Podsumowanie

Ukończone

W tym module wykonasz następujące czynności:

• Utworzono działającą definicję sztucznej inteligencji agentów w sdLC i dowiedzieliśmy się, jak agenci różnią się od asystentów.

• Dowiedz się, jak agenci są wyświetlani w GitHub jako współautorzy za pośrednictwem gałęzi, żądań ściągnięcia, przebiegów przepływu pracy i przeglądów.

• Praktykowanie cyklu: planuj → działaj → oceniaj jako główny model wykonywania i iteracji przez agenta.

• Dowiedz się, jak GitHub służy jako system rekordów i płaszczyzny sterowania przy użyciu kontrolek, takich jak zestawy reguł/ochrona gałęzi, wymagane kontrole, wymagane przeglądy, WŁAŚCICIELE KODU i środowiska (po skonfigurowaniu).

• Zidentyfikowano typowe czynniki ryzyka i antywzorce oraz nauczyliśmy się, jak śledzenie oraz model przeglądu oparty na współpracy pomaga w niezawodnej ocenie pracy agenta.

Dowiedz się więcej

Aby uzyskać więcej informacji, skorzystaj z oficjalnej dokumentacji GitHub na temat:

• Przeglądanie pull request utworzonego przez GitHub Copilot

• Tworzenie reguł dla repozytorium i O chronionych gałęziach (reguły ochrony gałęzi)

• Informacje o właścicielach kodu (CODEOWNERS)

• Używanie GITHUB_TOKEN do uwierzytelniania w przepływach pracy

• Wyładowywanie pliku SARIF do GitHub (skanowanie kodu)

• Informacje o ochronie przed wypychaniem (skanowanie sekretów)

• Dziennik inspekcji dla przedsiębiorstwa (dostępność zależy od konfiguracji organizacji/przedsiębiorstwa)