Рубріки: Новини

GitHub випустив публічну бета-версію Copilot Chat: що цікавого

Анастасія Пономарьова

GitHub розширює інструментарій на базі штучного інтелекту: вчора компанія оголосила про випуск обмеженої публічної бета-версії GitHub Copilot Chat. Про це пише VentureBeat.

Подробиці

GitHub інтегрує контекстно-залежний розмовний помічник безпосередньо в інтегровані середовища розробки (IDE), такі як Microsoft Visual Studio та VS Code. За словами GitHub, так з Copilot Chat розробники зможуть легко вирішувати складні завдання – це дасть змогу розробникам, незалежно від рівня досвіду, створювати повні програми або налагоджувати великі кодові бази «за лічені хвилини, а не за дні».

Як виглядає GitHub Copilot Chat у Visual Studio Code

«На відміну від універсального генеративного чат-помічника (типу ChatGPT), Copilot Chat створений спеціально для сценаріїв розробників і контекстно обізнаний про код, який розробник вводить, які повідомлення про помилки показуються, оскільки «другий пілот» знаходиться прямо з ними в їхньому редакторі коду/IDE», — сказав віцепрезидент із управління продуктами GitHub Маріо Родрігес.

Новинкою є парний програматор штучного інтелекту, розроблений спеціально для допомоги розробникам у виконанні численних завдань, таких як запуск файлу незнайомою мовою програмування чи фреймворку, автозаповнення шаблонного коду, а також проведення налагодження та написання модульних тестів.

Фішки новинки

GitHub стверджує, що Copilot Chat демократизує розробку програмного забезпечення, підвищить продуктивність і задоволення команд розробників, оскільки чат будується на перевіреному GitHub Copilot.

Розробники новинки стверджують, що Copilot Chat перевершує функціональність типового вікна чату: він може зрозуміти код, який написав розробник, і інтерпретувати повідомлення про помилки, які з’являються. Розуміння контексту дозволяє надавати вказівки, спеціально адаптовані до користувача, а не пропонувати загальні поради, які можуть не стосуватися цього сценарію. Можна просто виділити код у робочому просторі та запитати пояснення в ШІ.

Контекстний підхід моделі штучного інтелекту розв’язує проблему підтримки робочого процесу розробників на тлі постійно зростаючої складності програмування. Наприклад, розробникам не потрібно запускати перекладач регулярних виразів, коли вони стикаються з погано задокументованими регулярними виразами.

Окрім роз’яснення контексту та виправлення помилок в наявному коді, можна запитати у Copilot Chat корисні інструкції: «покращити читабельність коду», «додати більше коментарів» або «відокремити функцію перевірки». Потім – задавати нескінченну кількість уточнювальних запитань звичайною мовою, доки не отримаєте бажане (це ж розмовний помічник, а не одноразовий консультант).

Використання пропозицій коду з GitHub Copilot Chat

Ще одна фішка, про яку заявили творці – значне підвищення продуктивності користувача: під час контрольованого дослідження з використанням нового ШІ розробники виконували завдання на 55% швидше (серед розробників Java цей показник зростає до 61%).

Нюанси

Copilot Chat вже доступний для використання – користувачам пропонують встановити розширення у бажаному середовищі хоч зараз. Але є кілька умов:

  • ви повинні мати активну підписку на GitHub Copilot (вартість щомісячної – $10);
  • у вас повинна бути встановлена ​​остання версія Visual Studio Code;
  • щоб використовувати Copilot Chat у VSC, ви повинні ввійти в Visual Studio Code з тим самим ідентифікатором GitHub, якому надано доступ до обмеженої публічної бета-версії GitHub Copilot Chat.

Інструкції, як користуватися інструментом, знайдете тут.

 

Останні статті

JetBrains: для 90% програмістів інструменти ШІ економлять мінімум годину на тиждень, для 20% — цілий робочий день

Компанія JetBrains оприлюднила результати щорічного опитування Developer Ecosystem Survey про стан на ринку розробки програмного…

20.10.2025

Microsoft: фішинг за допомогою штучного інтелекту в 4,5 рази ефективніший за традиційний

Фішингові листи, створені за допомогою штучного інтелекту, більш успішні для хакерів у порівнянні з традиційними.…

20.10.2025

П’ять пасток, у які потрапляють навіть досвідчені проджект-менеджери. Колонка FAVBET Tech

Мабуть, у кожного проджекта є день, коли він ловить себе на думці: «Я більше координую…

20.10.2025

FAVBET Tech сплатив понад 650 млн грн податків за 9 місяців 2025 року

Українська ІТ-компанія FAVBET Tech за дев’ять місяців 2025 року перерахувала до державного бюджету понад 650…

20.10.2025

Telegram тестує функцію прямих ефірів з особистих акаунтів

Незабаром месенджер Telegram може поповнитись функцією трансляції прямих ефірів. Як повідомляє канал Telegram Info, у…

20.10.2025

«Claude Haiku 4.5 генерує низькоякісний код»: експерт розповів, які моделі краще використовувати для рефакторингу

Тестування нещодавно випущеної LLM-моделі Claude Haiku 4.5 від компанії Anthropic виявило парадокс: вона створила найбільше…

20.10.2025