Пилотирование облачного агента GitHub Copilot в вашей организации

          Copilot облачный агент — автономный агент на базе искусственного интеллекта, который выполняет задачи по разработке программного обеспечения на GitHub. Внедрение Copilot облачный агент в вашей организации освобождает инженерные команды больше времени на стратегическое мышление и меньше — на рутинные исправления и обновления обслуживания в коде.

          Copilot облачный агент:

* Присоединение к вашей команде: Разработчики могут делегировать работу агентам Copilot на базе IDE, которые требуют синхронных сессий парирования. Copilot Открывает черновые pull запросы для членов команды для просмотра и делает итерации на основе обратной связи, как это делает разработчик. * Уменьшает переключение контекста: разработчики, работающие в IDE JetBrains, VS Code, Visual Studioили GitHub.com могут попросить Copilot облачный агент создать pull-запрос для выполнения мелких задач, не останавливая текущую работу. * Выполняет задачи параллельно: Copilot может работать над несколькими задачами одновременно, выполняя задачи в фоновом режиме, пока ваша команда сосредоточена на других приоритетах.

1. Оценка

Прежде чем принимать Copilot облачный агент участников, узнайте, как Copilot облачный агент вы впишетесь в вашу организацию. Это поможет оценить, подходит Copilot облачный агент ли он вашим потребностям, и спланировать коммуникации и обучающие сессии для разработчиков.

Узнайте о Copilot облачный агент, включая стоимость, встроенные функции безопасности и чем они отличаются от других инструментов ИИ, к которым ваши разработчики могут привыкать. См . раздел AUTOTITLE.
Узнайте о тех задачах, которые Copilot облачный агент лучше всего подходят. Как правило, это хорошо определенные и ограниченные проблемы, такие как увеличение охвата тестов, исправление ошибок или тестов flaky, а также обновление файлов конфигурации или документации. См . раздел AUTOTITLE.
Подумайте, как Copilot облачный агент это сочетается с другими инструментами в рабочих процессах вашей организации. Пример сценария, где подробно объясняется, как использовать Copilot облачный агент его вместе с другими функциями ИИ, GitHubсм. Интеграция агентического ИИ в жизненный цикл разработки программного обеспечения предприятия.

2. Безопасная защита

Все модели искусственного интеллекта обучены выполнять запрос, даже если у них нет всей информации, необходимой для предоставления хорошего ответа, и это может привести к их ошибкам. Следуя лучшим практикам, можно развивать стандартные функции Copilot облачный агентбезопасности .

Дайте Copilot информацию, необходимую для успешной работы в репозитории с использованием copilot-instructions.md файла. См . раздел AUTOTITLE.
Настройте Copilot среду разработки для репозитория с доступом к инструментам и репозиториям пакетов, одобренным организацией, с использованием copilot-setup-steps.yml файла и локальных MCP-серверов. См. Настройка среды разработки для облачного агента GitHub Copilot и Расширение облачного агента GitHub Copilot с помощью протокола Model Context Protocol (MCP).
Следуйте рекомендациям по безопасному хранению секретов. См . раздел AUTOTITLE.
Включите функции безопасности кода для дальнейшего снижения риска утечки секретов и внедрения уязвимостей в код. См . раздел AUTOTITLE.
Настройте наборы правил ветки так, чтобы все pull-запросы, поднятые Copilot , были одобрены вторым пользователем с правами на запись (подопция «Требовать pull request before mergeming»). См. Создание наборов правил для репозиториев в организации и Доступные правила для наборов правил.

3. Пилотный проект

          <a href="https://github.com/github-copilot/purchase?ref_product=copilot&ref_type=trial&ref_style=button&ref_plan=enterprise" target="_blank" class="btn btn-primary mt-3 mr-3 no-underline">
          <span>Зарегистрируйтесь Copilot</span><svg version="1.1" width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" class="octicon octicon-link-external" aria-label="link external icon" role="img"><path d="M3.75 2h3.5a.75.75 0 0 1 0 1.5h-3.5a.25.25 0 0 0-.25.25v8.5c0 .138.112.25.25.25h8.5a.25.25 0 0 0 .25-.25v-3.5a.75.75 0 0 1 1.5 0v3.5A1.75 1.75 0 0 1 12.25 14h-8.5A1.75 1.75 0 0 1 2 12.25v-8.5C2 2.784 2.784 2 3.75 2Zm6.854-1h4.146a.25.25 0 0 1 .25.25v4.146a.25.25 0 0 1-.427.177L13.03 4.03 9.28 7.78a.751.751 0 0 1-1.042-.018.751.751 0 0 1-.018-1.042l3.75-3.75-1.543-1.543A.25.25 0 0 1 10.604 1Z"></path></svg></a>

Совет

Вам нужно GitHub Copilot Pro, GitHub Copilot Pro+, GitHub Copilot Бизнес или GitHub Copilot Энтерпрайз использовать Copilot облачный агент.

