GitHub Copilot Behind the Scene

の裏側と Tips & Tricks Yuki Hattori Customer Success Architect GitHub
Japan

December, 2022 GitHub Copilot Agenda GitHub Copilot 101 Demo Behind
the curtain Tips and Trick Q&A

開発者の⽣産性向上本当の問題に集中でき、満⾜度も向上イノベーションを加速より速くプロトタイプやイノベーションを実現スキルギャップを埋める新しい開発⾔語や技術を習得開発者に⼤きなアドバンテージを提供

55% 46% 74% のコードがCopilotによるもの速くタスクを完了がより満⾜する仕事に集中できたと証⾔プロジェクトの⽂脈に即したコードを提案

OpenAI Model 文脈提案

今後のGitHub Copilot リファクタリング (コード翻訳) コードレビュー (コード解説) ドキュメント化今後のGitHub Copilot ユニットテスト
コードエラー検知デバッグコードレビュー AI による Pull Request 現在のGitHub Copilot コメントをコードに変換繰り返すコードを補完代替⼿段を表⽰ 1 計画 2 分析 3 設計 4 実装 5 テストと統合 6 メンテナンス X エディタを⾶び出し SDLC 全体を AI で⽀援

GitHub Copilot X Copilot for Pull Requests Copilot for Docs
Copilot for the CLI Copilot Chat

GitHub Copilot Future コードやドキュメントから、ユニットテストを自動生成 TestPilot Codespaces上に存在するすべてのコードを使うことで提案を改善 GitHub Copilot
for *Your* Codebase キーボードを使わずにコードを書く Copilot Voice https://githubnext.com/

December, 2022 GitHub Copilot GitHub Copilot Behind the curtain

GitHub Copilot の裏側 • GitHub Copilot の仕組み • GitHub Copilot
がエディタの情報をどのように取るのか = GitHub Copilot Prompt Crafting • Tips and Tricks

GitHub Copilot の 3 Layer Copilot Platform Copilot Client OpenAI
Model API * 上記は GitHub Copilot のアーキテクチャを抽象化した図です Githubによって開発及び保守。認証、セキュリティ、プライバシー Githubによって開発及び保守。カスタムプロンプト作成と自動補完ユーザーエクスペリエンスを提供 OpenAI によって開発 GitHub が Azure でホスティングスケーラブルなデリバリー

GitHub Copilot のモデル GitHub Copilot のモデル選定重要事項 • 精度 • 速度
←とても重要現在は GPT3.5-turbo の派生版である Sahara-base を利用 Codex は今は利用していません *今後変わる可能性があります

Large Language Models LLM To k 1. Attention 2. Tokenization
3. Autoregressive（自己回帰型） Very Very …. Very Large Neural Network To,k ens To,k,ens in To,k,ens, in . Tokens in. To,k,ens, in, . テキストはトークンに分割され、モデルに1つずつ供給されます。前のトークンに基づいて次のトークンを予測する、訓練済のモデルです。

Prompt Crafting • Language Marker: プログラミング⾔語情報 • Path Marker: 現在のファイルへのパス
• Neighboring Tabs: ⾮アクティブなオープンしているタブ • Code Retrieval: コードベースの中の他の場所のコード (New) Language Marker の例 "html": "<!DOCTYPE html>", "python": "#\!/usr/bin/env python3", "ruby": "#\!/usr/bin/env ruby",

December, 2022 GitHub Copilot GitHub Copilot Tips and Tricks

Tips and Tricks: あまり気にしすぎない • 「知っている」と「知らない」では GitHub Copilot の飼い慣らしに差はでますが、 GitHub
ではそれを意識しないでも高いコード提案ができるようにプロダクトを作っています。 • 結局のところ「良いコーディング」をすれば、提案されるコードも「良いコード」になります。 • 人間にとって良いコーディング • 文脈を知らない人でもわかるようなコーディング • ミスを誘発しないような確かなコーディング

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Yuki Hattori

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の裏側と Tips & Tricks Yuki Hattori Customer Success Architect GitHub

December, 2022 GitHub Copilot Agenda GitHub Copilot 101 Demo Behind

開発者の⽣産性向上本当の問題に集中でき、満⾜度も向上イノベーションを加速より速くプロトタイプやイノベーションを実現スキルギャップを埋める新しい開発⾔語や技術を習得開発者に⼤きなアドバンテージを提供

55% 46% 74% のコードがCopilotによるもの速くタスクを完了がより満⾜する仕事に集中できたと証⾔プロジェクトの⽂脈に即したコードを提案

OpenAI Model 文脈提案

今後のGitHub Copilot リファクタリング (コード翻訳) コードレビュー (コード解説) ドキュメント化今後のGitHub Copilot ユニットテスト

GitHub Copilot X Copilot for Pull Requests Copilot for Docs

GitHub Copilot Future コードやドキュメントから、ユニットテストを自動生成 TestPilot Codespaces上に存在するすべてのコードを使うことで提案を改善 GitHub Copilot

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GitHub Copilot の裏側 • GitHub Copilot の仕組み • GitHub Copilot

GitHub Copilot の 3 Layer Copilot Platform Copilot Client OpenAI

GitHub Copilot のモデル GitHub Copilot のモデル選定重要事項 • 精度 • 速度

Large Language Models LLM To k 1. Attention 2. Tokenization

Prompt Crafting • Language Marker: プログラミング⾔語情報 • Path Marker: 現在のファイルへのパス

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Tips and Tricks: あまり気にしすぎない • 「知っている」と「知らない」では GitHub Copilot の飼い慣らしに差はでますが、 GitHub