Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Från autokomplettering till agent: Att förstå övergången
- Hur Copilots förslag skiljer sig från agentic flerstegsplanering
- Arkitekturen för agentloopen: planera, generera, utför, iterera
- Språkstöd och modellval för agentuppgifter
- Exempel från verkligheten: från funktioner på fem rader till flersidiga funktioner
Aktivera Agent Mode i din IDE
- Aktivering i VS Code, JetBrains och Neovim
- Konfigurera kontextfönstret och föredragningar för modellnivåer
- Ange arbetsmappar-regler och ignorerar stora binära filer
- Hantera Copilot Chat jämfört med inline-agentarbetsflöden
Flerstegsplanering och utförande
- Prompting Copilot att bygga en funktion i slutet till slut
- Titta på hur agenten bryter ner uppgifter i steg över filer
- Granska varje steg innan ändringar tillämpas
- Använda inline-rollback när steg avviker från kursen
Terminalkommandon inuti agentloopen
- Installera beroenden genom Copilots terminalintegration
- Kör byggkommandon och tolka output
- Hantera miljövariabler inifrån Copilot-sessioner
- Säkerhetsgränser: vilka kommandon kräver manuell godkännande
Testdriven utveckling med en agent
- Generera enhetstester från befintlig källkod
- Driva testskapande med naturliga språkprompt
- Köra testsamlingar och tolka misslyckandelogg inuti Copilot
- Förfina assertioner efter att ha sett misslyckanden i kantfall
Navigera i stora kodbasar
- Hitta korsreferenser mellan filer automatiskt
- Refaktorera delade verktyg med Copilot-ledda omdöpningar
- Uppdatera konfigurationsfiler och schemafiler tillsammans
- Undvika uttömning av kontextfönstret med målinriktade prompt
Anpassa Copilot efter teamstandarder
- Skriv repository-specifika instruktioner i .github/copilot-instructions.md
- Tvinga namnkonventioner och arkitekturmönster
- Undanta känsliga filer och kataloger från kontexten
- Skapa team-specifika prompt-mallar för vanliga uppgifter
GitHub Copilots företagsstyrning
- Platsbyggning, fakturering och användningsinstrumentpaneler
- Revisionsloggar: spårning av vad Copilot genererade jämfört med vad som committades
- Microsofts policyer för IP-skadeersättningsförsäkring och licensieringsimplikationer
- Blockera specifika filmönster från AI-förslagspipelines
Felsökning med Agent Mode
- Läs stackspårningar tillsammans med agenten
- Hypotesdriven felsökning: fråga Copilot varför ett test misslyckades
- Använd agent-assisterad bisect för att hitta regressionskällor
- Hantera riskerna för hallucinering vid felsökning av okänd kod
Prestanda och begränsningshantering
- Förstå dagliga begäransgränser och modellkvoter
- Optimera prompt-längd för att undvika avskurna svar
- Byt mellan modeller för olika uppgifter
- Övervaka agentens latens och cachestrategier
Säkerhet och efterlevnad för företag
- Hantering av data: vad lämnar ditt repository och vad stannar lokalt
- Förhindra utläckande av hemligheter och autentiseringsuppgifter via prompt
- Efterlevnad av GDPR, SOC 2 och FedRAMP-krav
- Rödträning av genererad kod för injektionsbrister
Felsökning av vanliga scenarier
- Varför Copilot ibland ignorerar din kodbas-kontext
- Lösa indexeringssvårigheter för stora repositoryn
- Hantera rate-limit-fel under spetstider
- Fixa synkroniseringsproblem med IDE-tillägg
Sammanfattning och framtidens riktning
- Återkoppling av Agent Modes kapaciteter och praktiska arbetsflöden
- GitHub's Copilot-riktlinjer och kommande agentfunktioner
- Resurser för att hålla sig aktuell med Copilots utgåvor
Krav
- Erfarenhet av objektorienterad eller funktionell programmering
- GitHub-konto och grundläggande kunskaper om Git-arbetsflöden
- Bekantskap med minst en IDE (VS Code, JetBrains eller Neovim)
Målgrupp
- Utvecklare som för närvarande använder Copilot och vill aktivera agentläge
- Ledare för ingenjörsteam som rullar ut Copilot över utvecklingsteam
- Säkerhetsteam som granskar policyer för AI-stöd vid kodska skapande
21 Timmar