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Googleは、人間がタスクを与えると自律的に実装計画を立ててコードの生成や変更、バグフィクスなどを実行してくれるAIエージェント「Jules」を発表しました。 同社が発表した最新の生成AIモデルであるGemini 2.0が用いられています。 タスクやイシューを与えると、それを起点に自律的なプログラミングを行う生成AIを用いたサービスは、先日正式サービス化されたDevinや、現在テクニカルプレビュー中のGitHub Copilot Workspaceなど、すでに先行しているサービスが存在します。 参考：GitHub、「Copilot Workspace」テクニカルプレビューを開始。ほとんど全ての開発工程をAIで自動化GoogleもGemini 2.0によって、同様に自律的なプログラミングが可能なレベルのサービスを開発可能になったということでしょう。 Julesが動作する様子Google
Theterminal is a powerful place: In a singleline of arcane shell magic, you can transform files and parse data at will. Butit can take many years of regular use to become a shell wizard. Even withsolid proficiency, most of us regularly need to optimistically type --help or scroll through man pages. Oftentimes, yousimply turn to a web search, hopefully finding something like a relevant StackOv
Code-completion systems offering suggestions to a developer in their integrated development environment (IDE) have become the most frequently used kind of programmer assistance.1 When generating whole snippets of code, they typically use a large language model (LLM) to predict what the user might type next (the completion) from the context of what they are working on at the moment (the prompt).2 T
サービスのデプロイ頻度は、そのときに開発している機能の大きさやチームメンバーの人数などの影響を少なからず受けます。そのため、この変化がGitHub Copilot導入の効果と言いきることは難しいですが、生産性が向上しているチームからのノウハウの共有などを通じて、継続した生産性の向上に取り組んでいきたいと考えています。GitHub Copilot導入に向けた課題とその対応 ここからは、ペパボでGitHub Copilotを全社導入するにあたり検討した観点と、その結果を紹介します。 ペパボにおける生成AI活用の現状GMOペパボでは、ChatGPTの登場以降、生成AIを活用した機能の開発や開発プロセスへの活用による生産性向上に取り組んできました。特に、pyama86/slack-gptを利用したSlack Botはエンジニアに限らず全社員が利用しており、さまざまな業務の効率化に貢献しています
こんにちは。Magic Momentの髙橋です。 ここのところ世間では生成系AIが注目されていますが、エンジニアが一番注目しているのはその中でもコードを自動生成してくれるAIではないでしょうか？ その中でもよく名前が上がるのが、GitHub Copilotだと思います。 Magic Momentではエンジニアの生産性をあげるべく様々な施策を実行してきましたが、今回GitHub Copilotを会社として公式に導入していくことになりました！ 導入してまだ１ヶ月程度ではありますが、どのように運用しているのか？開発にどのように役立っているのか？をご紹介したいと思います。 導入した理由は、エンジニアの開発生産性を上げるためGitHub Copilotは、エンジニアの書こうとしているコードを補完してくれる生成系AIツールです。 詳しい説明は他記事や公式ドキュメントに譲りますが、これを活用することで
はじめに こんにちは、CTO/DevRelブロックの堀江（@Horie1024）です。ZOZOではGitHub Copilotを全社へ導入しました。本投稿では、GitHub Copilotの導入に際して検討した課題とその課題の解決策としてどのようなアプローチを取ったのかを紹介します。 目次 はじめに 目次GitHub Copilotとは何か？GitHub Copilot導入の背景と目的 導入する上での課題セキュリティ上の懸念 ライセンス侵害のリスクGitHub Copilot for Businessの利用 導入による費用対効果 試験導入による費用対効果の見積もり 試験導入の実施 対象者の選出 アンケートの設計 試験導入の実施 アンケート結果の集計 アンケート結果の考察 費用対効果の見積もり 全社導入の判断 導入決定後のGitHub Copilot利用環境の整備 社内LT会 おまけ
