Observação
O Agente de codificação do Copilot está em versão prévia pública e está sujeito a alterações. Durante a versão prévia, o uso do recurso está sujeito a Termos de licença de pré-lançamento do GitHub.
O Agente de codificação do Copilot é um agente autônomo alimentado por IA que conclui tarefas de desenvolvimento de software no GitHub. Adotar o Agente de codificação do Copilot na sua organização libera suas equipes de engenharia para dedicar mais tempo a pensar de modo estratégico e menos tempo a fazer correções de rotina e atualizações de manutenção em uma base de código.
Agente de codificação do Copilot:
- Entra para a sua equipe: os desenvolvedores podem delegar trabalho ao Copilot diferentemente de agentes de codificação baseados em IDE, que exigem sessões de emparelhamento síncronas. O Copilot abre pull requests de rascunho para que os membros da equipe examinem e iterem com base nos comentários, como faria um desenvolvedor.
- Reduz a alternância de contexto: os desenvolvedores que trabalham em IDEs do JetBrains, do VS Code, do Visual Studio ou do GitHub.com podem pedir para o Agente de codificação do Copilot criar uma pull request para concluir pequenas tarefas sem parar o que estão fazendo.
- Executa tarefas em paralelo: o Copilot pode trabalhar em vários issues ao mesmo tempo, tratando tarefas em segundo plano enquanto sua equipe foca outras prioridades.
1. Avaliar
Antes de habilitar o Agente de codificação do Copilot para membros, entenda como o Agente de codificação do Copilot se ajustará à sua organização. Isso ajudará você a avaliar se o Agente de codificação do Copilot é adequado para suas necessidades e planejar sessões de comunicação e treinamento para desenvolvedores.
- Saiba mais sobre o Agente de codificação do Copilot, incluindo os custos, os recursos de segurança internos e como eles diferem de outras ferramentas de IA com as quais seus desenvolvedores podem estar familiarizados. Confira Sobre o agente de codificação do Copilot.
- Saiba mais sobre as tarefas para as quais o Agente de codificação do Copilot é mais adequado. Em geral, são problemas bem definidos e com escopo delimitado, por exemplo, aumentar a cobertura de teste, corrigir bugs ou testes irregulares ou atualizar arquivos de configuração ou documentação. Confira Práticas recomendadas de uso do Copilot para trabalhar em tarefas.
- Considere como o Agente de codificação do Copilot se enquadra com outras ferramentas nos fluxos de trabalho da sua organização. Para obter um cenário de exemplo que explica como usar o Agente de codificação do Copilot com outros recursos de IA no GitHub, confira Integrando a IA com agente ao ciclo de vida de desenvolvimento de software de sua empresa.
2. Proteção
Todos os modelos de IA são treinados para atender a uma solicitação, mesmo que não tenham todas as informações necessárias para fornecer uma boa resposta, e isso pode levá-los a cometer erros. Seguindo as práticas recomendadas, você pode criar os recursos de segurança padrão do Agente de codificação do Copilot.
- Forneça ao Copilot as informações necessárias para funcionar com êxito em um repositório usando um arquivo
copilot-instructions.md
. Confira Como adicionar instruções personalizadas de repositório no GitHub Copilot. - Configure o ambiente de desenvolvimento Copilot para um repositório com acesso às ferramentas e repositórios de pacotes aprovados pela organização usando um arquivo
copilot-setup-steps.yml
e servidores MCP locais. Confira Como personalizar o ambiente de desenvolvimento para o agente de codificação do Copilot e Como estender o agente de codificação do Copilot com o MCP (Model Context Protocol). - Siga as práticas recomendadas para armazenar segredos com segurança. Confira Usar segredos em ações do GitHub.
- Habilite os recursos de segurança de código para reduzir ainda mais o risco de vazar segredos e introduzir vulnerabilidades no código. Confira Aplicação da configuração de segurança recomendada pelo GitHub em sua organização.
- Configure seus conjuntos de regras de branch para garantir que todas as pull requests geradas por Copilot sejam aprovadas por um segundo usuário com permissões de gravação (uma subopção de "Exigir uma pull request antes da mesclagem"). Confira Criar conjuntos de regras para repositórios na sua organização e Regras disponíveis para conjuntos de regras.
3. Piloto
Dica
Você precisa que o GitHub Copilot Pro, o GitHub Copilot Pro+, o GitHub Copilot Business ou o GitHub Copilot Enterprise use o Agente de codificação do Copilot.
Como acontece com qualquer outra alteração nas práticas de trabalho, é importante executar uma avaliação para saber como implantar o Agente de codificação do Copilot efetivamente em sua organização ou empresa.
