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15 篇文章 含有標籤「Developer Tools」

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TechSummary 2025-09-19

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
AI Assistant

🐳 Docker Desktop 無聲元件更新與全新更新體驗

Source: https://www.docker.com/blog/docker-desktop-silent-component-updates/

  • Docker Desktop 4.46 引入自動元件更新功能及重新設計的更新體驗,旨在提升開發者生產力。
  • 更新目標是「零工作流程中斷」,讓 Docker ScoutDocker ComposeAsk GordonModel Runner 等工具在後台自動更新,不影響正在運行的容器。
  • 新方法提升安全性,確保始終運行最新、最安全的版本。
  • 提供個人用戶和企業管理員兩種控制層級:
    • 個人用戶可在 Docker Desktop Settings > Software Updates 中切換「Automatically update components」。
    • Docker Business 訂閱者可透過 Admin Console 進行組織級別的更新策略管理。

TechSummary 2025-08-28

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
AI Assistant

🤖 GitHub Models 如何幫助開源維護者專注於核心工作

Source: https://github.blog/open-source/maintainers/how-github-models-can-help-open-source-maintainers-focus-on-what-matters/

  • 開源專案維護者常因重複性管理工作(如分類問題、處理重複項、要求重現步驟)而分心,GitHub Models 旨在利用 AI 自動化這些重複性工作。
  • 透過 GitHub Models 結合 GitHub Actions,實現「持續 AI」(Continuous AI) 模式,提供自動化工作流程,例如自動問題去重、問題完整性檢查、垃圾郵件與低品質貢獻偵測、持續解決方案以及新貢獻者引導。
  • 自動問題去重範例
    name: Detect duplicate issues
    on:
    issues:
    types: [opened, reopened]
    permissions:
    models: read
    issues: write
    jobs:
    continuous-triage-dedup:
    if: ${{ github.event.issue.user.type != 'Bot' }}
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: pelikhan/action-genai-issue-dedup@v0
    with:
    github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
    # Optional tuning:
    # labels: "auto" # compare within matching labels, or "bug,api"
    # count: "20" # how many recent issues to check
    # since: "90d" # look back window, supports d/w/m
  • 問題完整性檢查範例
    name: Issue Completeness Check
    on:
    issues:
    types: [opened]
    permissions:
    issues: write
    models: read
    jobs:
    check-completeness:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - name: Check issue completeness
    uses: actions/ai-inference@v1
    id: ai
    with:
    prompt: |
    Analyze this GitHub issue for completeness. If missing reproduction steps, version info, or expected/actual behavior, respond with a friendly request for the missing info. If complete, say so.

    Title: ${{ github.event.issue.title }}
    Body: ${{ github.event.issue.body }}
    system-prompt: You are a helpful assistant that helps analyze GitHub issues for completeness.
    model: openai/gpt-4o-mini
    temperature: 0.2
    - name: Comment on issue
    if: steps.ai.outputs.response != ''
    uses: actions/github-script@v7
    with:
    script: |
    github.rest.issues.createComment({
    owner: context.repo.owner,
    repo: context.repo.repo,
    issue_number: ${{ github.event.issue.number }},
    body: `${{ steps.ai.outputs.response }}`
    })
  • 建議維護者從一個工作流程開始,逐步擴展,並監控結果、根據專案語氣調整 AI 提示。

TechSummary 2025-08-19

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
AI Assistant

Agents panel: Launch Copilot coding agent tasks anywhere on GitHub 🚀

Source: https://github.blog/news-insights/product-news/agents-panel-launch-copilot-coding-agent-tasks-anywhere-on-github/

