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はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは? GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
CTO 室の恩田です。 今回は GitHub Copilot Enterprise を評価してみて、現時点ではまだ採用しないことを決めた、というお話をご紹介したいと思います。 きっかけ とあるエンジニアが Slack で自身の times チャネルに時雨堂さんの GitHub Copilot Enterprise のススメという記事を投稿したことが発端でした。特に感想はなく URL に 👀 だけが添えられていたので、後で見るぐらいのメモだったんだと思います。 それを見かけた別のエンジニアが技術雑談チャネルにその投稿を共有して、これは凄そうと話題を向けたところ、CTO の「評価してみる?」の一言で、有志が集って評価プロジェクトが始まりました。 雑談チャネルできっかけとなる投稿が共有されてから、30分足らずの出来事でした(笑)。 この話題が出たのは金曜日でしたが、週明け早々に稟議を終え、火曜
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江(@Horie1024)です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次 GitHub Copilotとは何か? GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題 セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスク GitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
freee株式会社 PSIRT マネージャーのただただし氏ただただし氏:freee株式会社のただただしと申します。 今日は、「GitHub Copilot 導入時に考えたセキュリティのあれこれ」ということで、Copilotのセキュリティリスクについて語るわけですが、考えてみたら、GitHubの中の人を前にこんなことをしゃべるのは相当大胆な話だと思います。最後にいいことで締めるのでちょっと我慢してください。 自己紹介をいたします。ただただしと申します。PSIRTという組織でマネージャーをやっています。PSIRTというのは、プロダクト専門のセキュリティチームです。 そこでプロダクトの安全を守る仕事をしているわけですが、いろいろなことをやりつつ、この1、2年ちょいちょい話題に上がっていますが、freeeの大規模な全社障害訓練の仕掛け人なんかをしたり。 あとは、freeeは先日OSSポリシーを公開
開発現場で急速に広がっているOpenAIのCodex(コーデックス)。本記事では、OpenAI Dev Dayで公開された実践的な活用事例を、具体的なプロンプトやノウハウとともに詳しく解説します。 ▼公式セッション動画 1. Codexとは?シニアエンジニア級のAIチームメイトCodexはOpenAIが開発したAIソフトウェアエンジニア。開発チームのTibo氏はこう表現します: 「Codexは人間のチームメイトのようなもの。一緒にペアプログラミングしたり、タスクを委任したり、明示的な指示なしに仕事を進めてもらえます」 2024年8月からわずか数ヶ月で利用者が10倍に増加。開発業界で「バイブシフト」と呼ばれる変化が起きています。 1-1. GPT-5 Codexの特徴最新のGPT-5 Codexがユーザーから「本物のシニアエンジニア」と評価される理由: 「褒め言葉が少なく、悪いアイデアには反
皆さん、AIコーディングやっていますか?CursorやClaude CodeやCline/Roo Codeのようなコーディングエージェントを使えば、AIがコードを書いてくれるアレです。バイブコーディングとも言いますよね。 筆者は、Claude Codeが定額で使えるようになった5月末からClaude Max で Claude Codeを使ってきたんですが、とにかくストレスがたまることが多かったのと、プラン改悪や、相次ぐClaude Codeの性能劣化で、ClaudeおよびClaude Codeから抜け出したい!と思って、ここ一ヶ月Codexを試してきました。 また、Vibe Kanbanというツールを使って、こちらも運用してきました。 結論からいうと表題の通り、Vibe Kanban + Codex の組み合わせが、Claude Code を使っていた頃より遙かに快適です! 実際に、業務を
概要 OpenAIは2025年5月16日、新たなAI搭載のコーディング支援エージェント 「Codex」 を発表しました。これは従来のコード補完モデル(旧Codex API)とは異なり、 クラウド上で動作する自律型のソフトウェア開発エージェント です。Codexは並列に複数のタスクをこなすことができ、コードの新機能実装、コードベースに関する質問への回答、バグ修正、プルリクエストの提案など、様々な作業を代理で実行してくれます。各タスクはクラウド上の独立したサンドボックス環境で実行され、ユーザーのリポジトリがあらかじめ読み込まれた状態で処理が行われます。 Codexの頭脳となっているのは 「codex-1」 と呼ばれる最新モデルで、OpenAIの高度な大規模言語モデル「o3」系列をソフトウェア開発向けに最適化したものです。このモデルは実際のコーディングタスクを用いた強化学習(実環境で試行錯誤させ
はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね! 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 まずはCopilotくんにレビューしてもらおう
Amazon Web Services(AWS)は、コメントやコードの一部からAIがコードを自動生成してくれるサービス「Amazon CodeWhisperer」が正式版になったことを発表しました。 Amazon CodeWhispererは昨年(2022年)6月に行われたAWSの機械学習にフォーカスしたイベント「Amazon re:MARS 2022」で発表され、プレビュー公開されていました。 参考:AWSも、プログラミングを機械学習で支援する「Amazon CodeWhisperer」プレビュー公開。コメントを書くとコードを提案 コメントや書きかけのコードからコードを自動生成 Amazon CodeWhispererは、オープンソースリポジトリ、Amazon内部リポジトリ、APIドキュメント、フォーラムなどから収集した数十億行のコードを基にした機械学習から、プログラマが書き始めたコード
はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ
先日のVSCodeのアップデートで、GitHub Copilotを使うとターミナル操作が便利になりました。 これにより、別途ターミナルのアプリを使わずにすべてVSCode上で操作した方が便利なのでは?となりました。 アップデート前までどうしてたか MacのiTerm2上で、GitHub CopilotのCLI版(パブリックベータ)で入力補完やコマンドの意味を調べたりしていました。 それ自体は便利でしたが、いくつかの不便な点もありました。 使い方がちょっと煩雑だった 例えばコマンドをサジェストして欲しい場合、gh copilot suggest 'gitで1つ前のコミットを取り消したい'のようにタイプする文字数も多くなり、またそれが一般的なコマンド or ghコマンド or gitコマンドかの3択に答えないといけなくて面倒でした。 ssh接続で不便 SSH接続先でも使用するためにGitHub
明日からできる!GitHub Copilot + GitHub MCP Serverで始めるAI駆動開発 はじめに こんにちは、URBAN HACKS サーバーサイドエンジニアの池田です。 URBAN HACKSでは日々の開発でGitHub Copilotを活用しています。 コードを提案、補完してくれるだけでも十分に活躍していますが、GitHub CopilotにAgent Modeが搭載されたこと、公式のGitHub MCP Serverが登場したことにより、これらを組み合わせ、より効果的に活用できるようになりました! この記事ではこれらを組み合わせた開発手法をご紹介すると共に、 生成コードの精度が上がりやすくなるコツ チーム開発とAIの組み合わせ方 をお伝えできればと思います! コード生成の精度にお悩みの方や、より効果的にAIにコーディングを手伝って欲しい方の参考になれば幸いです。 G
Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表:VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能(AI)は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ(レビュワー)がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業
ウォーターフォールモデルに則った大規模開発で設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう!をコンセプトに、どうすれば設計書をインプットに、Github Copilotが大規模開発の品質に沿ったコードを生成してくれるか、を日々模索しています。 まだまだ課題はあるものの、少しでも開発の役に立てばと思い途中経過を公開します。 このドキュメントでは、現時点での設計書からCopilotを用いて実装を生成する手順の紹介、使用するツールの紹介、工夫したポイント、現時点での課題について記載します。 こんな人に読んでほしい Github Copilotしか使えない環境にある方 Github Copilotをコードの説明や、単純なメソッド生成をさせる程度にしか使用していない方 期待したコードが生成されず、使わなくなってしまった方 前提 今回生成対象とするのは業務レイヤの実装です。Webアプリケーションで
