Tới nội dung
Chỉ Chính chủ#GitHub
Hôm nay13 tháng 11Thứ Sáu1 mục
  1. GitHub Blog · AI & ML58

    Hướng dẫn trên GitHub giải thích cách xây dựng agent skills chạy được trên Claude Code, Cursor và Copilot

    GitHub đã công bố một hướng dẫn thực hành về agent skills, các thư mục được đánh phiên bản tập trung vào tệp SKILL.md mô tả khi nào và cách thực hiện một tác vụ lặp lại. Hướng dẫn sử dụng hai ví dụ, Proof Agent để xác minh đối kháng mã do AI tạo ra và Data Forge cho một pipeline dữ liệu đa kỹ năng, để cho thấy cách các skill chia sẻ một manifest dự án, tái sử dụng một đường thực thi và đặt phê duyệt của con người ở mỗi giai đoạn. Nó cũng mô tả một script đóng gói tạo ra các tệp riêng cho từng client dành cho Claude Code, Cursor và GitHub Copilot từ một nguồn skills duy nhất.

7 tháng 11Thứ Bảy
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    Ngoài việc tạo mã nguồn: Hướng dẫn của nhà phát triển về kỹ thuật tác tử

    GitHub đã công bố hướng dẫn dành cho nhà phát triển về kỹ thuật tác tử, trình bày cách Copilot hỗ trợ các giai đoạn Lập kế hoạch, Xây dựng, Xác minh và Quan sát trong công việc phần mềm. Hướng dẫn trích dẫn con số 1,2 tỷ commit của GitHub trong một tuần vào tháng 10 năm nay, cao hơn 400% so với một năm trước đó, và một nghiên cứu của Faros AI phát hiện rằng các pull request mất thời gian xem xét lâu hơn 441% khi các nhóm chuyển từ mức độ áp dụng AI thấp lên cao. Hướng dẫn trình bày chi tiết các tính năng bao gồm Copilot trong Slack hoặc Teams, Plan Mode, GitHub Agentic Workflows, cloud sandboxes, session continuity, shared memory, Copilot Dreaming và Copilot Fusion.

27 tháng 10Thứ Ba
  1. Replit Blog75

    Replit Cloud Agents giờ đây cho phép cả những người không phải kỹ sư đóng góp vào cơ sở mã của công ty

    Replit đã ra mắt Cloud Agents cho các kho lưu trữ hiện có, cho phép bất kỳ ai trong nhóm mô tả thay đổi bằng ngôn ngữ tự nhiên và để agent mở một pull request đã được kiểm thử trên GitHub hoặc GitLab, khả dụng cho tất cả khách hàng Pro và Enterprise. Agent chạy từng thay đổi trong các sandbox đám mây biệt lập, nhấp qua ứng dụng đang chạy và đính kèm ảnh chụp màn hình cùng video vào PR, trong khi môi trường chia sẻ cung cấp cho mọi người đóng góp một thiết lập được cấu hình sẵn và cập nhật từ nhánh chính. Replit cũng giới thiệu bộ nhớ không gian làm việc tự cải thiện ở chế độ truy cập sớm, biến các bình luận đánh giá thành kỹ năng nhóm do kỹ sư phê duyệt, và tích hợp Slack cho phép người dùng nhắc @Replit trong một luồng để bắt đầu một thay đổi.

    Vì sao đáng chú ý: Replit tích hợp Cloud Agents vào cơ sở mã hiện có của doanh nghiệp, cho phép nhân sự không phải kỹ sư gửi thay đổi dưới dạng PR kèm video kiểm thử, thể hiện một hướng đi của công cụ lập trình AI khi mở rộng sang quy trình cộng tác nhóm.

21 tháng 10Thứ Tư
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    3 Java Champion sử dụng GitHub Copilot để tăng năng suất như thế nào

    Ba Java Champion với hơn mười năm kinh nghiệm Java mỗi người đã chia sẻ cách họ sử dụng GitHub Copilot trong công việc sản xuất và mã nguồn mở. Vlad Mihalcea đã xây dựng một ứng dụng web Hypersistence Optimizer trong hai ngày thay vì nhiều tuần, và tạo các kỹ năng tùy chỉnh được huấn luyện trên 65 bài viết của ông để khớp với giọng văn của ông. Patrick Baumgartner đã chuyển khoảng 900 slide giảng dạy trong 15 bài thuyết trình từ Reveal.js sang Marp với Copilot, xác minh kết quả thông qua so sánh ảnh chụp màn hình.

20 tháng 10Thứ Ba
  1. GitHub Blog · AI & ML26

    Cách tiếp tục phiên ứng dụng GitHub Copilot trong VS Code

    Các phiên ứng dụng GitHub Copilot giờ đây có thể được mở trực tiếp trong VS Code, mang theo cuộc hội thoại, các thay đổi mã và worktree để nhà phát triển có thể xem lại diff, chỉnh sửa thủ công và kiểm thử cục bộ mà không cần khởi động lại. Hướng dẫn đi qua việc mở một phiên, xem lại từng dòng thay đổi của agent, tiếp tục cùng cuộc hội thoại trong thanh bên Copilot và đẩy các cập nhật lên pull request của phiên đó.

