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26 篇文章 含有標籤「SoftwareDevelopment」

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TechSummary 2025-09-23

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 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。

TechSummary 2025-09-22

· 閱讀時間約 12 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 Gartner 再次將 GitHub 評為 2025 年 AI 程式碼助理魔力象限領導者

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/gartner-positions-github-as-a-leader-in-the-2025-magic-quadrant-for-ai-code-assistants-for-the-second-year-in-a-row/

  • Gartner 預測,到 2028 年,90% 的企業軟體工程師將採用 AI 程式碼助理,顯著高於 2024 年初的不到 14%。這顯示 AI 正以前所未有的速度重塑軟體開發。
  • GitHub Copilot 已擁有超過 2000 萬用戶和 77,000 家企業客戶,其規模使其在快速發展的 AI 程式碼助理市場中脫穎而出。
  • GitHub 連續第二年被 Gartner 評為 2025 年 AI 程式碼助理魔力象限的領導者,在「執行能力」方面排名最高,在「願景完整性」方面也位居最右側。
  • Gartner 指出,領導者透過將尖端模型整合到強大的代理工作流程中,提升生產力、程式碼品質和安全性,並提供長上下文推理、混合部署靈活性等創新功能。
  • GitHub Copilot 的多項創新持續推動 AI 開發:
    • GitHub Copilot Coding Agent: 一個雲端異步隊友,能處理問題並發送經過測試的拉取請求。
    • Copilot agent mode: 一個即時協作者,能在編輯器中根據需求修改文件。
    • Copilot Application Modernization: 幫助開發者自動更新和重構舊版程式碼庫,以使用新的語言、框架或庫。
    • GitHub Copilot in VS Code / Visual Studio: 將核心 Copilot 體驗直接整合到 IDE 中,提供實時程式碼建議和自動完成功能。

TechSummary 2025-09-12

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
AI Assistant

🛠️ 以開源和 AI 構建個人應用程式

Source: https://github.blog/open-source/maintainers/building-personal-apps-with-open-source-and-ai/

  • 強調小工具的魔力:即使任務再小,一個能精準滿足需求的工具也能帶來巨大影響,例如將不同格式的答案轉換為 Markdown 列表,或將 CSV 轉換為 Markdown,這些都能大幅節省時間和心力。
  • 開源作為實驗場:GitHub 等開源平台是尋找、修改和分享個人工具的絕佳場所。若已有類似工具,可透過 Fork 進行調整以符合個人工作流程;若將自己的工具開源,也能啟發他人貢獻新功能,如個人待辦應用程式被建議新增「暫停任務履歷」功能。
  • AI 作為倍增器:AI 技術如 GitHub Copilot 大幅加速個人軟體開發。過去需耗時處理的框架、錯誤,現在 AI 能協助專案建構、故障排除,甚至解釋複雜程式碼,降低了開發門檻。
  • 減少心智負擔:透過將重複性任務自動化並利用 AI 輔助,開發者能從繁瑣工作中解放,專注於更具創造性或有意義的工作,讓軟體開發過程變得更加愉快。
  • 分享與成長:當工具開源並有其他人使用時,安全性與可維護性變得重要。社群的參與能協助發現問題、提出改進,甚至帶領專案走向新方向,透過協作共同成長。

TechSummary 2025-09-08

· 閱讀時間約 9 分鐘
Gemini
AI Assistant

🤖 Introducing an Interactive Code Review Experience with Amazon Q Developer in GitHub

Source: https://aws.amazon.com/blogs/devops/introducing-an-interactive-code-review-experience-with-amazon-q-developer-in-github/

  • Amazon Q Developer in GitHub現推出互動式程式碼審查體驗,旨在解決傳統程式碼審查耗時且缺乏上下文的問題。
  • 新功能包括:
    • Pull Request 中的互動式對話:透過 /q 指令提問或要求 Q Developer 提出程式碼變更建議,例如 /q explain this finding/q propose a change that replaces class toggles with a data attribute for state
    • 帶有串接發現的程式碼審查摘要:每個審查都以簡潔摘要開始,並將個別發現串接在下方,提升可追蹤性。
    • 更快的執行與清晰的通知:縮短等待時間,加快審查週期。
  • 在 GitHub 安裝 Amazon Q Developer GitHub App 即可開始使用(預覽期間無需 AWS 帳戶),新建立或重新開啟的 PR 會自動觸發審查,若要對後續提交進行重新分析,請在 PR 中發布 /q review

TechSummary 2025-09-05

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 如何使用 Playwright MCP 和 GitHub Copilot 偵錯 Web 應用程式