【導入】 すべての始まりは、一枚の「AI利用ランキング」だった こんにちは、FLINTERS新卒エンジニアの野崎です。 突然ですが、皆さんはAIコーディングツール、活用していますか? 僕は8月頃から使えるようになった「Claude Code」にドハマりし、まさに"ゴリゴリ使い倒す"日々を送っていました。アイデアを壁打ちすれば設計のヒントをくれ、エラーコードを投げれば一瞬で解決策を示してくれる。まるで魔法使いのようなその力に、僕は完全に心酔していました。 しかし、そんな僕にある転機が訪れます。毎月発表される社内のAI利用状況レポートで、なんと僕が Claude Code利用者ランキング2位 にランクインしていたのです。 「え、俺がこんなに使っていいのか...?」「(従量課金だし)これ、まずいのでは...?」 一抹の危機感を覚えたのと同時に、僕は日々の開発業務に潜む、ある種の「ムダ」にも気づき始めてい
[速報]「GitHub Copilot Coding Agent」パブリックプレビュー。AIにIssueをアサインすると、解決に向け自律的にプログラミング マイクロソフトは日本時間5月20日未明に開幕したイベント「Microsoft Build 2025」で、GitHubのIssueをAIにアサインすると、解決に向けて自律的にプログラミングを行う新機能「GitHub Copilot Coding Agent」をパブリックプレビューとして発表しました。 GitHub上のコーディングエージェントは、今年(2025年)2月に「GitHub Copilot Agent Mode」がプレビュー公開されています。これはタスクをVisual Sutido Code上の画面からプロンプトでGitHub Copilotに指示する形式でした。 参考:GitHub Copilot Agent Modeが登場。タ
こんにちは、mayaです! 最近、Claude Codeでボリュームの大きいタスクを実行していると、途中でAuto Compactが発動してコンテキストが圧縮され、それまでの経緯をClaude Codeが見失ってしまう問題に悩まされていました。 せっかく良い流れで進んでいたのに、突然とんちんかんな作業を始めるあの絶望感、分かる方も多いのではないでしょうか😭 そんな中、Codex CLIがMCPに対応したという情報を見つけて試してみたところ、これが予想以上に良い体験でした! Claude Codeがタスク管理役、Codexが実行役という役割分担により、コンテキストウィンドウをほとんど消費せずに大規模なタスクを自律的に完遂できるようになりました。 この記事で分かること / 対象読者 Claude Codeのヘビーユーザー向けの内容です コンテキストウィンドウ問題の実践的な解決方法 Claud
サイバーエージェントのGitHub CopilotのAnalyticsデータを公開!利用開始から約3ヶ月でエンジニアの生産性は向上したのか? CTO統括室の黒崎(@kuro_m88)です。サイバーエージェントでは2023年4月下旬より、GitHub Copilotの導入を開始しました。 「実際のところどうなの?」という情報がまだまだ少ないと思われるので、本記事では導入から約3ヶ月が経過した現在の利用状況を公開します。 GitHub Copilotの利用状況 2023年7月現在、サイバーエージェントでは500名以上のエンジニアがGitHub Copilotを利用しています。 追記 7/20: そしてこの数字はGitHubによると現時点で日本で一番多いそうです🎉 サイバーエージェントではGitHub Enterpriseが導入されており、事業部や事業単位でOrganizationを保持してお
この記事は、すでにCodexやClaudeCodeなどのAIコーディングツールを実際に使い始めているエンジニアに向けて書いている。「期待ほど効率が上がらない」と感じている人や、運用の型を模索している個人開発者を想定している。導入方法や基礎理論は扱わない。ひとりのエンジニアが数ヶ月間Codexと向き合って得た、実践的な運用知見を語る。 数ヶ月で変わったこと まず、ここ数ヶ月でAIコーディングツールの使い方が大きく変わったという話からしたい。 数ヶ月前のClaudeCodeガードレール戦略全盛期と比べると、隔世の感がある。あの頃は、AIが暴走しないように制御する、余計なことをさせないようにガードレールを張り巡らせることに頭を悩ませていた。Kiroが登場したときも、その延長線上にあった。 しかしGPT-5-Codexの登場で、その流れが変わった。 コンテキスト詰め込み時代の終わり 何が変わったの
本記事は「GitHub Copilot とのペアプロ TDD でつくるローグライク RPG」の書評です。題名にローグライクRPGとあるのでゲーム開発の本なのかなと思ってしまいますが、本題は仕様の端的な表現をもたないシステムを LLM を使って真っ当に開発する方法の解説だと思います。タイトルにローグライクRPGと書いていることでゲーム開発に興味のない人の興味を失わせてしまい損をしている気がします。 背景 最近の LLM の流行を受けて私も Chat-GPT や GitHub Copilot といった LLM を開発で利用しています。端的に仕様を表現できるシステムは LLM に質問して実装を得る方が自分で実装するより圧倒的に速く正確であるという感想を抱いています。ただ端的に仕様を表現できるシステムばかりではありません。えてして価値を生んでいるシステムというのは端的な仕様の表現が存在しないもので
