庫，以維持安全合規。

🚀 將 GitHub Copilot 編碼代理更深入地整合到您的工作流程的 5 種方法​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/5-ways-to-integrate-github-copilot-coding-agent-into-your-workflow/

• GitHub Copilot 編碼代理不僅限於基礎任務指派與 PR 審核，本教學將探討五種策略，將其更深入地整合到開發工作流程中。
• 透過代理面板處理技術債務： 將重複但必要的任務（如依賴升級、小型重構）批次交給 Copilot 處理，讓開發者專注於功能開發。
  • 任務範例：

    “Update the extension manifest to support VS Code 1.104”
    “Add TypeScript strict mode and fix all resulting type errors”
    

• 使用 Playwright MCP 驗證 UI 變更： Copilot 可透過 Playwright MCP 伺服器整合，自動啟動應用程式、與其互動並截圖，以便在 PR 中直接審核 UI 變更。
  • 任務範例：

    “Add internationalization support for English, French, and Spanish.”
    

• 安全地試驗分支策略： Copilot 支援從任意分支作為起點建立 copilot/ 分支進行實驗，並開啟草稿 PR 供審閱與回饋，無需影響主分支。
• 選擇正確的任務入口點： 針對不同情境選擇最適合的入口點，例如：代理面板適用於瀏覽 GitHub 時的臨時任務；GitHub Issues 適用於團隊追蹤工作；VS Code 適用於即時重構；GitHub Mobile 適用於離線小任務。
• 使用 MCP 伺服器擴展 Copilot 編碼代理： 除了內建的 Playwright 和 GitHub MCP，還可透過自訂 MCP 伺服器（如 Notion MCP、Hugging Face MCP）提供更多上下文，提升 Copilot 的智慧，並可透過開源 MCP Registry 發現或發佈整合。

🚀 GitHub MCP 註冊中心：加速發現 MCP 伺服器​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/meet-the-github-mcp-registry-the-fastest-way-to-discover-mcp-servers/

• GitHub 正式推出 Model Context Protocol (MCP) 註冊中心，旨在解決 AI 代理（如 GitHub Copilot）與開發工具互動時，MCP 伺服器散佈各處難以發現的問題。
• MCP 註冊中心作為集中平台，簡化了 MCP 伺服器的探索、瀏覽和使用，促進更開放、互通的 AI 生態系統。
• 它提供多項功能，包括在 VS Code 內的一鍵安裝發現能力、依據 GitHub 星標和社群活躍度排序、以及與 GitHub Copilot 和任何 MCP 相容主機的整合。
• 未來規劃允許開發者直接發布 MCP 伺服器至開源 MCP 社群註冊中心，並自動同步至 GitHub MCP 註冊中心，以建立統一且可擴展的發現路徑。

🚀 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。

從配對到共同工程師：GitHub Copilot的自主流程願景 🤖​

Source: https://github.blog/news-insights/product-news/from-pair-to-peer-programmer-our-vision-for-agentic-workflows-in-github-copilot/

本篇闡述GitHub Copilot不僅是助理，更朝向具有自治能力的AI代理發展。AI代理可以獨立解決問題、動態協作，並主動提升程式碼品質，進一步支持高層決策，讓開發者專注於策略。當前已有Agent模式（同步協作）和Coding agent（異步處理任務）兩種形式，未來會透過更智慧、透明、模組化的架構，實現更彈性的工作流程。