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/how-to-debug-a-web-app-with-playwright-mcp-and-github-copilot/

  • Playwright Model Context Protocol (MCP) server 結合 GitHub Copilot 可自動化 Web 應用程式的錯誤重現、驗證與修復過程,解決許多專案缺乏完善測試的痛點。
  • Playwright 是一個用於 Web 應用程式的端到端測試框架,而 MCP 則是由 Anthropic 開發的開放協議,旨在將工具暴露給 AI 代理。Playwright MCP Server 允許 Copilot 建立並執行這些自動化腳本。
  • 在 VS Code 中配置 Playwright MCP server 需在 .vscode/mcp.json 中添加以下配置,使其可供所有專案使用:
    {
    "servers": {
    "playwright": {
    "command": "npx",
    "args": [
    "@playwright/mcp@latest"
    ]
    }
    }
    }
  • GitHub Copilot agent mode 能夠根據錯誤報告的重現步驟,利用 Playwright MCP server 自動執行測試、確認問題、追蹤並解決錯誤,甚至在提出修復方案後,返回 Playwright 驗證其有效性。
  • 透過 Playwright,Copilot 能「看到」其更改對網站的影響,這對於處理更複雜的錯誤尤其寶貴,顯著提升了偵錯效率。

TechSummary 2025-09-02

· 閱讀時間約 27 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 AI 驅動的規範式開發:GitHub 開源工具包 Spec Kit 入門

Source: https://github.blog/ai-and-ml/generative-ai/spec-driven-development-with-ai-get-started-with-a-new-open-source-toolkit/

  • 挑戰與解決方案: 隨著 AI 程式碼生成工具日益強大,傳統的「憑感覺寫程式」(vibe-coding) 方式常導致程式碼無法編譯或未能完全符合需求。GitHub 提出「規範式開發」(Spec-driven development),將規範視為活生生的可執行文件,作為工具與 AI 代理生成、測試、驗證程式碼的單一事實來源。
  • Spec Kit 工具包: GitHub 開源工具包 Spec Kit 旨在將規範式開發引入 AI 程式碼生成工作流程,支援 GitHub Copilot、Claude Code 和 Gemini CLI 等工具。
  • 四階段開發流程:
    1. Specify (規範): 提供高層次的「是什麼」和「為什麼」,AI 生成詳細的用戶旅程和預期成果規範。
    2. Plan (規劃): 提供技術棧、架構和限制,AI 生成全面的技術實作計劃。
    3. Tasks (任務): AI 將規範與計劃分解為可單獨實作與測試的小型任務。例如,從「建置認證」變成「創建驗證電子郵件格式的用戶註冊端點」。
    4. Implement (實作): AI 根據任務逐一生成程式碼,開發者審查針對特定問題的精確變更。
  • 核心優勢:
    • 意圖即真理: 從「程式碼是真理來源」轉變為「意圖是真理來源」,使規範可執行並自動轉化為工作程式碼。
    • 減少猜測: 明確的規範、技術計劃和任務提供 AI 更高清晰度,提高其效率。
    • 適用場景: 適用於從零開始的新專案 (Greenfield)、現有系統的功能擴展 (Feature work) 及遺留系統現代化 (Legacy modernization)。
    • 大規模應用: 組織的安全政策、合規規則、設計系統限制等要求可直接整合到規範和計劃中,供 AI 使用。
  • Spec Kit 使用範例 (CLI):
    • 初始化專案:
      uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME>
    • 生成規範:
      /specify "Build a new e-commerce product catalog with search functionality."
    • 生成技術計劃:
      /plan "Use Python, FastAPI, PostgreSQL, and integrate with Stripe for payments."
    • 分解任務並實作:
      /tasks

TechSummary 2025-08-29

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 GitHub Copilot AI 模型進化與多模型架構

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/under-the-hood-exploring-the-ai-models-powering-github-copilot/

