Testando o agente de codificação GitHub Copilot na sua organização

agente de codificação Copilot é um agente autônomo, com a capacidade de IA, que conclui tarefas de desenvolvimento de software em GitHub. Adotar o agente de codificação Copilot na sua organização libera suas equipes de engenharia para dedicar mais tempo a pensar de modo estratégico e menos tempo a fazer correções de rotina e atualizações de manutenção em uma base de código.

agente de codificação Copilot:

•         **Entram para a sua equipe**: os desenvolvedores podem delegar trabalho ao Copilot diferentemente de agentes de codificação baseados em IDE, que exigem sessões de emparelhamento síncronas. O Copilot abre pull requests de rascunho para que os membros da equipe examinem e iterem com base nos comentários, como faria um desenvolvedor.
  

•         **Reduz a alternância de contexto**: os desenvolvedores que trabalham em IDEs do JetBrains, do VS Code, do Visual Studio ou do GitHub.com podem pedir para o agente de codificação Copilot criar uma pull request para concluir pequenas tarefas sem parar o que estão fazendo.
  

•         **Executa tarefas em paralelo**: o Copilot pode trabalhar em vários issues ao mesmo tempo, tratando tarefas em segundo plano enquanto sua equipe foca outras prioridades.
  

1. Avaliar

Antes de habilitar o agente de codificação Copilot para membros, entenda como o agente de codificação Copilot se ajustará à sua organização. Isso ajudará você a avaliar se o agente de codificação Copilot é adequado para suas necessidades e planejar sessões de comunicação e treinamento para desenvolvedores.

1. Saiba mais sobre o agente de codificação Copilot, incluindo os custos, os recursos de segurança internos e como eles diferem de outras ferramentas de IA com as quais seus desenvolvedores podem estar familiarizados. Confira Sobre o agente de codificação do GitHub Copilot.
2. Saiba mais sobre as tarefas para as quais o agente de codificação Copilot é mais adequado. Em geral, são problemas bem definidos e com escopo delimitado, por exemplo, aumentar a cobertura de teste, corrigir bugs ou testes irregulares ou atualizar arquivos de configuração ou documentação. Confira Práticas recomendadas para usar GitHub Copilot para trabalhar em tarefas.
3. Considere como o agente de codificação Copilot se enquadra com outras ferramentas nos fluxos de trabalho da sua organização. Para obter um cenário de exemplo que explica como usar agente de codificação Copilot ao lado de outros recursos de IA em GitHub, consulte Integrando a IA com agente ao ciclo de vida de desenvolvimento de software de sua empresa.

2. Proteção

Todos os modelos de IA são treinados para atender a uma solicitação, mesmo que não tenham todas as informações necessárias para fornecer uma boa resposta, e isso pode levá-los a cometer erros. Seguindo as práticas recomendadas, você pode criar os recursos de segurança padrão do agente de codificação Copilot.

1. Forneça ao Copilot as informações necessárias para funcionar com êxito em um repositório usando um arquivo copilot-instructions.md. Consulte Adicionando instruções personalizadas do repositório para GitHub Copilot.
2. Configure o ambiente de desenvolvimento Copilot para um repositório com acesso às ferramentas e repositórios de pacotes aprovados pela organização usando um arquivo copilot-setup-steps.yml e servidores MCP locais. Consulte Personalizando o ambiente de desenvolvimento para o GitHub Copilot, agente de codificação e Estendendo o agente de codificação do GitHub Copilot com o protocolo de contexto do modelo (MCP).
3. Siga as práticas recomendadas para armazenar segredos com segurança. Consulte Usar segredos em ações do GitHub.
4. Habilite os recursos de segurança de código para reduzir ainda mais o risco de vazar segredos e introduzir vulnerabilidades no código. Consulte Aplicando a configuração de segurança recomendada GitHub em sua organização.
5. Configure seus conjuntos de regras de branch para garantir que todas as pull requests geradas por Copilot sejam aprovadas por um segundo usuário com permissões de gravação (uma subopção de "Exigir uma pull request antes da mesclagem"). Confira Criar conjuntos de regras para repositórios na sua organização e Regras disponíveis para conjuntos de regras.

3. Piloto

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Como acontece com qualquer outra alteração nas práticas de trabalho, é importante executar uma avaliação para saber como implantar o agente de codificação Copilot efetivamente em sua organização ou empresa.

