GitHub представила возможности приложения Copilot, которое расширяет сценарии использования ИИ в разработке за пределы обычного чата. Вместо одной долгой беседы с ассистентом пользователю доступен рабочий кабинет, где можно вести несколько сессий агентов, переключаться между задачами и использовать ИИ на разных этапах цикла разработки.
В основе работы приложения Copilot лежат agent sessions, привязанные к конкретному проекту. Каждая сессия получает контекст репозитория и необходимые инструменты для решения отдельной задачи. На стартовом экране можно выбрать существующий проект с GitHub или локальной машины, затем запустить сессию с доступом к кодовой базе и файлам.
Разработчик может описать задачу на естественном языке, например, попросить добавить компонент навигации. В этом случае сессия проанализирует проект, найдет нужные файлы, внесет изменения и запустит тесты для проверки результата. Контекст проекта подключается сразу, поэтому меньше времени уходит на подготовку окружения.
Параллельно можно создавать дополнительные сессии для отдельных вопросов или идей. Функция Quick Chat запускает новую беседу прямо с главного экрана Copilot, не прерывая основную работу. В одной сессии ассистент может изменять код, в другой — отвечать на вопросы о Copilot или структуре репозитория, помогать выбирать подход к задаче или собирать контекст перед изменениями.
После возврата к исходной сессии пользователь видит историю изменений и может продолжить работу. Несколько сессий позволяют вести разные потоки задач и не терять прогресс по каждой из них.
Для задач, связанных с интерфейсом, Copilot предлагает браузерный canvas, встроенный прямо в приложение. Canvas — это интерактивное пространство вокруг артефактов работы: плана, kanban-доски, чек-листа или запущенного приложения. Он показывает визуальное состояние задачи рядом с диалогом с агентом, что помогает выходить за рамки текста.
Создать canvas можно через команду /create-canvas в приложении Copilot. Например, после обновления UI-компонента разработчик вводит: /create-canvas Open this app in a browser canvas, после чего приложение открывается в canvas для предпросмотра. Если результат требует доработки, включается режим Canvas Dev Mode и инструмент Pick & Polish, который позволяет выделять элементы прямо на странице и использовать их в качестве контекста для следующего запроса.
Разработчик может указать конкретную часть интерфейса, запросить изменение и по шагам уточнять результат. Визуальный canvas связывает обсуждение с фактическим состоянием приложения и упрощает цикл правок.
После внесения изменений следующий этап — создание pull request и прохождение стандартных процессов CI и код-ревью. Для этого GitHub предлагает функцию Agent Merge, которая продолжает сопровождать задачу уже на уровне pull request.
Чтобы запустить Agent Merge, нужно открыть параметры pull request в приложении Copilot и выбрать соответствующий режим. Затем пользователь указывает, какие действия агент может выполнять: отвечать на замечания ревьюеров, помогать исправлять сбои CI или разрешать конфликты слияния.
После включения Agent Merge отслеживает pull request в ходе проверки и прогонов CI. При появлении проблем инструмент помогает внести запрошенные изменения и подготовить ветку к слиянию. Окончательное решение о merge принимает разработчик после прохождения всех обязательных проверок.
Таким образом, приложение GitHub Copilot объединяет несколько этапов разработки в едином интерфейсе. Пользователь начинает с проекта, затем создает отдельные сессии под разные задачи, использует canvas для визуализации и доработки интерфейса, а далее проводит изменения через pull request с поддержкой Agent Merge.
GitHub подчеркивает, что в Copilot есть дополнительные возможности настройки и расширения сценариев работы с ИИ-агентами. Компания призывает разработчиков опробовать приложение на задачах из бэклога и оценить, как агенты помогают исследовать идеи, писать код и выпускать изменения.
По данным GitHub, Copilot теперь тарифицируется по опубликованным ставкам API, что позволяет сравнивать прямой доступ к моделям с использованием Copilot, который дополняется рабочими процессами, политиками и инфраструктурой вокруг них. Отдельно отмечается роль canvas, который превращает ИИ-инструменты в интерактивные рабочие пространства для визуализации информации и выполнения сложных задач.
Компания также делится опытом миграции проверки кода Copilot на общие инструменты анализа в стиле Unix, что помогло снизить стоимость код-ревью за счет перестройки работы агентов вокруг фактических данных pull request. Кроме того, GitHub продолжает развивать обучающие материалы, события и рассылки для разработчиков, включая конференцию GitHub Universe и тематический дайджест с рекомендациями и техническими руководствами.
Источник: материалы компании GitHub.
