Shrnutí

Dokončeno

V tomto modulu jste:

• Vytvořili jste funkční definici agentské umělé inteligence v SDLC a zjistili jste, jak se agenti liší od asistentů.

• Dozvěděli jste se, jak se agenti zobrazují v GitHub jako přispěvatelé prostřednictvím větví, pull requestů, běhů pracovního postupu a recenzí.

• Procvičujeme plán → akce → vyhodnocení životního cyklu jako základního modelu pro provádění a iteraci agentů.

• Dozvěděli jste se, jak GitHub slouží jako systém evidencí a řídicí plocha pomocí ovládacích prvků, jako jsou sady pravidel, ochrana větví, požadované kontroly, požadované recenze, prostředí (když je nakonfigurováno) a CODEOWNERS.

• Identifikovali jsme běžná rizika a neefektivní vzory a zjistili jsme, jak sledovatelnost a model kontroly založený na přispěvatelích pomáhá spolehlivě vyhodnotit práci agenta.

Další informace

Pokud chcete podrobnější informace, použijte oficiální GitHub dokumentaci k:

• Revize žádosti o přijetí, kterou vytvořil GitHub Copilot

• Vytváření sad pravidel pro úložiště a Ochrana chráněných větví (pravidla ochrany větví)

• O vlastnících kódu (CODEOWNERS)

• Použití GITHUB_TOKEN pro ověřování v pracovních postupech

• Nahrání souboru SARIF na GitHub (skenování kódu)

• O ochraně push notifikací (analýza tajných informací)

• Protokol auditu pro podnik (dostupnost závisí na konfiguraci organizace nebo podniku)