Learn how to make the most of GitHub Copilot across its different interfaces—autocomplete, inline, chat modes, and Agent mode. Discover when to use each feature, how to guide Copilot effectively, and how to unlock its full potential for both quick fixes and complex, multi-file tasks.

What is GitHub Copilot?

What can Copilot really do?

Exploring GitHub Copilot modes

Highlight, prompt, done

No edits, just ideas

Inline, Ask, or Edit? You decide

Introducing Agent Mode

What sets Agent Mode apart

Wait, what is Copilot asking?

Getting Started with GitHub Copilot

Enhance Copilot’s accuracy by guiding it with context, chat variables, and expert participants. Learn to combine these features with slash commands and smart actions to streamline debugging, code reviews, and project navigation. Gain practical techniques that transform Copilot into a more reliable and efficient coding partner.

Guiding Copilot with context

Just add #context

Let’s walk Copilot through it

Adding domain expertise

Who should you ask?

You asked, Copilot answered

Working efficiently with Copilot

Guess who suggested that

Let Copilot do the testing

The Science of Context

Learn how to shape Copilot’s behavior with custom instructions and model selection. Define coding standards, enforce project or organization-wide conventions, and choose the right AI model for speed, reasoning, or multi-file tasks. Gain control over how Copilot adapts to your workflow.

Personalizando o Copilot

Tipado, documentado e com a cara do projeto

Opções

Instruções eficazes

Instruções ineficazes

O que faz uma boa instrução?

Selecionando e alternando modelos

Modelos de uso geral

Modelos avançados de raciocínio

Relacione o modelo à tarefa

Modelos diferentes, poderes diferentes

Espera, esse modelo custa mais?

Extendendo o Copilot com ferramentas MCP

De repente, o Copilot faz mais coisas

O fluxo de uma solicitação de ferramenta MCP

O que acabou de acontecer por baixo dos panos?

Customizing and Extending Copilot

Go beyond everyday Copilot usage. Learn to generate comprehensive test suites, identify and fix security vulnerabilities, and optimize code performance.

Testing and code quality with Copilot

Quick tests or custom prompt?

How would you prompt Copilot?

Building tests that span components

Security with GitHub Copilot

Matching the right security approach

From vulnerability to prevention

Preventing bad patterns

Performance optimization with GitHub Copilot

What are you optimizing for?

Diagnosing a slow endpoint

Congratulations!

Applied Copilot: Testing, Security, and Performance

O GitHub Copilot é mais do que um autocompletar inteligente — é um assistente de codificação com IA que ajuda você a entender, escrever e melhorar código com facilidade. Neste curso, você vai explorar o Copilot no Visual Studio Code, desde sugestões de autocompletar até edições inline e modos baseados em chat, e descobrir como usar cada um de forma eficaz para tarefas que vão de correções rápidas a refatorações em vários arquivos. Você vai aprender a fornecer o contexto certo por meio de variáveis de chat, participantes e prompts progressivos, além de agilizar seu fluxo de trabalho com comandos de barra e ações inteligentes. Você vai moldar o comportamento do Copilot com instruções personalizadas e seleção de modelos, adaptando-o aos padrões do projeto ou às convenções da equipe. Por fim, vai juntar tudo usando o Copilot para gerar suítes de testes, detectar vulnerabilidades de segurança e otimizar desempenho. Ao final, você terá as habilidades para transformar o Copilot em um parceiro de codificação poderoso — aumentando a produtividade, reduzindo erros e escrevendo um código não apenas mais rápido, mas melhor.

Domine o GitHub Copilot para entender, escrever e refinar código com contexto, personalização e recursos.

Desenvolvimento de Software com GitHub Copilot

Domine o GitHub Copilot para entender, escrever e refinar código com contexto, personalização e recursos inteligentes.

IA para Engenharia de Software

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Use `pandas` e `matplotlib` para todos os scripts de análise de dados

Inclua dicas de tipo em todas as assinaturas de função

Escreva testes usando `pytest` e nomeie arquivos de teste com o prefixo "test_"

Mantenha todas as respostas com no máximo 10 linhas de código, a menos que seja indicado o contrário

Formate as respostas em um tom amigável e casual, como se estivesse fazendo pair programming

O que faz uma boa instrução?

Desenvolvimento de Software com GitHub Copilot

exercicio interativo prático