Utilisation responsable de l’agent de codage Copilot sur GitHub.com

A propos de Copilot coding agent sur GitHub.com

Copilot coding agent est un agent de développement logiciel autonome et asynchrone intégré dans GitHub. L’agent peut sélectionner une tâche à partir d’un problème ou de Copilot Chat, créer une demande de tirage, puis itérer sur la demande de tirage en réponse aux commentaires.

Copilot coding agent peut générer des modifications sur mesure en fonction de votre description et de vos configurations, y compris des tâches telles que la correction de bogues, la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités incrémentielles, le prototypage, la documentation et la maintenance de la base de code. Une fois la requête de tirage initiale créée, l’agent peut itérer avec vous, en fonction de vos commentaires et avis.

Tout en travaillant sur votre tâche, l’agent a accès à son propre environnement de développement éphémère où il peut apporter des modifications à votre code, exécuter des tests automatisés et exécuter des linters.

L’agent a été évalué dans diverses langues de programmation, avec l’anglais comme langue principale prise en charge.

L’agent fonctionne à l’aide d’une combinaison de traitement en langage naturel et d’apprentissage automatique pour comprendre votre tâche et apporter des modifications dans une base de code pour terminer votre tâche. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes.

Traitement rapide

La tâche fournie à Copilot via un problème, un commentaire de demande de tirage ou un message Copilot Chat est combinée à d’autres informations contextuelles pertinentes pour former un prompt. Cette invite est envoyée à un modèle de langage volumineux pour le traitement. Les entrées peuvent prendre la forme d’un langage naturel brut, d’extraits de code ou d’images.

Analyse du modèle de langage

L’invite d’entrée est ensuite transmise via le modèle de langage, qui équivaut à un réseau neural qui a été entraîné sur un corps de données texte de grande taille. Le modèle de langage analyse l’invite d’entrée pour aider la raison de l’agent sur la tâche et tirer parti des outils nécessaires.

Génération de la réponse

Le modèle de langage génère une réponse en fonction de son analyse de la demande entrée. Cette réponse peut prendre la forme de suggestions en langage naturel et de suggestions de code.

Mise en forme de la sortie

Une fois que l’agent a terminé sa première exécution, il met à jour la description de la requête de tirage avec les modifications qu’il a apportées. L’agent peut inclure des informations supplémentaires sur les ressources auxquelles il n’a pas pu accéder et fournir des suggestions sur les étapes à résoudre.

Vous pouvez fournir des commentaires à l’agent en commentant dans la requête de tirage ou en mentionnant explicitement l’agent (@copilot). L'agent soumettra ensuite ce retour d'information au modèle linguistique pour une analyse plus approfondie. Une fois que l’agent a terminé les modifications en fonction des commentaires, l’agent répond à votre commentaire avec des modifications mises à jour.

Copilot est destiné à vous fournir la solution la plus pertinente pour la résolution des tâches. Cependant, il peut ne pas toujours fournir la réponse que vous recherchez. Vous êtes responsable de l'examen et de la validation des réponses générées par Copilot afin de vous assurer qu'elles sont exactes et appropriées.

En outre, dans le cadre de notre processus de développement de produits, nous effectuons un Red Teaming pour comprendre et améliorer la sécurité de .

Pour plus d'informations sur la manière d'améliorer les performances, voir Améliorer les performances pour Copilot coding agent ci-dessous.

Cas d'utilisation pour Copilot coding agent

Vous pouvez déléguer une tâche à Copilot dans une variété de scénarios, y compris, mais sans s'y limiter :

• Maintenance codebase : résoudre les correctifs liés à la sécurité, les mises à niveau des dépendances et la refactorisation ciblée.
• Documentation : mise à jour et création de nouveaux documents.
• Développement de fonctionnalités : implémentation de requêtes de fonctionnalités incrémentielles.
• Améliorer la couverture des tests : développement de suites de tests supplémentaires pour la gestion de la qualité.
• Prototypage de nouveaux projets : greenfielding de nouveaux concepts.