Github Copilotのコーディングアシスト性能は目を見張るものがありますが、データを社外に持ち出せないなどの都合で泣く泣く使用を諦めている人も多いはず。そうした状況のなか、ローカルのPCでセルフホスト可能なコーディングアシストツール「tabby」が登場しました。 GitHub - TabbyML/tabby: Self-hosted AI coding assistant https://github.com/TabbyML/tabby tabbyはDockerから簡単に起動することが可能とのこと。Dockerのインストール方法については下記の記事の前半に詳しく記載してあります。 画像生成AI「Stable Diffusion」にたった数枚のイラストから絵柄や画風を追加学習できる「Dream Booth」が簡単に使える「Dreambooth Gui」レビュー - GIGAZINE
皆さんはGitHub Copilotを使っていますか?VSCodeやIDEに拡張を入れると、生成AIとペアプロのようなことができるという、アレです。 最近はこれがないと仕事ができない。なかった時代を思い出せないという人が増えています。プログラミングの生産性に明確に差が生まれます。僕もその口です。 ただ、GitHub Copilotを使いこなせていないという話も度々聞きます。Copilotが提案してくれるコードが微妙で役に立たないというような感じです。 その差はどこにあるのか?を知りたくて6/24に試しにCopilotを使った動画を撮ってみました。実践的なCopilot実演動画というのはすごく珍しいらしく、GitHub dockyardというコミュニティの竣工イベントに登壇してみないか?というお声がけをいただいたので、8/5にGitHub Copilotを使いこなせるとどうなるのかというライ
GitHub Copilotシリーズ はじめに 最近 Claude Code やKiro などプロジェクト全体を監視して、コードを書いたり、要件定義や設計やタスクリストを自動で作成したりと進化が激しいです。 一方、GitHub Copilotは全体をみるというよりも、現在の開いているファイルを手助けするというかんじです。 どうやらプロジェクト全体を見てくれてない、もしくは見ているのは少しだけというイメージがあります。 そこで 👇️ Serena MCP を使います。 oraios/serena: A powerful coding agent toolkit providing semantic retrieval and editing capabilities (MCP server & Agno integration) この Serena MCP はプロジェクトやワークスペース全
はじめに プログラマやドキュメント作成者にとって、図は複雑な概念を説明する上で欠かせないツールです。しかし、図の作成は煩雑で時間がかかるものです。Microsoftが開発した「mermAId」というVS Code拡張機能を使うことで、一瞬で図を作ることができるようになります。というわけで、実務で使ってみたので、その使い方をご紹介したいと思います。 Mermaidとは 紛らわしいのですが、Mermaidはテキストベースでフローチャートやシーケンス図などを描けるJavaScriptライブラリです。一方、mermAIdはそのMermaid記法をCopilotを使って自動生成・編集できるVS Code拡張機能です。余談ですが、「mermAId」のうち、なぜAIだけ大文字なんだろうと思ったら、AIと掛けているのですね。 たとえば、下記のテキストをMermaidにして出力すると 以下の通りになります。
こんにちは。GitHub Copilotを先日初めて触って、感銘を受けたMNTSQ代表の板谷です。MNTSQの代表をしておりますが、現役の弁護士でもあります。 なぜ私が、GitHub Copilotに感銘を受けたかというと、「プログラミングの LLM による進化」は、契約という言語をコーディングするためにもドンピシャで使えそうだと感じたからです。 例えば、GitHub Copilot では、自分の過去のコードを参照して、最適なコードをサジェストしてくれます。 これは、契約に関わるすべてのビジネスパーソンが求めていたものです!契約の 99.9%が過去のコードの使い回しであるにもかかわらず、毎回ゼロからコーディングするのが本当に苦痛だからです。ちなみに、前回契約と理由なく diff があると取引先に怒られます。笑 しかし、GitHub Copilot 的なものがプログラミング言語だけでなく契約
GitHub Copilotの活用は、開発者の作業手間を軽減するだけではない。実際に、プルリク数が約26%増えたと言う1。これは、生成AIをソフトウェア開発に活用することで具体的にどのような効果があるのかを数値化した調査結果の1つだ。 "The Effects of Generative AI on High Skilled Work: Evidence from Three Field Experiments with Software Developers" と題された論文がその出典元である。日本語に訳せば、『生成AIが高度技能職に及ぼす影響: ソフトウェア開発者を対象とした3つのフィールド実験によるエビデンス』といったところか。"3つのフィールド実験" とは、マイクロソフト、アクセンチュア、フォーチュン100に名を連ねる匿名の電子機器製造企業での実験を指している。 本稿は、この論文を
