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6 篇文章 含有標籤「IDE」

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TechSummary 2025-09-16

· 閱讀時間約 11 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 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。

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 2025-08-27

· 閱讀時間約 45 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 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
Gemini
AI Assistant

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。

TechSummary 2025-08-11

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
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🔗 大規模保障供應鏈安全:從 71 個重要開源專案做起

Source: https://github.blog/open-source/maintainers/securing-the-supply-chain-at-scale-starting-with-71-important-open-source-projects/

  • Log4j 零日漏洞事件後,凸顯了開源庫安全性對整個軟體供應鏈的巨大影響,促使 GitHub 於 2024 年 11 月啟動「GitHub 安全開源基金」(GitHub Secure Open Source Fund)。
  • 該基金為維護者提供資金支援,參與為期三週的專案,內容包含安全教育、導師指導、工具、認證及安全意識社群等,旨在提升安全影響力、降低風險,並大規模保護軟體供應鏈。
  • 前兩期專案已集合來自 71 個重要開源專案的 125 位維護者,取得了顯著成果:
    • 修復了 1,100 多個由 CodeQL 檢測到的漏洞。
    • 發布了 50 多個新的常見漏洞與暴露(CVE),保護下游依賴項。
    • 阻止了 92 個新機密洩漏,並檢測和解決了 176 個已洩漏的機密。
    • 80% 的專案啟用了三個或更多基於 GitHub 的安全功能,63% 的專案表示對 AI 和 MCP 安全有更好理解。
    • 維護者利用 GitHub Copilot 進行漏洞掃描、安全審計、定義和實施模糊測試策略等。
  • 專案涵蓋了 AI/ML 框架(如 Ollama, AutoGPT)、前端/全端框架(如 Next.js, shadcn/ui)、Web 伺服器/網路/閘道(如 Node.js)、DevOps/建置工具(如 Turborepo)、安全框架/身份/合規工具(如 Log4j)、以及開發者工具/CLI 助手(如 Charset-Normalizer, nvm, JUnit)等多個關鍵領域。
  • 該計劃的成功關鍵在於:資金支援結合時間限制的專注訓練、互動式編碼經驗以及建立一個以安全為重點的社群,促進了維護者之間的快速交流與協作。

TechSummary 2025-08-07

· 閱讀時間約 13 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 初級開發者並未過時:如何在 AI 時代蓬勃發展

Source: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/junior-developers-arent-obsolete-heres-how-to-thrive-in-the-age-of-ai/

  • 人工智慧並不會讓初級開發者過時;相反地,新進學習者因具備 AI 工具的應用能力,反而處於有利位置。
  • GitHub 執行長 Thomas Dohmke 強調,熟悉 AI 程式碼生成工具的新人才,能帶來更好的想法。
  • 提供初級開發者在 AI 時代脫穎而出的五種方法:
    1. 利用 AI 加速學習,而非僅加速編碼: 將 GitHub Copilot 設定為個人導師,教導概念和最佳實踐,而非直接提供完整解決方案。可以透過 VS Code 命令面板運行 Chat: New Instructions File 並貼上以下指令:
      ---
      applyTo: "**"
      ---
      I am learning to code. You are to act as a tutor; assume I am a beginning coder. Teach me concepts and best practices, but don’t provide full solutions. Help me understand the approach, and always add: "Always check the correctness of AI-generated responses."
      此外,練習在不使用自動完成功能的情況下解決問題(可透過在專案根目錄 .vscode/settings.json 中設定 {"github.copilot.enable": {"*": false}} 來禁用)。
    2. 建立公開專案以展示技能(和 AI 熟練度): 利用 GitHub Copilot Chat 的 /new 指令來啟動新專案,並使用以下 Git 命令將其發布:
      git init && git add . && git commit -m "Initial commit" && git push
    3. 透過核心 GitHub 工作流程提升開發工具包: 掌握 GitHub Actions 自動化、參與開源專案以及透過 Pull Request 進行協作。Copilot Chat 可協助排除故障。
    4. 透過程式碼審查磨練專業知識: 積極提問、尋找模式、做筆記並保持謙遜。
    5. 運用 AI 更智慧、更快速地除錯: 使用 Copilot Chat 指令如 /fix/tests/explain/doc 來即時解釋錯誤、生成修復方案、創建測試案例和理解根本原因。