RINGKASAN

Selesai

Dalam modul ini, Anda:

• Membangun definisi kerja AI agenik di SDLC dan mempelajari bagaimana agen berbeda dari asisten.

• Mempelajari bagaimana agen muncul di GitHub sebagai kontributor melalui cabang, permintaan penarikan, pelaksanaan alur kerja, dan tinjauan.

• Mempraktikkan rencana → bertindak → mengevaluasi siklus hidup sebagai model inti untuk eksekusi dan iterasi agen.

• Mempelajari bagaimana GitHub berfungsi sebagai sistem rekaman dan sarana kontrol, menggunakan kontrol seperti set aturan/perlindungan cabang, pemeriksaan yang diperlukan, ulasan yang diperlukan, CODEOWNERS, dan lingkungan (saat dikonfigurasi).

• Mengidentifikasi risiko umum dan anti-pola, dan mempelajari bagaimana keterlacakan ditambah model tinjauan berbasis kontributor membantu Anda mengevaluasi pekerjaan agen dengan andal.

Pelajari lebih lanjut

Untuk membaca lebih dalam, gunakan dokumentasi GitHub resmi tentang:

• Melihat permintaan pull yang dibuat oleh GitHub Copilot

• Membuat aturan untuk repositori dan Tentang cabang yang dilindungi (aturan perlindungan cabang)

• Tentang pemilik kode (CODEOWNERS)

• Menggunakan GITHUB_TOKEN untuk autentikasi dalam alur kerja

• Muat file SARIF ke GitHub (pemindaian kode)

• Tentang perlindungan push (pemindaian rahasia)

• Log audit untuk perusahaan (ketersediaan tergantung pada konfigurasi organisasi/perusahaan)