GitHub Copilot 应用入门:如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面,无需编写代码。
GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求,即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面,无需编写代码。
GitHub Copilot 提出聊天并非与 AI 协作的最佳界面,其应用内的 canvas 是可运行完整全栈应用的交互面板,能与 Copilot 智能体双向通信并调用第三方 API、在本地执行代码。文中演示了用 canvas 构建 Connect 4 游戏、Winget 包管理界面和 SQLite 操作界面,并称工作流自动化 canvas 花了大半天才调好设计与自动化。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。方案是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何:代码行高提前精确算好,评论高度按块懒测量、修正幅度小且锚定在用户当前视口,避免滚动跳变。
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust,AI 智能体编写了大部分代码,分布在 128 个 PR 中增量合入 main。
推荐理由:GitHub 工程师复盘用 Copilot 把运行时从 TypeScript 迁到 80 万行 Rust 的全过程,含多智能体协作与提示缓存数据。
GitHub 日本和韩国营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot,用 GitHub Issue 表单、标签和 Actions 搭建自动化管线,原本手工花两天准备的活动现在从单个 Issue 自动完成搭建、每日筛选报名者并在结束后清理。
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板,让用户无需在编辑器、终端和浏览器之间切换即可审查、运行并预览 AI 智能体生成的代码改动。
GitHub 发布 Project HydraFusion 研究预览,通过运行时编排在多个提供商的模型间选择执行方案,用户可在 GitHub Copilot CLI 中通过 /experimental 选用。
推荐理由:GitHub 官方披露 HydraFusion 的三种编排模式与三项基准的成本质量数据,可据此判断多模型编排在编码任务上的取舍。
GitHub Copilot 应用支持同时运行多个 AI 智能体会话,每个会话运行在独立的 Git worktree 上,互不干扰且各自保留上下文。用户可在会话视图中查看各任务标题与进度,随时切换而不必重新说明背景。官方建议先同时启动两个小任务来体验并行智能体会话。