Amélioration des performances pour Copilot coding agent

Copilot coding agent peut prendre en charge un large éventail de tâches. Pour améliorer les performances de l'agent et remédier à certaines de ses limites, il existe plusieurs mesures que vous pouvez adopter.

Pour plus d'informations sur les limitations, voir Limitations of Copilot coding agent (ci-dessous).

Vérifiez que vos tâches sont bien étendues

Copilot coding agent utilise votre invite comme contexte clé lors de la génération d'une requête de tirage. Plus l’invite que vous affectez à l’agent est plus claire et bien étendue, mieux vous obtiendrez les résultats que vous obtiendrez. Un problème idéal inclut :

• Une description claire du problème à résoudre ou du travail à effectuer.
• Compléter les critères d'acceptation sur ce à quoi ressemble une bonne solution (par exemple, doit-il y avoir des tests unitaires ?).
• Indicateurs ou pointeurs sur les fichiers à modifier.

Personnaliser votre expérience avec un contexte supplémentaire

Copilot coding agent utilise votre invite, vos commentaires et le code du référentiel comme contexte lors de la génération des modifications suggérées. Pour améliorer les performances de Copilot, envisagez de mettre en œuvre des instructions Copilot personnalisées afin d'aider l'agent à mieux comprendre votre projet et la manière de construire, tester et valider ses modifications. Pour plus d'informations, voir la section « Ajouter des instructions personnalisées à votre référentiel » à la page Best practices for using Copilot to work on tasks.

Pour plus d'informations sur les autres personnalisations de Copilot coding agent, voir :

• Customizing the development environment for Copilot coding agent
• Customizing or disabling the firewall for Copilot coding agent
• Extension de l’agent de codage Copilot avec le protocole MCP (Model Context Protocol)

Utilisez Copilot coding agent comme un outil et non comme un substitut

Si Copilot coding agent peut être un outil puissant pour générer du code et de la documentation, il est important de l'utiliser comme un outil et non comme un substitut à la programmation humaine. Vous devez toujours examiner et tester le contenu généré par l'agent pour vous assurer qu'il répond à vos exigences et qu'il ne contient pas d'erreurs ou de problèmes de sécurité avant de le fusionner.

Utiliser des pratiques de codage sécurisé et de révision du code

Bien que Copilot coding agent puisse générer du code syntaxiquement correct, il n'est pas toujours sûr. Vous devez toujours suivre les meilleures pratiques en matière de codage sécurisé, par exemple en évitant les mots de passe codés en dur ou les vulnérabilités liées aux injections SQL, ainsi que les meilleures pratiques en matière d'examen du code, afin de tenir compte des limites de l'agent. Vous devez toujours prendre les mêmes précautions que pour tout code que vous écrivez et qui utilise du matériel dont vous n'êtes pas à l'origine de manière indépendante, y compris des précautions pour garantir son adéquation. Ceci inclut des tests rigoureux, l’analyse des adresses IP et la recherche des vulnérabilités de sécurité.

Fournir des commentaires

Si vous rencontrez des problèmes ou des limitations avec Copilot coding agent sur GitHub.com, nous vous recommandons de nous faire part de vos commentaires en cliquant sur l'icône du pouce vers le bas en dessous de chaque réponse de l'agent. Cela peut aider les développeurs à améliorer l’outil, et à résoudre les problèmes ou les limitations. En outre, vous pouvez fournir des commentaires dans le forum de discussion communautaire.

Rester informé

Copilot coding agent est une nouvelle technologie susceptible d'évoluer avec le temps. Il est recommandé de se tenir informé des nouveaux risques ou des bonnes pratiques en matière de sécurité qui peuvent apparaître.

Mesures de sécurité pour Copilot coding agent

De par sa conception, Copilot coding agent est construit avec plusieurs mesures d'atténuation afin de garantir la sécurité de vos données et de votre base de code. Bien qu'il existe des solutions d'atténuation, veillez à continuer à mettre en œuvre les meilleures pratiques de sécurité tout en comprenant les limites de l'agent et l'impact qu'elles peuvent avoir sur votre code.

Éviter l’escalade privilégiée

Copilot coding agent ne répondra qu'aux interactions (par exemple, l'assignation de l'agent ou les commentaires) des utilisateurs ayant un accès en écriture au référentiel.