Как и при любых других изменениях в рабочих практиках, важно провести пробный процесс, чтобы научиться эффективно внедрять Copilot облачный агент их в вашей организации или предприятии.

Соберите кросс-функциональную команду для испытания, чтобы привнести в project разные роли, опыт и взгляды. Это облегчит изучение широкого спектра способов определения проблем, распределения задач Copilotи предоставления чёткой обратной связи по отзывам.
Выберите изолированный или низко рискованный репозиторий, например, содержащий документацию или внутренние средства. Можно создать новый репозиторий для использования в качестве игровой площадки, но Copilot для успеха ему нужен контекст, поэтому нужно добавить много контекста, включая командные процессы, среду разработки и общие зависимости.
Включите Copilot облачный агент в репозитории и, по желанию, сторонние MCP-серверы для улучшенного обмена контекстом. См . раздел AUTOTITLE.
Создайте инструкции репозитория и заранее установите все инструменты, необходимые в среде Copilot разработки. См . раздел AUTOTITLE.
Определите несколько убедительных вариантов использования для вашей организации, например тестирование или улучшение специальных возможностей. См. статью "Выбор подходящего типа задач для предоставления Copilot " в руководстве по рекомендациям.
Используйте лучшие практики для создания или уточнения проблем в Copilot вашем пилотном репозитории.
Распределяйте вопросы Copilot и готовьте членов команды к обзору её работы.
Потратьте время на изучение кода или документации в VS Code или GitHub.com, попросите Copilot создать pull request, чтобы исправить любые баги или небольшие улучшения, которые вы заметите.

В ходе испытания команда должна итерировать инструкции репозитория, установленные инструменты, доступ к серверам MCP и определение задач, чтобы определить, как ваша организация может получить максимум от Copilot облачный агент. Этот процесс поможет вам определить лучшие практики работы вашей Copilot организации и спланировать эффективную стратегию внедрения.

Помимо понимания того, как Copilot облачный агент настроиться к успеху, вы узнаете, как Copilot использовать премиум-запросы и минуты действий. Это будет полезно, когда вы приходите на настройку и управление бюджетом для более широкого пробного или полного развертывания. См . раздел AUTOTITLE.

Улучшение с помощью MCP

Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, определяющий, как приложения используют контекст с большими языковыми моделями (LLM). MCP предоставляет стандартизированный способ доступа Copilot облачный агент к различным источникам данных и инструментам.

          Copilot облачный агент имеет доступ к полному GitHub контексту репозитория, в котором работает, включая задачи и pull requests, используя встроенный GitHub MCP-сервер. По умолчанию доступ к внешним данным ограничен барьерами проверки подлинности и брандмауэром.

Вы можете расширить доступную Copilot облачный агент информацию, предоставив доступ к локальным MCP-серверам для инструментов, используемых вашей организацией. Например, вы можете предоставить access к локальным серверам MCP для некоторых из следующих контекстов:

        **Инструменты планирования проектов**: Позволяют Copilot прямой доступ к частным документам планирования, хранящимся вне GitHub игры в таких инструментах, как Notion или Figma.

        **Данные обучения расширения: каждый LLM содержит данные обучения** до определенной даты отсечения. Если вы работаете с быстро меняющимися инструментами, Copilot возможно, у вас нет доступа к информации о новых функциях. Вы можете заполнить этот разрыв знаний, сделав сервер MCP средства доступным. Например, добавление сервера Terraform MCP даст Copilot доступ к самым недавно поддерживаемым провайдерам Terraform.

Для получения дополнительной информации см. Расширение облачного агента GitHub Copilot с помощью протокола Model Context Protocol (MCP).

Следующие шаги

Когда вы удовлетворены пилотным проектом, вы можете:

Включите Copilot облачный агент больше организаций или репозиториев.
Определите больше сценариев Copilot облачный агент использования и обучайте разработчиков соответственно.
Продолжайте собирать отзывы и измерять результаты.

Чтобы оценить влияние нового инструмента, мы рекомендуем оценить влияние инструмента на подчиненные цели вашей организации. Для систематического подхода к продвижению и измерению улучшений в инженерных системах см. GitHubкнигу Engineering System Success Playbook.