14 tháng 10Thứ Tư
  1. GitHub Blog · AI & ML38

    Mô hình phát hiện bí mật của GitHub: tìm được nhiều bí mật hơn với ít nhiễu hơn

    GitHub đã huấn luyện một bộ phân loại ModernBERT được tinh chỉnh để thay thế pipeline dựa trên LLM trước đó cho việc phát hiện bí mật chung, cải thiện độ chính xác cảnh báo có trọng số theo chủ sở hữu thêm 11,5% và giảm thời gian thực thi quét trung vị sau khi push xuống 86%. Pipeline hai giai đoạn sử dụng tạo ứng viên bằng regex theo sau là phân loại nhận biết ngữ cảnh, điều này cũng giảm chi phí phục vụ hơn 98% so với gọi LLM từ xa. Lợi ích về hiệu quả đã khiến việc mở rộng phát hiện bí mật chung sang bảo vệ khi push trở nên khả thi, trả kết quả trước khi thay đổi được push.

13 tháng 10Thứ Ba
  1. GitHub Blog · AI & ML36

    GitHub Copilot cho người mới bắt đầu: Bốn cách để dạy Copilot về cơ sở mã của bạn

    Loạt bài GitHub Copilot cho người mới bắt đầu giải thích bốn cách cung cấp ngữ cảnh dự án cho Copilot: hướng dẫn tùy chỉnh trong `.github/copilot-instructions.md` cùng với các tệp theo đường dẫn cụ thể trong `.github/instructions`, kỹ năng tác nhân trong `.github/skills`, tác nhân tùy chỉnh trong `.github/agents`, và máy chủ MCP kết nối Copilot với các công cụ bên ngoài như Playwright. Bài viết đi qua từng cơ chế và cách chúng kết hợp với nhau, đồng thời chỉ cho độc giả bộ sưu tập Awesome Copilot của cộng đồng để có các ví dụ sẵn dùng.

8 tháng 10Thứ Năm
  1. GitHub Blog · AI & ML58

    GitHub ra mắt mô hình phát hiện bí mật AI dựa trên ModernBERT, mở rộng bảo vệ push

    GitHub giới thiệu mô hình phát hiện bí mật chung do AI hỗ trợ, được xây dựng cùng Microsoft Applied Sciences, một bộ phân loại ModernBERT đánh giá các bí mật ứng viên trong ngữ cảnh dưới hai mili giây và có thể tăng hơn gấp đôi số lượng bí mật mà bảo vệ push chặn được.

5 tháng 10Thứ Hai
  1. GitHub Blog · AI & ML58

    GitHub phát hành ReviewBench, một benchmark mở cho đánh giá mã nguồn bằng AI

    GitHub đã phát hành ReviewBench, một benchmark mở dành cho các tác nhân đánh giá mã nguồn bằng AI, được xây dựng trên 219 pull request công khai thuộc 19 ngôn ngữ, với phân bố ngôn ngữ và quy mô kho mã mô phỏng theo 103,9 triệu pull request trên GitHub. Tập dữ liệu chuẩn (golden set) lấy các phát hiện từ người đánh giá là con người, các commit tiếp theo của tác giả, phân tích tĩnh và nhiều LLM tiên tiến, được chấm điểm bởi Claude Sonnet 5 theo một rubric đã công bố, và các kỹ sư cấp cao đã độc lập gán nhãn lại từng phát hiện với mức đồng thuận 96,6%. GitHub cho biết đánh giá ngoại tuyến của họ đối với tính năng đánh giá mã nguồn của Copilot đã dự đoán đúng hướng của một thử nghiệm A/B trong môi trường sản xuất, trong đó tỷ lệ được xử lý tăng 8,0%, độ phủ (recall) tăng 13,6% và chi phí cho mỗi lần đánh giá giảm 8,0%.

2 tháng 10Thứ Sáu
  1. GitHub Blog · AI & ML25

    GitHub Blog: Ba kỹ năng lập trình viên cần khi AI định hình lại công việc

    GitHub Blog nêu ra ba kỹ năng mà lập trình viên nên củng cố khi AI thay đổi công việc của họ: điều hướng các tác nhân AI thay vì chỉ sử dụng chúng, đánh giá phê bình đầu ra của AI thay vì tin vào câu trả lời đầu tiên, và dùng thời gian AI tiết kiệm được để giải quyết những vấn đề rộng lớn hơn. Bài viết dẫn ra tác nhân Rubber Duck tích hợp sẵn của GitHub Copilot, sử dụng một mô hình thứ hai để phê bình kế hoạch, mã và kiểm thử trước khi lập trình viên tiến hành.