1. Reúna uma equipe multifuncional para a avaliação, trazendo diferentes funções, formações e perspectivas para o projeto. Isso tornará mais fácil garantir que você explore uma ampla gama de maneiras de definir issues, atribuir trabalho ao Copilot e fazer comentários de revisão claros.
2. Escolha um repositório isolado ou de baixo risco, por exemplo, um que contenha documentação ou ferramentas internas. Você pode criar um novo repositório para usar como um playground, mas o Copilot precisa de contexto para ter êxito, portanto, você precisaria adicionar muito contexto, incluindo processos de equipe, ambiente de desenvolvimento e dependências comuns.
3. Habilite o agente de codificação Copilot no repositório e, opcionalmente, habilite servidores MCP de terceiros para compartilhamento de contexto aprimorado. Consulte Adicionando o agente de codificação GitHub Copilot à sua organização.
4. Crie instruções de repositório e pré-instale todas as ferramentas necessárias no ambiente de desenvolvimento que o Copilot usa. Confira Personalizando o ambiente de desenvolvimento para o GitHub Copilot, agente de codificação.
5. Identifique alguns casos de uso atraentes para sua organização, por exemplo: testar a cobertura ou melhorar a acessibilidade. Confira Escolher o tipo certo de tarefas a fornecer ao Copilot no guia de práticas recomendadas.
6. Use a prática recomendada para criar ou refinar issues para o Copilot em seu repositório piloto.
7. Atribua issues a Copilot e prepare os membros da equipe para revisar seu trabalho.
8. Dedique tempo a examinar a base de código ou a documentação no VS Code ou no GitHub.com pedindo para o Copilot criar uma pull request para corrigir bugs ou pequenas melhorias que você identificar.

Ao longo da avaliação, a equipe deve aperfeiçoar as instruções do repositório, as ferramentas instaladas, o acesso aos servidores MCP e sobre a definição de problemas para identificar como sua organização pode obter o máximo de agente de codificação Copilot. Esse processo ajudará você a identificar as práticas recomendadas da sua organização para trabalhar com o Copilot e planejar uma estratégia de distribuição eficaz.

Além de fornecer informações sobre como configurar o agente de codificação Copilot para o sucesso, você aprenderá como Copilot usa solicitações premium e minutos de ações. Isso será valioso quando chegar a hora de definir e gerenciar seu orçamento para uma avaliação mais ampla ou distribuição completa. Consulte Gerenciando os gastos da sua empresa em GitHub Copilot.

Aprimoramento com MCP

O MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) é um padrão aberto que define como os aplicativos compartilham contexto com os LLMs (modelos de linguagem grande). O MCP oferece uma maneira padronizada de garantir ao agente de codificação Copilot acesso a diferentes fontes de dados e ferramentas.

agente de codificação Copilot tem acesso ao contexto completo do GitHub do repositório em que está trabalhando, incluindo issues e pull requests, usando o servidor interno GitHub MCP. Por padrão, ele é impedido de acessar dados externos por meio de barreiras de autenticação e um firewall.

Você pode estender as informações disponíveis para agente de codificação Copilot fornecendo-lhe acesso a servidores MCP que sua organização usa localmente. Por exemplo, talvez você queira fornecer access aos servidores MCP locais para alguns dos seguintes contextos:

•         **Ferramentas de planejamento de projeto**: Permitem que Copilot tenha acesso direto a documentos de planejamento privados armazenados fora do GitHub em ferramentas como Notion ou Figma.
  

•         **Aumentar os dados de treinamento**: cada LLM contém dados de treinamento até uma data de corte específica. Se você estiver trabalhando com ferramentas de alta velocidade, Copilot talvez não tenha acesso a informações sobre novos recursos. Você pode fechar essa lacuna de conhecimento disponibilizando o servidor MCP da ferramenta. Por exemplo, a adição do servidor MCP do Terraform fornecerá ao Copilot acesso aos provedores Terraform mais recentemente suportados.
  

Para obter mais informações, consulte Estendendo o agente de codificação do GitHub Copilot com o protocolo de contexto do modelo (MCP).

Próximas etapas

Quando estiver satisfeito com o piloto, você poderá:

• Habilite o agente de codificação Copilot em mais organizações ou repositórios.
• Identifique mais casos de uso para o agente de codificação Copilot e treine os desenvolvedores adequadamente.
• Continue coletando comentários e medindo os resultados.

Para avaliar o impacto de uma nova ferramenta, recomendamos medir o impacto da ferramenta nas metas downstream da sua organização. Para obter uma abordagem sistemática para impulsionar e medir melhorias em sistemas de engenharia, consulte GitHub's Engineering System Success Playbook.