Dowiedz się, jak w pełni wykorzystać GitHub Copilot w różnych interfejsach – autouzupełnianiu, trybie inline, trybach czatu i trybie agenta. Poznaj, kiedy używać każdej funkcji, jak skutecznie kierować Copilotem i jak uwolnić jego pełny potencjał – zarówno przy szybkich poprawkach, jak i złożonych zadaniach obejmujących wiele plików.

Czym jest GitHub Copilot?

Co naprawdę potrafi Copilot?

Odkrywanie trybów GitHub Copilot

Zaznacz, zapytaj, gotowe

Bez edycji, tylko pomysły

Inline, Ask czy Edit? Twój wybór

Wprowadzenie do trybu agenta

Co wyróżnia Agent Mode

Chwila, o co pyta Copilot?

Pierwsze kroki z GitHub Copilot

Zwiększ dokładność Copilota, dostarczając mu kontekst, zmienne czatu i wyspecjalizowanych uczestników. Naucz się łączyć te funkcje z poleceniami slash i inteligentnymi akcjami, aby usprawnić debugowanie, przeglądy kodu i nawigację po projekcie. Zdobądź praktyczne techniki, które uczynią z Copilota bardziej niezawodnego i efektywnego partnera w programowaniu.

Sterowanie Copilotem za pomocą kontekstu

Dodaj #context

Prowadź Copilota krok po kroku

Dodawanie wiedzy dziedzinowej

Kogo zapytać?

Zapytałeś – Copilot odpowiedział

Efektywna praca z Copilotem

Zgadnij, kto to zaproponował

Pozwól Copilotowi pisać testy

Sztuka kontekstu

Naucz się kształtować zachowanie Copilota za pomocą własnych instrukcji i wyboru modelu. Definiuj standardy kodowania, egzekwuj konwencje obowiązujące w projekcie lub organizacji i wybieraj właściwy model AI – zależnie od tego, czy liczy się szybkość, rozumowanie, czy praca z wieloma plikami. Przejmij kontrolę nad tym, jak Copilot dostosowuje się do twojego procesu pracy.

Dostosowywanie Copilota

Typowane, udokumentowane i zgodne ze standardami

Opcje

Skuteczne instrukcje

Nieskuteczne instrukcje

Co sprawia, że instrukcja jest dobra?

Wybór i przełączanie modeli

Modele ogólnego przeznaczenia

Zaawansowane modele rozumujące

Dopasuj model do zadania

Różne modele, różne możliwości

Chwila, czy ten model jest droższy?

Rozszerzanie Copilota za pomocą narzędzi MCP

Copilot zyskuje nowe możliwości

Przepływ żądania narzędzia MCP

Co się właśnie wydarzyło za kulisami?

Dostosowywanie i rozszerzanie Copilota

Wyjdź poza codzienne zastosowania Copilota. Naucz się generować kompleksowe zestawy testów, wykrywać i naprawiać luki bezpieczeństwa oraz optymalizować wydajność kodu.

Testowanie i jakość kodu z Copilotem

Szybkie testy czy własny prompt?

Jak napisać prompt dla Copilota?

Tworzenie testów obejmujących wiele komponentów

Bezpieczeństwo z GitHub Copilot

Dobieranie właściwego podejścia do bezpieczeństwa

Od podatności do zapobiegania

Zapobieganie niepożądanym wzorcom

Optymalizacja wydajności z GitHub Copilot

Co optymalizujesz?

Diagnozowanie wolnego endpointu

Gratulacje!

Copilot w praktyce: testowanie, bezpieczeństwo i wydajność

GitHub Copilot to coś więcej niż inteligentne uzupełnianie kodu – to asystent programowania oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga rozumieć, pisać i ulepszać kod. W tym kursie poznasz Copilot w Visual Studio Code: od podpowiedzi autouzupełniania, przez edycje inline i tryby czatu, aż po sposób efektywnego korzystania z każdego z nich – od szybkich poprawek po refaktoryzację wielu plików. Nauczysz się dostarczać właściwy kontekst za pomocą zmiennych czatu, uczestników i stopniowego promptowania, a także usprawnisz swoją pracę dzięki poleceniom slash i inteligentnym akcjom. Dostosujesz zachowanie Copilota za pomocą własnych instrukcji i wyboru modelu, dopasowując go do standardów projektu lub konwencji zespołu. Na koniec wykorzystasz Copilota do generowania zestawów testów, wykrywania luk bezpieczeństwa i optymalizacji wydajności. Po ukończeniu kursu będziesz mieć umiejętności, by uczynić z Copilota skutecznego partnera w programowaniu – zwiększając produktywność, ograniczając błędy i pisząc kod lepszy, nie tylko szybszy.

Opanuj GitHub Copilot, aby zrozumieć, pisać i udoskonalać kod z kontekstem, personalizacją i funkcjami AI.

Programowanie z GitHub Copilot

Opanuj GitHub Copilot, by rozumieć, pisać i dopracowywać kod dzięki kontekstowi, personalizacji i inteligentnym funkcjom.

AI dla inżynierii oprogramowania

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Dodaj podpowiedzi typów do funkcji narzędziowej w Pythonie

Wygeneruj test jednostkowy dla małej funkcji

Zrefaktoryzuj mikroserwis ze współdzieloną logiką rozłożoną na wiele plików

Zaprojektuj schemat bazy danych i wygeneruj klasy modeli z relacjami

Dopasuj model do zadania

Programowanie z GitHub Copilot

Interaktywne ćwiczenie praktyczne