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4 篇文章 含有標籤「Software Engineering」

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TechSummary 2025-09-11

· 閱讀時間約 13 分鐘
Gemini
AI Assistant

📉 GitHub 2025 年 8 月可用性報告

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

  • 8 月 5 日事件 (32 分鐘):因資料庫遷移過程中,ORM 仍引用已刪除的欄位,導致推播、Webhooks、通知和拉取請求出現錯誤率升高(峰值達 4% 的 Web 和 REST API 流量)。GitHub 通過部署變更,指示 ORM 忽略該欄位來緩解問題。此事件揭露了應用程式監控的漏洞以及跨環境更新的不足。
  • 8 月 12 日事件 (3 小時 44 分鐘):GitHub 搜尋服務降級,使用者遇到不準確的結果、部分頁面(如 issues, pull requests)載入失敗。問題源於負載平衡器與搜尋主機間的間歇性連線問題,最終導致重試佇列超載。通過限制搜尋索引管道和自動重啟搜尋主機解決。GitHub 隨後改進了內部監控、操作手冊並調整了負載平衡器。
  • 8 月 27 日事件 (46 分鐘):Copilot、Web 和 REST API 流量性能降級。此事件與 8 月 5 日類似,也是因資料庫遷移刪除欄位但 ORM 仍引用所致,導致 Copilot 請求高達 77% 的失敗率。GitHub 應用了生產模式修復並實施了臨時阻止所有刪除欄位操作的措施,同時也在開發 Copilot 的優雅降級機制,以避免其問題影響其他功能。

TechSummary 2025-08-22

· 閱讀時間約 10 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 建立你的第一個 MCP 伺服器:如何用自訂功能擴展 AI 工具

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/building-your-first-mcp-server-how-to-extend-ai-tools-with-custom-capabilities/

  • Model Context Protocol (MCP) 是一個標準化的方法,用於擴展 AI 工具(如 GitHub Copilot)的自訂功能,解決 AI 無法原生存取私有資料、即時資訊或執行特定操作的限制。
  • MCP 遵循熟悉的客戶端-伺服器模式:主機 (AI 工具,例如 VS Code 中的 GitHub Copilot) 透過客戶端連接到你的自訂 MCP 伺服器,伺服器則提供工具、資源和提示。
  • 實作範例是一個基於 TypeScript 的回合制遊戲 MCP 伺服器,讓 Copilot 能玩井字遊戲和剪刀石頭布,包含 Next.js Web App/API、MCP Server 和共用程式庫。
  • 設定 MCP 伺服器需在 VS Code 中透過 .vscode/mcp.json 檔案進行配置,例如:
    {
    "servers": {
    "playwright": { /* ... */ },
    "turn-based-games": {
    "command": "node",
    "args": ["dist/index.js"],
    "cwd": "./mcp-server"
    }
    }
    }
  • MCP 的三個核心組成部分:
    1. 工具 (Tools):定義 AI 可以執行的動作,包含名稱、描述和輸入 schema。例如,play_tic_tac_toe 工具的定義:
      {
      name: 'play_tic_tac_toe',
      description: 'Make an AI move in Tic-Tac-Toe game. IMPORTANT: After calling this tool when the game is still playing, you MUST call wait_for_player_move to continue the game flow.',
      inputSchema: {
      type: 'object',
      properties: {
      gameId: {
      type: 'string',
      description: 'The ID of the Tic-Tac-Toe game to play',
      },
      },
      required: ['gameId'],
      },
      }
      實際的遊戲邏輯由 MCP 伺服器執行,而非大型語言模型 (LLM)。
    2. 資源 (Resources):提供 AI 獲取上下文的方式,通常帶有 URI 識別符(例如 game://tic-tac-toe/{Game-ID})。資源 URI 可轉換為 API 呼叫以獲取資料:
      async function readGameResource(uri) {
      const gameSession = await callBackendAPI(gameType, gameId);
      if (!gameSession) {
      throw new Error("Game not found");
      }
      return gameSession;
      }
    3. 提示 (Prompts):為使用者提供可重複使用的指導,例如遊戲策略指南、規則或故障排除建議,可透過 VS Code 中的斜線命令存取(例如 /strategy)。
  • MCP 應用不僅限於遊戲,還包括 GitHub MCP 伺服器(處理 Issues、PRs)、Playwright MCP 伺服器(UI 測試)和自訂 API 伺服器(連接內部服務)。
  • 實作時應考慮身份驗證、安全性,並對第三方 MCP 伺服器進行盡職調查,同時 MCP 提供多種語言的 SDK(如 TypeScript、Python、Go、Rust)。

