開発者の「第2の脳」が登場、GitHub Copilotがアップデートされ、人間の開発参加がさらに減少

Andrej Karpathy 氏が嘆くのは、ソフトウェア開発プロセスにおいてコードを直接記述することに対する人間の貢献がますます小さくなり、直接的な入力と監督の役割がより抽象化されるようになることです。最終的には、人間の役割は主要なプログラミングや開発ではなく、基本的なレビューと確認に限定されるでしょう。

それは、開発者の内部プロセスを再考する、GitHub が新しくリリースした Copilot Workspace であることが判明しました。 AI 開発ツールが開発者の第二の手だとすれば、Copilot Workspace は開発者の「第二の脳」となります。

コーディング時に最もイライラするのは、なじみのないソフトウェア リポジトリ、プログラミング言語、またはフレームワークに遭遇することです。これらの問題を解決するのが難しいと、タスクの完了が遅れたり、まったく完了できなくなる可能性があります。これらを素早く習得し、時間枠内に軌道に戻るのは簡単ではありません。しかし、Copilot Workspace を使用すると、より少ない労力でより多くの作業を達成でき、さらに大規模で複雑なタスクを完了することもできます。

Copilot Workspace、あなたの「第二の脳」

Copilot Workspace は、タスクの選択、意図の表現、AI と連携したソリューションの発見に重点を置いています。目標は、意思決定、創造性、自律性など、ソフトウェア開発の重要な側面を維持しながら、複雑さを軽減し、生産性を向上させることです。

Copilot Workspace に質問すると、自動的に解決策が提案されます。 Copilot Workspace には、問題 (すべてのコメントと返信を含む) とコードベースの完全なコンテキストがあるため、何をしようとしているのか、コードに何が含まれているのかの両方を理解します。 Copilot Workspace が提案するソリューションが適切でない場合は、アクションから計画、コードまで、プロセスの任意のステップをすべて自然言語で編集できます。

Copilot Workspace が GitHub の問題に回答

プロセスのステップを編集して調整する

Copilot Workspace はソフトウェア パッケージ全体の粒度で動作し、異なるプログラミング言語にわたる複数のファイルの一貫した変更を可能にします。 「テスト フレームワークの設定」や「継続的インテグレーションのための GitHub Actions ワークフローの作成」など、コア コーディング タスクとスキャフォールディング タイプのタスクの両方を処理できます。 GitHub Next では、Copilot Workspace 自体の開発やその他のプロジェクトにすでに使用されています。

タスク重視のワークフロー

Copilot Workspace は、開発者が完全な開発タスクを完了するのに役立ちます。これらのタスクは通常、GitHub の問題の形式で指定および追跡されます。したがって、Copilot Workspace は、問題を入力として受け取り、コードの現在の動作を自動的に抽出し、問題を解決できる新しい動作を提案し、計画を立て、計画を実装 (つまり、コードを記述) することができます。 Copilot Workspace には、すべてのコメントを含む問題の完全なコンテキストがあり、問題内のリンクをたどってタスクの完了に役立つ情報を抽出することもできます。

ユーザーからのフィードバックと反復こそが、Copilot Workspace の目的です。提案された新しい動作から計画と実装まで、プロセスのすべてのステップを編集できます。たとえば、計画を実装してコードを確認した後、戻って動作や計画を微調整し、もう一度試すことができます。同じ問題を複数のタブで開いて、いくつかの異なるパスを調べることもできます。

使用デモ

LLM を使用して開発者のタスクを達成するためのこれまでの試みは主に会話に重点を置いていましたが、Copilot Workspace のよりタスクベースのユーザー インターフェイスはより構造化されており、明らかな利点があります。

• 1. Copilot Workspace は、問題とコンテキストを包括的に理解し、適切なソリューションを提案できるようにします。
• 2. 構造化された出力 (元のアクション、変更されたアクション、計画、実装) により、ユーザーは適切な抽象化レベルで Copilot Workspace を簡単にガイドできます。

現在、Copilot Workspace は GitHub の問題を開始点として使用していますが、将来的にはさらに多くのエントリ ポイントをサポートする予定です。たとえば、Copilot Workspace は、開発者が CodeQL を通じて検出されたセキュリティ警告を処理したり、依存ライブラリの新しいバージョンに移行したり、あるライブラリから別のライブラリに移行したり、PR レビューのコメントの問題を解決したりするのに役立ちます。

クラウドベースのインテリジェントエージェント

GitHub は、AI エージェント テクノロジーと GitHub Codespaces を組み合わせて、ヘッドレス、エフェメラル、安全なコンピューティングを実現します。ユーザーが「実行」ボタンをクリックすると、バックグラウンドで新しいコードスペースが作成され、変更されたコードがそこにプッシュされ、プロジェクトのビルドが試行されます。ビルドが失敗した場合は、エラー情報とコードを Copilot Workspace にフィードバックし、ビルドを修正するように依頼します。ビルドが成功すると、変更されたコードが Copilot Workspace ユーザー インターフェイスに同期され、ユーザーはビルドがどのように修正されたかを確認できるようになります。実行中のプロジェクトが Web アプリケーションの場合、コードスペース上のポートはそのユーザーだけがアクセスできる URL に転送されます。ユーザーはクリックして Web アプリのライブ プレビューを表示し、Copilot Workspace が期待どおりに動作していることを視覚的に確認できます。

大規模言語モデル (LLM) は完璧ではないため、多くのタスクの「最後の 1 マイル」が非常に重要です。 Copilot Workspace を使用すると、コードスペースを開いて中断したところから再開し、安全なランタイムを備えた完全なクラウド IDE でタスクを完了できます。

コラボレーションのために設計

Copilot Workspace を使用すると、「共有」ボタンをクリックするだけでワークスペースを簡単に共有できます。ユーザー エクスペリエンスは構造化されているため、セッションのアクティビティ ログ全体がキャプチャされます。これは、実装がそのようになっている理由を理解するための優れた方法でもあります。 UI で計画ステップをクリックすると、計画を確認し、実装されている各ステップを監視し、対応するコード変更に移動できます。これにより、コードの違いとその原因が明確にわかるコードレビューの形式が充実します。

GitHub はコメント機能とマルチ編集機能を追加する予定であり、Copilot Workspace は開発者のインループとレビュー ループの両方を 1 つのツールで処理できるようになります。