De repente, o Copilot faz mais coisas

Sua equipe está se preparando para um grande release, e você está lidando com várias issues e branches no GitHub. Você trabalha no VS Code usando o GitHub Copilot e gostaria que ele lidasse com tarefas como listar issues abertas ou criar pull requests.

Uma pessoa da equipe sugere instalar o servidor MCP do GitHub para estender as capacidades do Copilot. Você tenta, e de repente o Copilot consegue fazer muito mais.

O que melhor descreve o papel do servidor MCP para viabilizar esse comportamento?

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Aprenda a tirar o máximo do GitHub Copilot nas diferentes interfaces — autocompletar, edições inline, modos de chat e Modo Agent. Descubra quando usar cada recurso, como orientar o Copilot de forma eficaz e como liberar todo o seu potencial tanto para correções rápidas quanto para tarefas complexas em vários arquivos.

Exercise 1: O que é o GitHub Copilot?Exercise 2: O que o Copilot realmente consegue fazer?Exercise 3: Explorando os modos do GitHub Copilot Exercise 4: Selecione, peça, pronto Exercise 5: Sem edições, só ideias Exercise 6: Inline, Ask ou Edit? Você decide Exercise 7: Apresentando o Agent Mode Exercise 8: O que diferencia o Agent Mode Exercise 9: Espera, o que o Copilot está pedindo?

Aumente a precisão do Copilot orientando-o com contexto, variáveis de chat e participantes especialistas. Aprenda a combinar esses recursos com comandos de barra e ações inteligentes para agilizar depuração, revisões de código e navegação no projeto. Ganhe técnicas práticas que transformam o Copilot em um parceiro de codificação mais confiável e eficiente.

Exercise 1: Orientando o Copilot com contexto Exercise 2: Basta adicionar #context Exercise 3: Vamos conduzir o Copilot passo a passo Exercise 4: Adicionando expertise de domínio Exercise 5: Quem você deve chamar?Exercise 6: Você perguntou, o Copilot respondeu Exercise 7: Trabalhando com eficiência com o Copilot Exercise 8: Adivinhe quem sugeriu isso Exercise 9: Deixe o Copilot fazer os testes

Aprenda a moldar o comportamento do Copilot com instruções personalizadas e seleção de modelos. Defina padrões de codificação, imponha convenções do projeto ou de toda a organização e escolha o modelo de IA certo para velocidade, raciocínio ou tarefas em vários arquivos. Tenha controle sobre como o Copilot se adapta ao seu fluxo de trabalho.

Exercise 1: Personalizando o Copilot Exercise 2: Tipado, documentado e com a cara do projeto Exercise 3: O que faz uma boa instrução?Exercise 4: Selecionando e alternando modelos Exercise 5: Relacione o modelo à tarefa Exercise 6: Modelos diferentes, poderes diferentes Exercise 7: Espera, esse modelo custa mais?Exercise 8: Extendendo o Copilot com ferramentas MCP Exercise 9: De repente, o Copilot faz mais coisas

Exercicio Atual

Exercise 10: O que acabou de acontecer por baixo dos panos?

Vá além do uso cotidiano do Copilot. Aprenda a gerar suítes de testes abrangentes, identificar e corrigir vulnerabilidades de segurança e otimizar o desempenho do código.

Exercise 1: Testes e qualidade de código com o Copilot Exercise 2: Testes rápidos ou prompt personalizado?Exercise 3: Como você faria o prompt para o Copilot?Exercise 4: Criando testes que abrangem vários componentes Exercise 5: Segurança com o GitHub Copilot Exercise 6: Escolhendo a abordagem certa de segurança Exercise 7: De vulnerabilidade à prevenção Exercise 8: Evitando padrões ruins Exercise 9: Otimização de performance com o GitHub Copilot Exercise 10: O que você está otimizando?Exercise 11: Diagnosticando um endpoint lento Exercise 12: Parabéns!