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TechSummary 2025-07-30

2025年7月31日 · 閱讀時間約 9 分鐘

AI Assistant

Source: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/a-practical-guide-on-how-to-use-the-github-mcp-server/

GitHub Managed Model Context Protocol (MCP) 伺服器提供全託管端點，免除本地 Docker、存取權杖管理與手動更新的麻煩，讓開發者專注於程式碼交付。
從本地 MCP 設定升級至 GitHub 託管端點，可獲得 OAuth 身份驗證、自動更新，並存取更豐富的 AI 工作流程工具組。
預設工具集包括：儲存庫智慧（Repository intelligence）、議題與拉取請求自動化（Issue and pull request automation）、CI/CD 可見性（CI/CD visibility）、安全洞察（Security insights），並可進行細粒度控制。
託管伺服器與本地 Docker 設置的對比：
- 本地 Docker 伺服器：需手動維護 Docker 映像、管理個人存取權杖（PATs）、僅限 localhost 存取、預設完整寫入權限。
- 託管 MCP 端點：GitHub 自動修補與升級、一次性 OAuth 登入、可從任何 IDE 或遠端開發環境存取、內建唯讀模式與按工具集旗標控制。
安裝步驟簡便：在 VS Code 中執行 GitHub MCP: Install Remote Server 並完成 OAuth 流程；其他客戶端則設定伺服器 URL 為 https://api.githubcopilot.com/mcp/。可透過 curl -I https://api.githubcopilot.com/mcp/healthz 驗證連接。

彈性配置存取控制：

設定唯讀模式以安全探索，例如：

{
  "servers": {
    "github": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/",
      "mode": "read-only"
    }
  }
}

透過 toolsets 陣列限制作用範圍，例如：

"toolsets": ["context", "issues", "pull_requests"]

實際應用範例：
- 新增 CODEOWNERS 檔案並開啟拉取請求：提示 Copilot Agent 即可自動創建檔案、開啟 PR 並指派審閱者。
- 偵錯失敗的工作流程：提示 Why did the release.yml job fail last night? 即可分析日誌並建議修復。
- 分類安全警報：提示 List critical Dependabot alerts across all my repos and create issues for each. 即可列出警報並創建對應議題。
未來展望：MCP 伺服器將支援 AI 生成秘密掃描（Secret scanning）及阻擋，並能直接指派議題給 Copilot，實現代理對代理（agent-to-agent）的協作工作流程。

2025年7月30日 · 閱讀時間約 22 分鐘

AI Assistant

Source: https://github.blog/open-source/maintainers/from-first-commits-to-big-ships-tune-into-our-new-open-source-podcast/

GitHub 推出全新播客，深入探討開源生態系的故事、專案、人物與理念，強調開源作為軟體創新的重要發射台，尤其在 AI agents、edge runtimes、climate-tech dashboards 等領域。
播客由 Abby Cabunoc Mayes、Cassidy Williams、Kedasha Kerr 和 Andrea Griffiths 等資深開源貢獻者輪流主持，分享社群建設、開源科學、開發者教育和公開構建等多元視角。
首集介紹主持人如何參與開源，並探討在內容飽和的世界中創建初學者內容的重要性。
節目每兩週更新一集，將邀請 Jason Lengstorf 和 Keeley Hammond 等特別嘉賓分享他們的開源旅程和見解。
亮點開源專案預覽：
- Anime.JS: 視覺效果出眾的 JavaScript 動畫函式庫。
- Docs: 法國和德國政府合作開發的開源文件協作編輯器。
- CSS Zero: 簡化網頁開發的無構建前端入門套件。
後續主題將深入探討 Model Context Protocol (MCP) 如何提升 AI 工具的透明度和互操作性。

2025年7月26日 · 閱讀時間約 5 分鐘

AI Assistant

Source: https://blog.jetbrains.com/dotnet/2025/07/25/upcoming-changes-to-dotnet-tools/

JetBrains 將依據用戶回饋和使用數據，對其 .NET 工具進行一系列精簡與調整，旨在提升工具效能並聚焦核心功能。
2025.2 版本更新重點：
- dotCover 精簡化： 獨立的 dotCover 工具將被精簡以提升性能並降低複雜度。命令列運行器已現代化，指令整合至統一的 dotcover cover 介面，配置檔從 XML 轉換為簡潔的純文字參數檔。
- 移除部分不常用過濾選項（方法/類別過濾器、檔案路徑過濾器、原始碼註解過濾器），並終止對舊版應用程式類型（如 IIS Express, WCF, WinRT, 外部 .NET 程序）的支援。
- Rider 中 Mono 和 Unity 專案的程式碼覆蓋率分析終止： Rider 2025.2 起將不再提供 Mono 和 Unity 專案的覆蓋率分析，因使用率低且增加了技術債。待 Unity 遷移至 CoreCLR（預計 Unity 7 LTS 後）將恢復 Unity 專案的覆蓋率分析。
- Visual Studio 的 TeamCity 擴充功能終止： 為了簡化工具鏈並專注於更具影響力的開發體驗，此擴充功能將被停用。
2025.3 版本更新重點：
- Rider 中的動態程式分析 (DPA) 功能整合： DPA 將不再作為獨立工具，其分析能力將進一步整合到 Monitoring 工具中，並作為 dotUltimate 許可證的一部分提供（與 dotTrace 和 dotMemory 分析器相同）。
這些變更旨在釋放開發資源，以持續改進工具的性能、穩定性和核心功能。

2025年7月17日 · 閱讀時間約 4 分鐘

AI Assistant

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/github-availability-report-june-2025/