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Struttura del corso
Dall’autocompletamento alla modalità agente: comprensione della transizione
- Differenze tra le proposte automatiche di Copilot e la pianificazione multi-passo guidata dall’agente.
- Architettura del ciclo agente: pianificazione, generazione, esecuzione e iterazione.
- Linguaggi supportati e selezione dei modelli ottimali per compiti specifici.
- Esempi pratici: dalla creazione di piccole funzioni a implementazioni su più file.
Abilitazione della Modalità Agente nell’IDE
- Attivazione in VS Code, JetBrains e Neovim.
- Configurazione della finestra di contesto e delle preferenze relative al livello del modello.
- Impostazione di regole di lavoro e gestione dei file binari di grandi dimensioni.
- Gestione separata tra le interazioni tramite Copilot Chat e i flussi di lavoro inline guidati dall’agente.
Pianificazione ed esecuzione multi-passo
- Indicare a Copilot di sviluppare un’intera funzionalità da zero.
- Osservare come l’agente suddivide i compiti in passaggi distribuiti tra diversi file.
- Rivedere ogni singolo passaggio prima di applicarlo effettivamente al codice.
- Effettuare rollback direttamente in linea qualora qualche passaggio si discosti dall’obiettivo stabilito.
Esecuzione di comandi terminale all’interno del ciclo agente
- Installazione di dipendenze tramite l’integrazione terminale di Copilot.
- Esecuzione di comandi di build e analisi dei risultati ottenuti.
- Gestione delle variabili d’ambiente direttamente durante le sessioni con Copilot.
- Limitazioni di sicurezza: quali comandi richiedono autorizzazione manuale?
Sviluppo guidato dai test con l’ausilio dell’agente
- Generazione automatica di test unitari a partire dal codice sorgente esistente.
- Creazione di test tramite indicazioni descrittive in linguaggio naturale.
- Esecuzione di suite di test e analisi dei report di errore all’interno di Copilot stesso.
- Modifica delle asserzioni in base alle informazioni relative a casi limite riscontrati.
Gestione di codebase estese
- Ricerca rapida di riferimenti multi-file tramite comandi specifici.
- Ridefinizione strutturata delle funzioni condivise, con suggerimenti da parte di Copilot.
- Aggiornamento simultaneo di file di configurazione e schemi strutturali del progetto.
- Evitare il sovraccarico della finestra di contesto tramite indicazioni mirate.
Personalizzazione di Copilot in base alle convenzioni del team
- Redazione di istruzioni specifiche per il repository nel file .github/copilot-instructions.md.
- Imposizione di regole di denominazione e strutture architetturali standardizzate.
- Esclusione automatica di file sensibili o directory contenenti dati riservati dal contesto di elaborazione.
- Creazione di template predefiniti per facilitare compiti comuni ai membri del team.
Gestione e governance aziendale di GitHub Copilot
- Assegnazione delle licenze, gestione dei costi e monitoraggio dell’utilizzo.
- Registrazione dettagliata degli eventi: cosa ha generato Copilot rispetto a ciò che è stato effettivamente commesso al repository.
- Politiche di tutela della proprietà intellettuale fornite da Microsoft e conseguenze legali.
- Blocco dell’elaborazione automatica per tipologie file ritenute a rischio in base a criteri predefiniti.
Utilizzo della Modalità Agente per il debug
- Analisi congiunta di stack trace e interventi suggeriti dall’agente stesso.
- Metodologie basate sull’ipotesi: domande a Copilot riguardo alle cause del fallimento di un test.
- Sfruttamento della funzionalità di bisect assistita per individuare le modifiche responsabili di regressioni.
- Attenzione ai rischi legati a interpretazioni errate da parte dell’AI, specialmente in presenza di codice poco familiare.
Gestione delle prestazioni e dei limiti d’uso
- Conoscenza approfondita dei limiti giornalieri per le richieste e delle quote disponibili per ogni modello.
- Ottimizzazione della lunghezza dei prompt per prevenire tagli indesiderati nelle risposte dell’AI.
- Scelta dinamica tra modelli diversi in base alle specifiche esigenze di elaborazione.
- Monitoraggio costante della latenza agente e adozione delle strategie più efficaci per la cache dei dati.
Sicurezza e conformità nelle aziende
- Flussi di trattamento dati: quali informazioni lasciano il repository e quali rimangono localmente gestite.
- Protezione contro eventuali perdite accidentali di chiavi segrete o credenziali tramite le indicazioni scritte dagli utenti.
- Garantire l’aderenza a normative fondamentali come GDPR, SOC 2 e FedRAMP.
- Sottoposizione sistematica del codice prodotto all’analisi per rilevare possibili vulnerabilità di tipo injection.
Risoluzione dei problemi più comuni
- Perché a volte Copilot non riesce a riconoscere correttamente il contesto del vostro progetto?
- Gestione degli errori di indicizzazione che si verificano in repository particolarmente estesi.
- Superamento dei blocchi legati ai limiti di richiesta durante periodi di alto traffico.
- Sistemazione rapida delle incongruenze nella sincronizzazione tra le varie estensioni IDE.
Considerazioni finali e prospettive future
- Ripasso dei principali vantaggi della Modalità Agente e delle procedure più efficaci per applicarli in pratica.
- Panoramica sulle roadmap di sviluppo attuali e i nuovi strumenti previsti da GitHub Copilot.
- Risorse utili per mantenersi sempre aggiornati sui prossimi aggiornamenti software.
Requisiti
- Esperienza nella programmazione orientata agli oggetti o funzionale
- Un account GitHub e conoscenza base dei flussi di lavoro Git
- Familiarità con almeno un ambiente di sviluppo integrato (VS Code, JetBrains o Neovim)
Destinatari del corso
- Sviluppatori già utilizzatori di Copilot che desiderano sfruttare la modalità agente.
- Manager tecnici responsabili dell’introduzione di Copilot nei team di sviluppo.
- Addetti alla sicurezza interessati a definire politiche riguardanti la generazione automatica di codice tramite intelligenza artificiale.
21 ore