Flat explores how to make it easy to work with data in git and GitHub. It builds on the "git scraping" approach pioneered by Simon Willison to offer a simple pattern for bringing working datasets into your repositories and versioning them, because developing against local datasets is faster and easier than working with data over the wire. (日本語訳) Flat は、git と GitHub でデータを簡単に操作する方法を探ります。これは、Simon Wi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、とまだです。 Claude CodeとCodex、どちらを使うべきか迷っていませんか? そこで今回、同じ要件定義のToDoアプリを両ツールで作成し、コード品質を5つの観点から徹底比較してみました。 結果から言うと、それぞれに明確な強みがあることが分かりました。 今回はその比較結果をお伝えしていきます! なお、この収録を行っている時点では、Claude Codeの性能が一時的に低下していると言われています。 公平な比較ではない可能性があるので、修正されたら改めてチェックしてみようと思います。 忙しい人のために要約 同じToDo
こんにちは。ファンと共に時代を進める、Web3スタートアップのGaudiyでエンジニアをしているkodai(@r34b26)です。 今年に入ってから、AIの話題が尽きることのない、楽しい日々を送っています。それにしても目まぐるしく発展していっていますね〜 Gaudiyもちょうど1ヶ月前にプレスリリースで発表しましたが、全社的にChatGPT PlusとGithub Copilotを導入して、時代の変化に合わせたプロダクト開発スタイルを模索しているところです。 prtimes.jp (最近AIツールの模索にハマりすぎて3時に寝落ちる日々を送っています。) Twitterでも、#GitHubCopilot使えます のタグをよく見かけますし、GitHub Copilotを使い始めている企業が続々と増えているようです。 ということで、今回は、GitHub Copilot導入後ちょうど1ヶ月の運用を
8月19日、海外の技術情報メディアTheRegisterが「自分で作ればGitHub Copilotは不要」と題した記事を公開した。この記事では、オープンソースのAIコードアシスタント「Continue」を中心に、どのようにしてLLM(大規模言語モデル)をローカル環境で実行し、IDEに統合するかについて解説している。 Continueをインストールする前提条件 Continueをインストールし、動作させるには、以下の前提条件を満たす必要がある。 マシン要件: 動作に必要なマシン: 近年のプロセッサを搭載したシステムであれば動作するが、最適なパフォーマンスを得るためにはNvidia、AMD、またはIntelのGPU(6GB以上のvRAMを推奨)が望ましい。Apple Silicon搭載のMacでも動作するが、16GB以上のメモリを推奨する。 Ollamaモデルランナー: Ollamaモデルラ
ウォーターフォールモデルに則った大規模開発で設計書があるなら、全部Copilotに実装させよう!をコンセプトに、どうすれば設計書をインプットに、Github Copilotが大規模開発の品質に沿ったコードを生成してくれるか、の完成版です。前回の記事では途中経過でしたが、自分なりに方法が確立したので結果を共有します。 このドキュメントでは、現時点での設計書からCopilotを用いて実装を生成する手順の紹介、使用するツールの紹介、工夫したポイントについて記載します。 結論 で、本当に全部Copilotに実装させられるの?実装スピードはあがるの?と気になる方もいると思うので結論を先に書きます。 Q:本当に全部Copilotに実装させられるの? A:完璧なものは無理でした。Copilotに実装させて間違った部分を人間が直す必要があります。今回紹介する方法だと、体感で8割程の正解コードを生成してきま
GitHubは2025年1月15日(米国時間)、レガシーコードを扱うときにAI(人工知能)コーディングアシスタント「GitHub Copilot」がどのように役立つかや、GitHub Copilotを用いてレガシーコードを文書化したり説明したりする方法、これらを実施する際に留意すべきベストプラクティスを公式ブログで解説した。 GitHubは、GitHub Copilotが話題に上るときは、新しいコードの作成に焦点が当てられることが多いが、GitHub Copilotは既存のコードを理解するためにも同様に役立つと述べている。GitHub Copilotの自然言語処理機能を利用して、複雑なロジックを文書化したり、分かりにくい関数を説明したり、可読性を高めるための改善点を提案したりできるという。 レガシーコードを扱うときにGitHub Copilotがどう役立つ? 関連記事 OpenAIの「o1
