［速報］「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、GitHubのIssueをAIにアサインすると、解決に向けて自律的にプログラミングを行う新機能「GitHub Copilot Coding Agent」をパブリックプレビューとして発表しました。 GitHub上のコーディングエージェントは、今年（2025年）2月に「GitHub Copilot Agent Mode」がプレビュー公開されています。これはタスクをVisual Sutido Code上の画面からプロンプトでGitHub Copilotに指示する形式でした。 参考：GitHub Copilot Agent Modeが登場。タ
このブログでは、GitHub Copilotの多数のリリースについてご紹介します。これらのリリースにより、GitHub Copilotは世界をリードするモデルを活用し、ツールやサービスのコンテキストを強化することで、よりエージェントとしての能力を高めます。 Visual Studio Codeのエージェントモードを全ユーザーに提供します。このモードはMCPをサポートしており、必要なあらゆるコンテキストや機能へのアクセスを可能にします。さらに、オープンソースでローカルで動作するGitHub MCPサーバーをリリースします。これにより、MCPをサポートするさまざまなLLMツールにGitHubの機能を追加できるようになります。 マルチモデルの選択肢として、Anthropic Claude 3.5、3.7 Sonnet、3.7 Sonnet Thinking、Google Gemini 2.0 F
Author Jeimy Ruiz GitHub Copilot は、IDE でのトラブルシューティング、プルリクエストの分析などにより、デバッグプロセスを合理化し、より迅速かつ堅牢に問題に取り組むことができます。 デバッグは開発者のワークフローに欠かせない作業ですが、最も時間がかかる作業のひとつでもあります。もしAIがこのプロセスを効率化し、コードの分析、修正、文書化をより速く行う手助けをしてくれるとしたらどうでしょうか？AIを搭載したコーディングアシスタント、GitHub Copilotがお助けします。 GitHub Copilot はコードを書くためだけのものではなく、デバッグのための強力なツールでもあります。IDE でのトラブルシューティング、/fix などの GitHub Copilot Chatのスラッシュコマンドの使用、github.com でのプルリクエスト (PR) のレ
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表：VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能（AI）は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
When we introduced GitHub Copilot back in 2021, we had a clear goal: to make developers’ lives easier with an AI pair programmer that helps them write better code. The name reflects our belief that artificial intelligence (AI) isn’t replacing the developer. Instead, it’s always on their side. And like any good first officer, Copilot can also fly by itself: for example, when providing pull request
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
Yes, we are building GitHub on GitHub. In fact, we’ve been doing this since October 19th, 2007. That's when we made our first commit. Since then we pushed over 2.5 million commits, opened over 1 million issues, submitted roughly 650k pull requests across 4357 repositories from over 50 countries. 🤯 But that's just us. We are proud to be part of the work of millions of developers, companies and rob
Whether starting from scratch or rebuilding a rich ecosystem, get pipelines flowing with preconfigured environments for your language and a minimal syntax with up to 50% less YAML or JSON. language: python python: - "3.7" - "3.8" - "3.9" # Command to install dependencies install: - pip install -r requirements.txt - pip install pytest pytest-cov # Command to run tests script: - pytest --cov=./ test
これまでのあらすじ auto-programming.elのAtom版を作ってるよ，という話と，単なるスニペット以上に便利だよ，という話をしていた． blog.sushi.money blog.sushi.money できた できたのでGitHubに置いた． Emacs版ではPerlのスクリプトを呼んでたのを，Atom版ではふつうにchild_process.execしてgit grepして結果を解析するように変えた． Emacs Lispで複雑なロジックを書くのに慣れてなかったので難しいところはPerlで書いてたのだけど，JSならどんなに複雑なものでも書けるので助かる． 動いてる様子 Plackのリポジトリ内で適当に動かしている様子．use strict;はプロジェクト内に206回登場する，といったお得な情報も表示している． ご利用ください 開発前から予想はしていたけど，Atom Pac
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