Les flux de travail GitHub Actions déclenchés en réponse à des demandes d'extraction soulevées par Copilot coding agent nécessitent l'approbation d'un utilisateur ayant un accès en écriture au référentiel avant d'être exécutés.

L'agent filtre les caractères cachés, qui ne sont pas affichés sur GitHub.com, ce qui pourrait permettre aux utilisateurs de dissimuler des instructions nuisibles dans les commentaires ou le contenu du corps du message. Cela protège contre les risques tels que les jailbreaks.

Limitation des autorisations de Copilot

Copilot a uniquement accès au référentiel où il crée une requête de tirage et ne peut pas accéder à d’autres référentiels.

Ses autorisations sont limitées, ce qui lui permet d’envoyer du code et de lire d’autres ressources. Les protections intégrées signifient que Copilot ne peut envoyer que des branches avec des noms commençant par copilot/. Cela signifie que Copilot ne peut pas envoyer (push) vers votre branche par défaut (par exemple, main).

Copilot coding agent n'a pas accès aux secrets ou variables de l'organisation des actions ou du référentiel pendant l'exécution. Seuls les secrets et les variables spécifiquement ajoutés à l’environnement copilot sont transmis à l’agent.

Prévention de l’exfiltration de données

Par défaut, Copilot coding agent dispose d'un pare-feu activé pour empêcher l'exfiltration de code ou d'autres données sensibles, que ce soit accidentellement ou à la suite d'une saisie malveillante de la part de l'utilisateur.

Pour plus d’informations, consultez « Customizing or disabling the firewall for Copilot coding agent ».

Limites de Copilot coding agent

En fonction de facteurs tels que votre base de code et vos données d'entrée, vous pouvez obtenir différents niveaux de performance en utilisant Copilot coding agent. Les informations suivantes sont destinées à vous aider à comprendre les limites du système et les concepts clés en matière de performances, tels qu'ils s'appliquent à Copilot coding agent.

Étendue limitée

Le modèle linguistique utilisé par Copilot coding agent a été entraîné sur un grand nombre de codes, mais son champ d'application reste limité et il peut ne pas être en mesure de gérer certaines structures de code ou des langages de programmation obscurs. Pour chaque langage, la qualité des suggestions que vous recevez peut dépendre du volume et de la diversité des données d’entraînement pour ce langage.

Biais potentiels

Le modèle linguistique utilisé par Copilot coding agent's training data et le contexte recueilli par le grand modèle linguistique peuvent contenir des biais et des erreurs qui peuvent être perpétués par l'outil. En outre, Copilot coding agent peut être biaisé en faveur de certains langages de programmation ou styles de codage, ce qui peut conduire à des suggestions sous-optimales ou incomplètes.

Risques liés à la sécurité

Copilot coding agent génère du code et du langage naturel en fonction du contexte d'un problème ou d'un commentaire dans un référentiel, ce qui peut potentiellement exposer des informations sensibles ou des vulnérabilités s'il n'est pas utilisé avec précaution. Veillez à passer en revue toutes les sorties générées par l’agent soigneusement avant la fusion.

Code erroné

Copilot coding agent peut générer un code qui semble valide mais qui n'est pas nécessairement correct sur le plan sémantique ou syntaxique ou qui ne reflète pas exactement l'intention du développeur.

Pour atténuer le risque d’avoir du code erroné, vous devez réviser et tester soigneusement le code généré, en particulier quand vous travaillez sur des applications critiques ou sensibles. Vous devez aussi vérifier que le code généré respecte les bonnes pratiques et les modèles de conception, et qu’il s’intègre dans l’architecture globale et le style du codebase.

Considérations relatives à la conformité et aux réglementations

Les utilisateurs doivent évaluer des obligations légales et réglementaires spécifiques potentielles lors de l’utilisation de services et de solutions IA, ce qui peut ne pas convenir à une utilisation dans chaque secteur ou scénario. En outre, les services ou solutions IA ne sont pas conçus pour et peuvent ne pas être utilisés de manière interdite en termes de service applicables et codes de conduite pertinents.