GitHub Copilot 基本編 第1回（全2回）

このモジュールでは、開発者向けの生成 AI ツールである GitHub Copilot のコンテキストでの AI の責任ある使用について説明します。 これは、AI の使用に関連する潜在的な倫理的および運用上のリスクを軽減しながら、Copilot を効果的に活用するための知識とスキルを身に付けます。

GitHub Copilot では OpenAI Codex が使用されており、コードや関数全体の提案をリアルタイムで、エディターの中で直接受け取ることができます。

GitHub Copilot を使用して効果的なプロンプトを作成するための基本事項を確認します。 コーディングコメントを正確で実用的なコードに変換し、開発ワークフローを強化し、高度なプロンプト戦略を通じてコード配信を加速させる手法を明らかにします。

このモジュールでは、Copilot Spaces を導入し、開発者と VM が、高品質で根拠のある応答のためにスペースを効果的に作成、構成、および使用するように誘導します。

Python アプリケーションで高度な GitHub Copilot の機能を使用します。

さまざまな開発環境での GitHub Copilot の多方面にわたる機能について学びます。 IDE で AI 支援コーディングを活用し、複雑なタスクのために自然言語の会話を行い、コマンドラインの生産性を向上させ、コード作成から pull request 完了までの開発ワークフローを高速化する方法について説明します。

このモジュールでは、GitHub Copilot での管理とカスタマイズに関する考慮事項を確認します。

このモジュールでは、GitHub Copilot が AI を利用した機能を使用して開発者の生産性を効率化する方法について説明します。 ソフトウェア開発ライフサイクル (SDLC) を強化し、開発者の好みに合わせて調整し、主な制限事項を特定します。 さらに、生産性の向上を効果的に測定します。

このモジュールでは、GitHub Copilot と GitHub Copilot Chat を使用して単体テストを作成する方法について説明します。 演習では、Visual Studio Code で単体テスト プロジェクトを作成し、単体テストを実行する実践的なエクスペリエンスを提供します。