GitHub Copilot Workspace teknik önizlemesi yayınlandı

• Doğal dil kullanarak kod üzerinde beyin fırtınası yapmayı, planlamayı, oluşturmayı, test etmeyi ve çalıştırmayı sağlayan Copilot tabanlı bir geliştirme ortamı
• Geliştirme sürecinin her aşamasında çeşitli Copilot tabanlı ajanlardan yararlanırken geliştiriciye tam kontrol verir
• Doğal dil kullanarak yazılım geliştirmenin yenilikçi bir yolunu sunar
• Geliştiricinin yaratıcılığının yerini almak için değil, bunu daha hızlı ve daha kolay ortaya koyabilmesi için tasarlanmıştır
• Deneyimli geliştiricilerin sistem düşünürü olarak hareket etmesini desteklerken, yazılım geliştirebilen kişilere giriş bariyerini büyük ölçüde düşürmeyi hedefler

GitHub Copilot Workspace nasıl çalışır

• Geliştiriciler için en büyük giriş bariyeri çoğu zaman başlangıç aşamasında ortaya çıkar
• Büyük projelerin, özellik taleplerinin veya hata raporlarının ilk adımında sık sık tıkanılır
• GitHub Copilot Workspace, geliştiriciyle çıkış noktası olan "GitHub Repo veya GitHub Issue" üzerinde buluşur
• Copilot ajanları ikinci bir beyin gibi kullanılarak, fikirlerin başlangıç aşamasından itibaren yapay zeka desteği alınabilir
• Copilot Workspace adım adım bir plan oluşturarak sunar
  • Kod tabanı, issue yanıtları ve benzeri içeriklere dair derin anlayışa dayanarak, issue'yu çözmek için adım adım bir plan sunar
  • Planı doğrulamak ve kodu test etmek için gereken her şeyi doğal dille sadeleştirilmiş bir liste halinde sağlar
• Önerilen içeriklerin tamamı düzenlenebilir
  • Copilot Workspace'in önerdiği plandan koda kadar her şey tamamen düzenlenebilir
  • Geliştirici tüm özerkliğini korurken, Copilot Workspace bilişsel yükü azaltır
  • Plandan memnun kalınırsa kod doğrudan Copilot Workspace içinde çalıştırılabilir
  • Varsayılan GitHub Codespace'e geçilerek, nihai sonuç tatmin edici olana kadar tüm kod değişiklikleri ayarlanabilir
  • Workspace bir bağlantı üzerinden ekiple anında paylaşılabilir; böylece yapılan işler görülebilir ve yinelemeler denenebilir
  • Pull Request gönderilip GitHub Actions ile güvenlik kod taraması çalıştırıldıktan sonra, ekip üyelerinden insan tarafından yapılacak kod incelemesi istenebilir
  • Ekip üyeleri, bir fikrin koda nasıl dönüştüğünü görmek için Copilot Workspace'ten yararlanabilir
• Mobil uyumluluk da sunar
  • Fikirler her yerde ortaya çıkabileceğinden, GitHub Copilot Workspace tüm cihazlarda kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır
  • Masaüstünde, dizüstünde veya hareket halindeyken gerçek geliştirme ortamında çalışılabilir
• GitHub'un geliştirme ortamlarının geleceğine dair vizyonu şudur
  • Sezgisel ve Copilot tabanlı bir altyapı sayesinde başlamayı, öğrenmeyi ve nihayetinde uygulamayı daha kolay hale getirmek

[xguru]

Hacker News görüşleri

• Geliştiriciler, LLM tabanlı kod üretim araçları hakkında çeşitli görüşler dile getiriyor
  • Prompt debugging, kod hata ayıklamadan daha zahmetli olduğundan sonunda geleneksel şekilde kod yazmak daha iyi oluyor
  • Copilot küçük ölçekli işlerde faydalı, ancak büyük ve karmaşık kod tabanları için uygun değil
  • Alan uzmanlığı, kullanıcı deneyimi, teknik borç gibi büyük resmi gören bağlam farkındalığı yeteneği yetersiz
  • Deneyimi az geliştiriciler bu araçlara bağımlı hale gelirse tutarsız kodların çoğalacağı endişesi var
• Öte yandan, öğrenciler açısından son 3 yılda LLM araçlarının ne kadar hızlı geliştiğini görünce bunları göz ardı etmek zor
  • Verimlilik artışının iş kaybına yol açabileceği yönünde kaygılar da dile getiriliyor
• Bunun değerinin, kod üretmekten çok geliştiricinin düşüncelerini düzenleyen bir "geliştiriciler için proje yönetimi" aracı olmasında olduğu düşünülüyor
• Tarayıcı tabanlı Codespaces yerine, alışıldık yerel geliştirme ortamı olan VS Code içinde kullanmak isteniyor
• Copilot Workspacee benzer açık kaynaklı bir araç olan aider tanıtılıyor
• Plandex adlı terminal tabanlı açık kaynaklı bir yapay zeka proje yönetim aracı da tanıtılıyor
  • Geliştirici ile LLM arasında hızlı bir geri bildirim döngüsü sağlıyor ve modelle etkileşimleri sürüm kontrolüne tabi tutuyor