TechSummary 2025-08-18

· 閱讀時間約 17 分鐘
Gemini
AI Assistant

🚀 Git 2.51 更新亮點

Source: https://github.blog/open-source/git/highlights-from-git-2-51/

  • 無碎片的 Multi-Pack Indexes (MIDXs)
    • Git 2.51 引入新的打包行為,允許將無法到達的物件(“cruft pack” 中的物件)儲存在 MIDX 之外,解決了先前將它們排除在 MIDX 之外的困難。
    • 透過 repack.MIDXMustContainCruft 配置選項,可使非碎片套件集在可達性上是封閉的。
    • 這項改進在 GitHub 內部應用中,顯著縮小了 MIDXs 檔案大小(約 38%),寫入速度提升(35%),整體儲存庫讀取性能提高(約 5%)。
  • Path Walk 實現更小尺寸的 Packfiles
    • Git 2.49 引入了 "name-hash v2" 以改進物件的 Delta 壓縮。
    • Git 2.51 更進一步,引入了新的「path walk」物件收集方式,在打包時一次性處理來自相同路徑的所有物件。
    • 這種方法避免了名稱哈希啟發式,並可在已知位於相同路徑的物件組內尋找 Delta,從而產生通常更小尺寸的 Packfiles。可透過 --path-walk 命令列選項試用。
  • Stash 交換格式
    • 過去 Git Stash 內部透過創建三個提交來儲存狀態,且 refs/stash 只儲存一個 Stash 項目,導致跨機器遷移困難。
    • Git 2.51 引入了新的 Stash 內部表示形式,允許將多個 Stash 項目表示為一系列提交,類似於普通的提交日誌,新的 Stash 提交包含四個父級。
    • 新版本新增了 git stash export --to-refgit stash import 子命令,使得 Stash 內容可以像普通分支或標籤一樣進行匯出、推送和拉取,實現跨機器遷移。
    # 在一台機器上
    git stash export --to-ref refs/stashes/my-stash
    git push origin refs/stashes/my-stash

    # 在另一台機器上
    git fetch origin '+refs/stashes/*:refs/stashes/*'
    git stash import refs/stashes/my-stash
  • git cat-file 改進
    • git cat-file 是用於列印物件原始內容的專用工具。
    • 在 Git 2.51 之前,查詢子模組路徑會顯示 missing
    • Git 2.51 改善了此輸出,使其在指令碼場景中更有用,現在能正確識別子模組物件 ID 和類型。
    # [ pre-2.51 git ]
    echo HEAD:sha1collisiondetection | git cat-file --batch-check
    # HEAD:sha1collisiondetection missing

    # [ git 2.51 ]
    echo HEAD:sha1collisiondetection | git cat-file --batch-check
    # 855827c583bc30645ba427885caa40c5b81764d2 submodule
  • Bloom Filter 改進
    • Git 2.51 增加了對使用多個路徑規範項目的支持,例如 git log -- path/to/a path/to/b,這些以前無法利用已更改路徑的 Bloom filter。
  • git switchgit restore 不再是實驗性命令
    • 這兩個命令自 Git 2.23 引入以來,已穩定運行六年,其命令列介面已穩定並向後相容。
  • git whatchanged 命令被棄用
    • 此命令已被標記為棄用,並計畫在 Git 3.0 中移除,但仍可透過 --i-still-use-this 旗標使用。
  • Git 3.0 的重大變更預告
    • reftable 後端將成為 Git 3.0 中新建立儲存庫的預設格式。
    • SHA-256 哈希函數將成為 Git 3.0 中初始化新儲存庫的預設哈希函數。
  • Git 內部開發流程更新
    • 允許在程式碼庫中使用 C99 bool 關鍵字。
    • 修訂了貢獻補丁的準則,允許貢獻者使用其合法姓名以外的身份提交補丁,與 Linux 核心的方法更接近。

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。