За весь только что прошедший кубкон я не была ни на одном докладе по AI. Но тема автоматизации процессов разработки и повышения эффективности работы с AI остается для меня одной из самых актуальных.

Нужно принять несколько фактов:

  • в том или ином виде ты будешь использовать генеративный AI в работе
  • твои коллеги будут использовать генеративный AI, особенно важным этот факт становится в местах, где много незнакомой кодовой базы

Я поспрашивала знакомых об опыте и несмотря на в основном позитивный фидбек, все еще остается большая проблема с написанием качественного кода, который легко поддерживать, тестировать и читать.

По идее, эту проблему должны были решить и инструменты предыдущего поколения (в моем случае это в основном экстеншны для VSCode по типу Cline/Roo Code), но они использовали свой собственный формат. Теперь этот формат нужно переписывать и конечно делать это каждые несколько месяцев совсем не хочется.

Здесь и начался мой ресерч о том, как вообще писать skills, agents и в целом эффективнее работать с Github Copilot CLI.

Видео

Статьи

  • Github CLI best practices

    Отличная статья, если вы собираетесь внедрять Github Copilot CLI в свою разработку или разработку команды/проекта.

  • Скилл от JetBrains для написания современного Go кода

    В последних релизах добавляют все больше и больше синтаксического сахара и новых конструкций. Этот скилл помогает находить устаревшие паттерны в существующей кодовой базе и генерировать новый код без них.

  • Practical Guide to Evaluating and Testing Agent Skills

    Гайд по тестированию скиллов для агента. Пригодится, если команда пишет много скиллов и использует их для работы с sensitive информацией, безопасностью или продакшн-окружениями.