- Reúna uma equipe multifuncional para a avaliação para trazer diferentes funções, contextos e perspectivas para o projeto. Isso tornará mais fácil garantir que você explore uma ampla gama de maneiras de definir issues, atribuir trabalho ao Copilot e fazer comentários de revisão claros.
- Escolha um repositório isolado ou de baixo risco, por exemplo, um que contenha documentação ou ferramentas internas. Você pode criar um novo repositório para usar como um playground, mas o Copilot precisa de contexto para ter êxito, portanto, você precisaria adicionar muito contexto, incluindo processos de equipe, ambiente de desenvolvimento e dependências comuns.
- Habilite o Agente de codificação do Copilot no repositório e, opcionalmente, habilite servidores MCP de terceiros para compartilhamento de contexto aprimorado. Confira Adicionando o Agente de codificação do Copilot à sua organização.
- Crie instruções de repositório e pré-instale todas as ferramentas necessárias no ambiente de desenvolvimento que o Copilot usa. Confira Como personalizar o ambiente de desenvolvimento para o agente de codificação do Copilot.
- Identifique alguns casos de uso atraentes para sua organização, por exemplo: testar a cobertura ou melhorar a acessibilidade. Confira Escolher o tipo certo de tarefas a fornecer ao Copilot no guia de práticas recomendadas.
- Use a prática recomendada para criar ou refinar issues para o Copilot em seu repositório piloto.
- Atribua issues a Copilot e prepare os membros da equipe para revisar seu trabalho.
- Dedique tempo a examinar a base de código ou a documentação no VS Code ou no GitHub.com pedindo para o Copilot criar uma pull request para corrigir bugs ou pequenas melhorias que você identificar.
Ao longo da avaliação, a equipe deve iterar as instruções do repositório, as ferramentas instaladas, o acesso aos servidores MCP e a definição de issue para identificar como sua organização pode aproveitar ao máximo o Agente de codificação do Copilot. Esse processo ajudará você a identificar as práticas recomendadas da sua organização para trabalhar com o Copilot e planejar uma estratégia de distribuição eficaz.
Além de fornecer informações sobre como configurar o Agente de codificação do Copilot para o sucesso, você aprenderá como Copilot usa solicitações premium e minutos de ações. Isso será valioso quando chegar a hora de definir e gerenciar seu orçamento para uma avaliação mais ampla ou distribuição completa. Confira Gerenciando os gastos de sua empresa com o GitHub Copilot.
Aprimoramento com MCP
O MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) é um padrão aberto que define como os aplicativos compartilham contexto com os LLMs (modelos de linguagem grande). O MCP oferece um modo padronizado de dar acesso ao Agente de codificação do Copilot a diferentes fontes de dados e ferramentas.
O Agente de codificação do Copilot tem acesso ao contexto completo GitHub do repositório em que está funcionando, incluindo issues e pull requests, usando o servidor MCP GitHub interno. Por padrão, ele é impedido de acessar dados externos por meio de barreiras de autenticação e um firewall.
Você pode estender as informações disponíveis para Agente de codificação do Copilot dando acesso a servidores MCP locais para as ferramentas que sua organização usa. Por exemplo, talvez você queira dar acesso a servidores MCP locais para alguns dos seguintes contextos:
- Ferramentas de planejamento de projeto: dê ao Copilot acesso direto a documentos de planejamento privado armazenados fora do GitHub em ferramentas como Notion ou Figma.
- Aumentar os dados de treinamento: cada LLM contém dados de treinamento até uma data de corte específica. Se você estiver trabalhando com ferramentas de movimentação rápida, o Copilot talvez não tenha acesso a informações sobre novos recursos. Você pode fechar essa lacuna de conhecimento disponibilizando o servidor MCP da ferramenta. Por exemplo, adicionar o servidor TERRAform MCP dará ao Copilot acesso aos provedores Terraform com suporte mais recentes.
Para saber mais, confira Como estender o agente de codificação do Copilot com o MCP (Model Context Protocol).
Próximas etapas
Quando estiver satisfeito com o piloto, você poderá:
- Habilite o Agente de codificação do Copilot em mais organizações ou repositórios.
- Identifique mais casos de uso para o Agente de codificação do Copilot e treine os desenvolvedores adequadamente.
- Continue coletando comentários e medindo os resultados.
Para avaliar o impacto de uma nova ferramenta, recomendamos medir o impacto da ferramenta nas metas downstream da sua organização. Para obter uma abordagem sistemática para conduzir e medir melhorias em sistemas de engenharia, confira o Engineering System Success Playbook do GitHub.