サイボウズが今回の研修で目指したのは、配属後にスムーズに業務に取り組めるようにすることだ。また、入社1年後にチームや組織に貢献できている実感を持つことや、この先のキャリアを歩むための土台を作ることなど、長期的な視点でも目標を置いた。そのためにも、自社と自身を理解することや、成長するための力をつけることの2点に注力したという。 サイボウズでは毎年、新卒エンジニア向けの研修資料を外部に公開している。 関連記事 「テスト文字列にうんこと入れるな」──ゲーム会社の新卒向け資料"2025年版"公開 「テスト文字列にうんこと入れるな」──ゲーム開発などを手掛けるインフィニットループが、こんな呼びかけを行う新入社員向け研修資料の最新版を公開した。軽い気持ちで入れたテスト文字列が社外に漏えいした際のリスクについて説明した資料で、2021年に公開したものを、最新の事例などを交えたバージョンアップした。 三連
GitHubは、GTP-4ベースのAIを用いた開発支援機能「GitHub Copilot Chat」を、GitHub Copilot for Businessユーザー向けに限定パブリックベータとして公開すると発表しました。 GitHub Copilot Chatは、今年3月に発表された同社のビジョン「GitHub Copilot X」で登場が予告されていた機能の1つです。 現在提供されているGitHub CopilotはGPT-3のAIをベースに、コードエディタ内でプログラマがコメントを記述するとそれに基づいてコードを自動生成する機能などを提供しています。 「GitHub Copilot X」では、強化されたAIであるGPT-4を用い、さらに高い精度でのコード生成やバグの指摘などを始めとする、以下のさまざまな新機能などを備えると説明されていました。 コードエディタ内でAIとテキストチャット
AIお任せでプログラム開発。ChatGPTの新機能「Codex」を試してみた2025年05月18日 07:0059,329 かみやまたくみ 人生効率が変わる機能。 2025年5月17日、ChatGPTに新機能「Codex」が追加されました。Codexは"ソフトウェア・エンジニアリング・エージェント"です。プログラムを開発するにあたって必要になるバグ修正・コードレビューといったタスクを自動で行なってくれます。 実際に触ってみたのですが、かなりすごい。人間がしっかり開発の舵をとりつつも、「そこは自分でやんなくてもいいか」という作業を全部やってもらえます。とにかく手がかからない。 以下、どんな感じかご紹介します。マニュアルが公開されているので、実際に使ってみたいという方はそちらも併せてご覧ください。 指示を出す。実作業はAI。あとはチェックするだけCodexはコード共有・管理プラットフォーム「Gi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 現在の AIを一言で説明すると・・・ フミコ・フミオさんはTwitterを使っています: 「ほぼ全員がご高齢者の会社上層部からの「対話型AI とは何かその功罪について簡潔に分かりやすく出来たら一言で説明しろ」という難題にヤケクソで「ドラえもんです」と答えたら「便利だけど取扱注意ということだな」とほぼ正解な認識をしてくれたので藤子・F・不二雄先生は偉大すぎる。」 / Twitter Github Copilot と Amazon CodeWhisperer の比較 現時点では Github Copilot の方が使いやすい。 単純な機能だ
GitHub Copilot CLIがでた なんとなくTwitter見てたらこんなツイートが 触ってみるしかないってことで、実際に触ってみて入門記事書いてみました GitHub Copilot CLIとは? GitHub CopilotがCLIで使えるようになったものって認識 GitHubのurl 対応しているプラットフォーム Linux macOS Windows (experimental) 必要なもの Node.js v22 or higher npm v10 or higher (On Windows) PowerShell v6 or higher An active Copilot subscription. See Copilot plans. ここで注意なのが、以下のいずれかのプランじゃないと使えない GitHub Copilot Pro GitHub Copilot Pr
VSCodeの新機能「Copilot Edits」、GitHub Copilotが複数ファイルにわたるコード変更や生成に対応。「ダークモードとライトモードのテーマに対応して」など複雑な指示も可能に マイクロソフトはVisual Studio Codeの2024年10月のアップデート版(version 1.95)を公開しました。 本バージョンでは、Copilot Chatセカンダリサイドバー、GitHubアカウントのマルチアカウント対応、Copilotコードレビューなどの新機能が追加されていますが、もっとも大きな新機能はCopilotがプロンプトの指示によって複数ファイルにわたるコードの変更や生成に対応する「Copilot Edits」でしょう。 Version 1.95 of @code is out now with Copilot Edits (in preview), docstri
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