Dintr-odată, Copilot poate face mai multe

Echipa ta se pregătește pentru o lansare importantă și te ocupi simultan de mai multe probleme GitHub și branch-uri. Lucrezi în VS Code cu GitHub Copilot și ți-ai dori ca acesta să poată gestiona sarcini precum listarea problemelor deschise sau crearea de pull request-uri.

Un coleg îți sugerează să instalezi serverul GitHub MCP pentru a extinde capabilitățile Copilot. Îl pui la încercare și, dintr-odată, Copilot poate face mult mai multe.

Ce descrie cel mai bine rolul serverului MCP în activarea acestui comportament?

Acest exercițiu face parte din cursul

Dezvoltare software cu GitHub Copilot

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Dezvoltare software cu GitHub Copilot

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

1062 reviews

Începe cursul gratuit

Învață cum să profiți la maximum de GitHub Copilot prin diferitele sale interfețe — autocomplete, inline, moduri de chat și Agent mode. Descoperă când să folosești fiecare funcționalitate, cum să ghidezi Copilot eficient și cum să îi valorifici întregul potențial atât pentru corecturi rapide, cât și pentru sarcini complexe cu mai multe fișiere.

Exercise 1: Ce este GitHub Copilot?Exercise 2: Ce poate face Copilot cu adevărat?Exercise 3: Explorarea modurilor GitHub Copilot Exercise 4: Selectează, promtează, gata Exercise 5: Doar idei, nicio modificare Exercise 6: Inline, Ask sau Edit? Tu decizi Exercise 7: Introducere în Agent Mode Exercise 8: Ce diferențiază Agent Mode Exercise 9: Stai, ce îți cere Copilot?

Îmbunătățește acuratețea Copilot ghidându-l cu context, variabile de chat și participanți specializați. Învață să combini aceste funcționalități cu comenzi slash și acțiuni inteligente pentru a simplifica depanarea, revizuirea codului și navigarea în proiect. Dobândește tehnici practice care transformă Copilot într-un partener de programare mai fiabil și mai eficient.

Exercise 1: Ghidarea Copilot cu context Exercise 2: Adaugă #context Exercise 3: Ghidează Copilot pas cu pas Exercise 4: Adăugarea expertiței de domeniu Exercise 5: Pe cine întrebi?Exercise 6: Ai întrebat, Copilot a răspuns Exercise 7: Lucrul eficient cu Copilot Exercise 8: Ghicește cine a sugerat asta Exercise 9: Lasă Copilot să se ocupe de teste

Învață cum să controlezi comportamentul Copilot cu instrucțiuni personalizate și selecția modelului. Definește standarde de cod, impune convenții la nivel de proiect sau organizație și alege modelul AI potrivit pentru viteză, raționament sau sarcini cu mai multe fișiere. Preia controlul asupra modului în care Copilot se adaptează la fluxul tău de lucru.

Exercise 1: Personalizarea Copilot Exercise 2: Tipizat, documentat și conform standardelor Exercise 3: Ce face o instrucțiune bună?Exercise 4: Selectarea și schimbarea modelelor Exercise 5: Potrivește modelul cu sarcina Exercise 6: Modele diferite, capabilități diferite Exercise 7: Stai, acest model costă mai mult?Exercise 8: Extinderea Copilot cu instrumente MCP Exercise 9: Dintr-odată, Copilot poate face mai multe

Exercițiul curent

Exercise 10: Ce s-a întâmplat în culise?

Mergi dincolo de utilizarea zilnică a Copilot. Învață să generezi suite complete de teste, să identifici și să rezolvi vulnerabilități de securitate și să optimizezi performanța codului.

Exercise 1: Testare și calitatea codului cu Copilot Exercise 2: Teste rapide sau prompt personalizat?Exercise 3: Cum ai formula promptul pentru Copilot?Exercise 4: Construirea testelor care acoperă mai multe componente Exercise 5: Securitate cu GitHub Copilot Exercise 6: Alegerea abordării de securitate potrivite Exercise 7: De la vulnerabilitate la prevenție Exercise 8: Prevenirea tiparelor problematice Exercise 9: Optimizarea performanței cu GitHub Copilot Exercise 10: Ce optimizezi?Exercise 11: Diagnosticarea unui endpoint lent Exercise 12: Felicitări!