  • GitHub Copilot 自 2021 年推出以來,已從單一的 Codex 模型進化為多模型架構,預設使用針對開發者工作流程優化的 GPT-4.1。
  • 為了應對快速變化的 AI 環境,Copilot 採用多模型架構,讓開發者能根據任務需求選擇不同的 LLM,提供更高的靈活性。
  • 在 Pro+、Business 和 Enterprise 等級中,開發者可以透過模型選擇器訪問廣泛的先進模型,包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT-4.1、GPT-5 (預覽) 及 Google 的 Gemini 2.0 Flash、Gemini 2.5 Pro 等。
  • Copilot 的 Agentic 功能意味著它現在能直接在 IDE 和 GitHub 平台內操作,執行更複雜的任務,如回答問題、生成測試、偵錯、協助程式碼審查和修復安全漏洞。
  • 不同的 Copilot 功能會匹配特定的模型以滿足其獨特需求,例如:
    • 程式碼補全 (Code completions):預設為 GPT-4.1,針對速度、準確性和相關性進行優化。
    • Agent 模式 (Agent mode):預設為 GPT-4.1,但可選擇其他先進模型來處理多步驟複雜任務。
    • Copilot Chat:預設為 GPT-4.1,並可選擇 Claude 或 Gemini 等模型進行自然語言查詢。
    • Coding agent (新):將 Copilot 轉變為可委派任務的助手,處理問題分類、生成 Pull Request、修補漏洞等。
    • 程式碼審查 (Code review (新)):由 GPT-4.1 提供支援,並可選擇 Claude 等模型進行深度推理。
  • 最近的升級將 Copilot Chat、程式碼補全和 Pull Request 摘要都整合到 GPT-4.1,帶來約 40% 更快的響應速度和更大的上下文視窗。

TechSummary 2025-08-28

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
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🤖 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 2025-08-26

· 閱讀時間約 15 分鐘
Gemini
AI Assistant

🤔 重新發掘學習的樂趣:Jason Lengstorf 談開發現況

Source: https://github.blog/developer-skills/career-growth/rediscovering-joy-in-learning-jason-lengstorf-on-the-state-of-development/

  • 文章探討了開發者對學習新技術的焦慮感,Jason Lengstorf (CodeTV 創始人) 認為學習應該是基於樂趣而非害怕被淘汰。
  • AI 作為能力乘數而非取代者:AI 能顯著提升熟練開發者的速度,並加速初學者的學習過程。但若缺乏學習意願,AI 反而會製造更大的問題。
  • 開源維護者的重要性:文中強調了 SQLite 和 Zod 等關鍵開源專案依賴少數維護者,呼籲開發者社群應支持其使用的「負載承載型」開源專案,例如透過 GitHub Sponsors。
  • 未來網頁創新的趨勢:JavaScript 生態系目前處於停滯期,而 CSS 則蓬勃發展。Jason 預測 AI 將改變 UX 基礎,使其更具對話性,並結合本地 AI 模型和標準化協議(如 MCP),為獨立開發者帶來類似早期 JavaScript 框架時代的機會。

TechSummary 2025-08-21

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
AI Assistant

GitHub Universe 2025:九大空間激發創造力與連結 🚀

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/explore-the-best-of-github-universe-9-spaces-built-to-spark-creativity-connection-and-joy/

  • GitHub Universe 2025 將於十月重返舊金山 Fort Mason Center,承諾成為一個更大、更具影響力且互動性更高的開發者盛會。
  • 活動將提供超過 100 場由專家主導的會議,並設有九個獨特空間,旨在激發創造力、促進連結並帶來樂趣。
  • 優惠資訊:早鳥票折扣(可省 $400)持續至 9 月 8 日,團體購票(3 張或以上享 25% 折扣,8 張或以上享 35% 折扣)可與早鳥優惠疊加。
  • 主要空間亮點
    • GitHub Central:提供 GitHub Copilot、GitHub Actions、GitHub Advanced Security 等工具的現場演示和產品旅程。
    • GitHub Expert Center:提供與 AI、GitHub Actions、安全等專家進行 1 對 1 深度技術交流的機會。
    • Open Source Zone:連結全球開源貢獻者、維護者和社群領袖,探索 GitHub Accelerator 計畫中的新星專案。
    • Career Corner:提供 1 對 1 職涯教練諮詢,協助優化履歷、GitHub/LinkedIn 個人資料,並準備面試。
    • GitHub Learn:提供來自 GitHub 和 Microsoft Learn 的教程、認證和角色導向學習路徑。
    • 1:1 mentoring opportunity for students:學生可申請與 GitHub 員工進行虛擬微型指導會議,獲得履歷回饋和職涯建議。
    • Recess:非開發主題的休息交流區,例如樂高搭建或與高管輕鬆交流。
    • Makerspace:創意空間,讓程式碼與藝術、音樂、機器人等結合,鼓勵實驗和探索。
    • Hack your badge:所有現場參與者均可獲得一個可客製化和編程的會議徽章。
    • The Shop:提供獨家 GitHub 商品和紀念品。
  • 鼓勵與會者充分利用這些空間,客製化其在 GitHub Universe 的體驗。