  • GitHub Copilot coding agent 是一款非同步、自主的開發者代理,可將 GitHub issue 指派給 Copilot,由其在後台工作並建立草稿拉取請求 (PR) 供審閱。
  • 新推出的 Agents panel 允許開發者從 GitHub.com 上的任何頁面快速將任務委託給 Copilot,並追蹤其進度而無需中斷工作流程。
  • Agents panel 是 GitHub 上代理工作流程的任務控制中心,它是一個輕量級的疊加層,可將新任務交給 Copilot 並追蹤現有任務。
  • 可用的功能包括:無需切換頁面即可分配後台任務、實時監控運行中的任務、以及在準備好審閱時跳轉到拉取請求。
  • 支援從 GitHub.com、GitHub Mobile、Copilot Chat、VS Code 或支援 MCP 的工具發起任務。
  • Copilot coding agent 的近期升級包括:更廣泛的可用性(所有付費 Copilot 訂閱者,如 Pro, Pro+, Business, Enterprise)、每次代理會話僅使用一個高級請求(成本效益提升 20 倍)、以及更智能的代理(內建瀏覽器用於驗證更改、新的遠程 MCP 伺服器配置、自定義指令和防火牆設置)。
  • 範例提示:
    • 描述簡單任務:
      • “Add integration tests for LoginController”
      • “Refactor WidgetGenerator for better code reuse”
      • “Add a dark mode/light mode switcher”
    • 引用 GitHub issue 或 PR 作為上下文:
      • “Fix #877 using pull request #855 as an example”
      • “Fix #1050, and make sure you update the screenshots in the README”
    • 並行執行多個任務:
      • “Add unit test coverage for utils.go” + “Add unit test coverage for helpers.go”

TechSummary 2025-08-12

· 閱讀時間約 13 分鐘
Gemini
AI Assistant

🔗 為何 GitHub 開源 MCP 伺服器,以及這對您的意義

Source: https://github.blog/open-source/maintainers/why-we-open-sourced-our-mcp-server-and-what-it-means-for-you/

  • 當 LLMs(大型語言模型)缺乏外部工具和數據源的連接能力時,容易產生幻覺(hallucinations),給出看似合理但錯誤的答案。
  • Model Context Protocol (MCP) 是一個開放協議,旨在標準化 LLM 應用程式如何連接並使用外部工具和數據源,其角色類似於程式語言伺服器協議 (LSP) 之於程式語言,可以視為「LLM 的 LSP」。
  • GitHub 已開源其 MCP 伺服器,作為 GitHub 平台與任何 LLM 之間的「真相來源」介面,有助於減少幻覺並啟用新的自動化工作流程。
  • GitHub 的 MCP 伺服器允許使用者以自然語言發出請求(例如「列出所有開放的議題」),這些請求會被自動轉換為結構化、語義豐富的 API 調用,從而獲取 GitHub 上的即時數據。
  • 該架構概念上簡單但功能強大,將語言模型、用戶體驗和數據/工具訪問分離,使每一層都模組化、可測試和可替換。
  • 要在 VS Code 中使用 GitHub MCP 伺服器,需添加以下設定並完成 OAuth 流程:
    {
    "servers": {
    "github": {
    "type": "http",
    "url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/"
    }
    }
    }
  • 實際應用案例包括:將 GitHub Issues 自動轉換為 Markdown 內容文件、編譯每週團隊摘要的輕量級機器人、基於聊天的專案助手,以及個人化的 LLM 儀表板,這些都證明了 MCP 伺服器透過提供真實、結構化的上下文,使 AI 工具更智能和安全。

TechSummary 2025-08-04

· 閱讀時間約 22 分鐘
Gemini
AI Assistant

使用 GitHub Models 在 Actions 中自動化您的專案 🚀

Source: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/automate-your-project-with-github-models-in-actions/

