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利用 GitHub Copilot 助力開發流程整理與優化 🚀​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/from-chaos-to-clarity-using-github-copilot-agents-to-improve-developer-workflows/

• 介紹如何透過 GitHub Copilot coding agent，將零散且潛在鬆散的專案結構改造為高度組織且易於維護的系統
• 重點流程包括：優化自訂指令、建立 setup 檔案、辨識技術債務
• 利用 Copilot 與 pull request 協作，加快專案改善
• 以範例改進驗證檔案，全面提升專案品質、文件化與測試覆蓋
• 最終實踐包括在不同專案中進行前後比對，證明 AI 助攻大幅提升效率

AI在程式碼審查中的角色：開發者永遠擁有合併按鈕 🛠️​

Source: GitHub Blog
重點總結：

• GitHub自2008年推出PR機制，結合社交流程（評論、批准與合併按鈕），將程式碼貢獻的責任硬性規定給開發者。
• 雖然大型語言模型(LLM)可以協助生成PR、回覆評論，但最終「合併」責任仍由人類開發者承擔。
• AI Review只能處理瑣碎事項（如未用到的import、缺少測試）且不能判斷設計是否符合產品需求或安全策略。
• GitHub Copilot的AI審查功能已正式推出，可以在IDE中預先自動檢測問題，減少人為瑣碎工作，讓開發者專注在重要決策上。
• AI目前能擅長「机械掃描」和「模式匹配」等重複性任務，但在架構、價值觀判斷和指導性教學上仍需人類干預。

我的看法：
AI的角色更多是擴充而非取代開發者的判斷力，能協助提升效率卻不會取代人類對於架構與價值的專屬決策。

🌟 本期內容涵蓋GitHub Copilot與MCP強化開發流程、Docker的AI助手Gordon、Netflix的內容傳輸優化技術，以及AV1影片色彩隱藏技術，展示最新AI與開發生態的應用與革新。

GitHub Advisory Database: 掌握安全漏洞的趨勢與對策 🔒​

來源： https://github.blog/security/github-advisory-database-by-the-numbers-known-security-vulnerabilities-and-what-you-can-do-about-them/

內容摘要：
GitHub 的安全公告資料庫（Advisory DB）是開源專案安全監控的重要資源，收錄已知漏洞與惡意軟體資訊。2024 年，該資料庫經歷多項成長，包括審查數量、涵蓋生態系、來源擴充，且提供多種數據協助開發者進行漏洞優先修復。資料庫分類為：GitHub 審查、未審查、惡意軟體，範圍涵蓋 Python、Java、Node.js 等多個生態圈，並來自 NVD、GitHub、社群等多源，並且支持 CVE 編號與漏洞優先等級的實用數據。

GitHub Copilot Spaces：將正確的背景資訊帶入每個建議 💡​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/github-copilot-spaces-bring-the-right-context-to-every-suggestion/