Новые возможности Copilot

Ваша команда готовится к крупному релизу, и вам приходится одновременно работать с несколькими GitHub-задачами и ветками. Вы работаете в VS Code с GitHub Copilot и хотите, чтобы он мог выполнять такие действия, как просмотр открытых задач или создание pull request.

Коллега предлагает установить GitHub MCP-сервер, чтобы расширить возможности Copilot. Вы пробуете — и Copilot вдруг умеет значительно больше.

Что лучше всего описывает роль MCP-сервера в обеспечении такого поведения?

Это упражнение является частью курса

Разработка программного обеспечения с GitHub Copilot

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Разработка программного обеспечения с GitHub Copilot

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Начать курс бесплатно

Узнайте, как максимально эффективно использовать GitHub Copilot в различных режимах: автодополнение, встроенное редактирование, режимы чата и агентный режим. Научитесь выбирать подходящий инструмент для каждой задачи, грамотно направлять Copilot и раскрывать его полный потенциал — как для быстрых исправлений, так и для сложных задач с несколькими файлами.

Exercise 1: Что такое GitHub Copilot?Exercise 2: На что способен Copilot?Exercise 3: Режимы GitHub Copilot Exercise 4: Выделили, попросили — готово Exercise 5: Советы без правок Exercise 6: Inline, Ask или Edit? Выбор за вами Exercise 7: Знакомство с агентным режимом Exercise 8: Чем отличается Agent Mode Exercise 9: Подождите, что хочет Copilot?

Повысьте точность работы Copilot, направляя его с помощью контекста, переменных чата и экспертных участников. Научитесь сочетать эти возможности с командами и умными действиями для ускорения отладки, проверки кода и навигации по проекту. Освойте практические приёмы, которые превратят Copilot в более надёжного и эффективного помощника.

Exercise 1: Управление Copilot с помощью контекста Exercise 2: Просто добавьте #context Exercise 3: Ведём Copilot шаг за шагом Exercise 4: Добавление экспертных знаний в предметной области Exercise 5: К кому обратиться?Exercise 6: Вы спросили — Copilot ответил Exercise 7: Эффективная работа с Copilot Exercise 8: Угадайте, кто предложил это Exercise 9: Позвольте Copilot написать тесты

Научитесь управлять поведением Copilot с помощью пользовательских инструкций и выбора модели. Задавайте стандарты написания кода, применяйте единые соглашения для проекта или организации и выбирайте подходящую модель ИИ — для скорости, логических рассуждений или работы с несколькими файлами. Возьмите под контроль то, как Copilot адаптируется к вашему рабочему процессу.

Exercise 1: Настройка Copilot Exercise 2: С типами, документацией и в едином стиле Exercise 3: Что делает инструкцию эффективной?Exercise 4: Выбор моделей и переключение между ними Exercise 5: Подберите модель под задачу Exercise 6: Разные модели — разные возможности Exercise 7: Подождите, эта модель стоит дороже?Exercise 8: Расширение возможностей Copilot с помощью инструментов MCP Exercise 9: Новые возможности Copilot

Текущее упражнение

Exercise 10: Что происходит за кулисами?

Выйдите за рамки повседневного использования Copilot. Научитесь создавать полноценные наборы тестов, выявлять и устранять уязвимости в системе безопасности, а также оптимизировать производительность кода.

Exercise 1: Тестирование и качество кода с Copilot Exercise 2: Быстрые тесты или подробный промпт?Exercise 3: Как вы составите запрос к Copilot?Exercise 4: Создание тестов, охватывающих несколько компонентов Exercise 5: Безопасность с GitHub Copilot Exercise 6: Выбор подходящего подхода к безопасности Exercise 7: От уязвимости — к её предотвращению Exercise 8: Предотвращение небезопасных шаблонов Exercise 9: Оптимизация производительности с помощью GitHub Copilot Exercise 10: Что вы оптимизируете?Exercise 11: Диагностика медленного эндпоинта Exercise 12: Поздравляем!