GitHub Copilot パターン&エクササイズ のドキュメンテーションへようこそ！ ࣲ� このコミュニティ駆動のオープンソースガイドは、GitHub Copilot のベストプラクティスを提供することに専念しています。 あなたのプロジェクトにこれらの慣行を理解し、評価し、統合するのを簡単にすることが私たちの目的です。 このドキュメントは、開発者がGitHub Copilotや他のAI駆動のツールをより良く使用するのを助けるために、GitHubのカスタマーサクセスアーキテクト @yuhattor によって提供されています。GitHubの公式ドキュメントではなく、個人やコミュニティの意見が反映されたコミュニティドキュメントとしての特性を持ちます。 ぜひコントリビューションをして、あなたの意見もこの本に反映させてください。 これらのパターンの一部は個々の環境で効果が実証されていますが、い
Leaner 開発チームの黒曜(@kokuyouwind)です。 最近はAI や LLMs 関連の話題が付きませんが、弊社でもGitHub Copilot for Business を導入しました！ 今回は開発メンバーにGitHub Copilot を使った所感や、特にどんなコードを書くときに便利かを聞いてみました。 黒曜 主に使っている開発ツールを教えて下さい 利用エディタ: IntelliJ IDEA 使ってみた感想Ruby とTypeScript で試しましたが、とにかく賢い ですね。 特に同じような記述が続く RSpec や定形コンポーネントを書くときには、最初の 1 行だけ打ったら後は Tab と Enter を打つだけでコードが完成してしまったりします。メソッド名・テスト名・コメントなどで「なにをやりたいか」が Copilot に正しく伝わるほど正確な予測をしてくれる
この記事でのバージョンUnity2022.2.8f1 はじめにGitHub×OpenAIが提供するAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」をUnityで試した所、思考時間やタイピング量、検索頻度がかなり減り、 思っていた以上にコーディングを効率化出来る最高のサービスでした！GitHub Copilot、X出るまでは様子見するつもりだったけど我慢できずにUnity(Rider)で試したらヤバ過ぎるなこれ……！ だいたいコメント書くだけで思った通りかそれ以上のコード書いてくれる(選択肢も複数有る)し、なんならコメントすらこちらの意図を汲んで先に書いてくれるし、生産性爆上がり！！… pic.twitter.com/ThuXYK4JSd— カン@ゲームクリエイター(Unity/VR/Steam/Switch) (@Kan_Kikuchi)2023年4月1日 という事で
![UnityでもAIのコーディング支援機能「GitHub Copilot」を使って効率&生産性爆上がり！ (料金、セキュリティ&ライセンス問題対応、導入と設定、どんな時に便利か)【Unity】【JetBrains Rider】【AI】 - (:3[kanのメモ帳]](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f1abb595c8a3551ad96a07b58ac25fbfb40550930%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fcdn.image.st-hatena.com%252Fimage%252Fscale%252Fa42764331b663319bc9f92b7dba26b432bc8d37b%252Fbackend%253Dimagemagick%253Bversion%253D1%253Bwidth%253D1300%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%25252Fimages%25252Ffotolife%25252Fk%25252Fkan_kikuchi%25252F20230403%25252F20230403074020.gif&f=jpg&w=240)
GitHub Copilot を業務で利用するとなると、以下の 2 つの懸念がある。 自社のプライベートなコードがGitHub Copilot に送信され、学習モデルとして使われ、外部に流出してしまわないか 自動生成されたコードが学習モデルとなった public なコードのライセンスを侵害してしまわないか 1 については、コードの一部なら大きな問題にはならないと思われるが、もし一時的にエディタに貼っていたクレデンシャルが送信されて外部流出してしまう可能性があるのであればリスクが低いとは言いづらい。 2 については、ライセンスを侵害すること自体がリスクである。それに加えて、GitHub Copilot がよそのライセンスを侵害する可能性があることがあとから発覚した場合、それまでにGitHub Copilot を使って書かれたコードすべてを精査しなくてはいけなくなる可能性があるのもリスクと
AWS Copilot のご紹介 | Amazon Web ServicesAmazon Web Services ブログAWS Copilot のご紹介Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) をご利用中、あるいはご利用を検討されている皆さまへ本記事でご紹介するAWS Copilot はAmazon ECS CLI の後継に当たるものです。日本はこの ECS CLI を多くのお客様にご利用いただいている地域の1つであることに加え、ECS でのコンテナ実行をもっと簡単に行えるようにしたい、シンプルなワークフローを実現したいというリクエストを多数いただいていることから、本記事を英語記事と同じタイミングで公開することにしました。Amazon ECS でのコンテナ実行に新たな体験を提供するAWS Copilot の紹介記事です。お楽しみください！ −トリ (皆さまからの Copilot へのフィードバック、
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