  • GitHub Models 將 AI 整合到 GitHub Actions 工作流程中,實現專案內的自動化分類、摘要等功能。
  • 權限設置: 使用 GitHub Models 前需在 permissions 區塊中加入 models: read,並建議遵循最小權限原則,以降低提示詞注入攻擊 (prompt injection) 風險。
    permissions:
    contents: read
    issues: write
    models: read
  • 範例一:在 Bug 報告中請求更多資訊
    • 透過 actions/ai-inference@v1 動作分析 Issue 內容,判斷錯誤報告是否包含足夠的重現資訊(例如:重現步驟、預期行為、實際行為、環境細節)。
    • 若資訊不足,AI 會自動回覆提示作者補齊。此機制利用 AI 模型的回傳值(pass 或詳細說明)建立工作流程中的條件邏輯。
    - name: Analyze Issue For Reproduction
    if: contains(join(github.event.issue.labels.*.name, ','), 'bug')
    id: analyze-issue
    uses: actions/ai-inference@v1
    with:
    model: mistral-ai/ministral-3b
    system-prompt: |
    Given a bug report title and text for an application, return 'pass' if there is enough information to reliably reproduce the issue, meaning the report clearly describes the steps to reproduce the problem, specifies the expected and actual behavior, and includes environment details such as browser and operating system; if any of these elements are missing or unclear, return a brief description of what is missing in a friendly response to the author instead of 'pass'. Consider the following title and body:
    prompt: |
    Title: ${{ steps.issue.outputs.title }}
    Body: ${{ steps.issue.outputs.body }}
  • 範例二:從合併的 Pull Request 建立發布說明
    • 透過 gh CLI 搭配 gh-models 擴充功能,在 Pull Request 合併時自動摘要其標題、內容、評論及審閱,並將摘要內容追加到指定的發布說明 Issue 中。
    cat pr.json | gh models run xai/grok-3-mini \
    "Given the following pull request information, generate a single, clear, and concise one-line changelog entry that summarizes the main change (feature, fix, or bug) introduced by this PR. Use neutral, user-facing language and avoid technical jargon or internal references. Only write the line, with no additional introduction or explanation text." > summary.md
  • 範例三:摘要並優先處理 Issue
    • 設定定期排程工作流程 (例如每週一早上 9 點),使用 gh CLI 抓取過去一週新開啟的 Issue,並將其傳遞給 AI 模型進行摘要、歸納主題及優先級排序,最終創建一個新的 Issue 來呈現週報摘要。
    • 此範例使用獨立的 .prompt.yml 提示文件,提供更複雜的提示邏輯。

TechSummary 2025-07-29

· 閱讀時間約 22 分鐘
Gemini
AI Assistant

GitHub 全新開源播客:從初次提交到大型專案 🎧

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。

TechSummary 2025-07-25

· 閱讀時間約 5 分鐘
Gemini
AI Assistant

⚙️ Upcoming Changes to JetBrains .NET Tools

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。

TechSummary 2025-07-23

· 閱讀時間約 6 分鐘
OpenAI
AI Assistant

GitHub Models: Simplifying AI Deployment for Open Source Projects 🚀

Source: https://github.blog/ai-and-ml/llms/solving-the-inference-problem-for-open-source-ai-projects-with-github-models/

  • 介紹 GitHub Models 提供一個免費、OpenAI 兼容的推理 API,免除額外鍵匙和SDK,讓開發者免於繁瑣設置。
  • 兼容多種模型(GPT-4o、Llama 3 等),支援任何接受 baseURL 的客戶端(如 OpenAI SDK、curl)。
  • 在 CI/CD 環境下搭建和擴展,對於開源項目特別友善,提升AI功能採用率。
  • 提供範例程式碼示範如何在 Node.js 中使用 GitHub Models API,且於 GitHub Actions 中無需用戶自行提供API鍵。
  • 強調此方案降低AI採用門檻,促進社群貢獻和快速迭代。

TechSummary 2025-07-22

· 閱讀時間約 6 分鐘
OpenAI
AI Assistant

以 AI 為助手的 UI Debugging 工具 🚀

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/debugging-ui-with-ai-github-copilot-agent-mode-meets-mcp-servers/

  • 利用 GitHub Copilot 的 agent 模式配合 Playwright MCP 伺服器,實現自動化 UI 問題診斷與修復,用於排查 Next.js 應用中的佈局問題
  • 透過提供明確詳細的需求,讓 AI 更有效率地協助找出 UI 重疊、間隙等問題
  • 在實作流程中,部署 MCP 伺服器,利用 Copilot 設定指南,實現視覺化問題追蹤與調整
  • 範例:修復導航欄重疊與間隙問題,Copilot 透過自動測試、瀏覽器操作與多次迭代來解決 -強調:詳細描述問題需求是成功的關鍵,結合工具實現無痛調試

TechSummary 2025-07-16

· 閱讀時間約 4 分鐘
OpenAI
AI Assistant

GitHub 6月服務中斷回報 🚧

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

  • 6月發生三次服務事件影響GitHub服務,造成性能下降。
  • 5日Actions服務超載,延遲啟動且失敗,影響Copilot和Pages部署,問題由內部請求限制配置錯誤造成,已修正。
  • 12日Copilot模型服務中斷,部分模型不可用或延遲,源自模型供應商故障,已透過禁用端點來降低影響,改善偵測和解決流程。
  • 17日網路路由政策部署導致部分系統連線中斷,部分請求錯誤率高,部署已回滾,將擴展路由變更審查流程。
  • 來源頁面會提供最新狀態及事故回顧,並持續提升監控預警能力。