Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
GitHub Copilot Behind the Scene
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Yuki Hattori
September 13, 2023
Technology
2.9k
1
Share
GitHub Copilot Behind the Scene
Yuki Hattori
September 13, 2023
More Decks by Yuki Hattori
See All by Yuki Hattori
コーディングエージェント時代のセキュリティレビュー戦略 - 増大するコード量と脆弱性への対応
yuhattor
1
220
AOAI Dev Day 2025 GitHub Keynote
yuhattor
5
1.6k
HOW TO READ Prompt Engineering for LLM (牛本)
yuhattor
22
11k
AI-Driven-Development-20250310
yuhattor
3
660
InnerSource Patterns - Japanese
yuhattor
1
120
Developer Summit 2025 [14-D-1] Yuki Hattori
yuhattor
29
20k
GitHubの軌跡:リポジトリからAIプラットフォームへ
yuhattor
3
290
コードAI本 - コード×AIーソフトウェア開発者のための生成AI実践入門
yuhattor
1
920
Code AI Findy Event
yuhattor
7
1.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI와 협업하는 조직으로의 여정
arawn
0
580
生成AIが変える SaaS の競争原理と弁護士ドットコムのプロダクト戦略
bengo4com
1
3.2k
Keeping Ruby Running on Cygwin
fd0
0
200
はじめての MagicPod生成AI機能 機能紹介から活用方法まで
magicpod
0
130
コードや知識を組み込む / Incorporate Code and Knowledge
ks91
PRO
0
190
Digital Independence: Why, When and How
wannesrams
0
230
プラットフォームエンジニアリングの実践 - AWS コンテナサービスで構築する社内プラットフォーム / AWS Containers Platform Meetup #1
literalice
1
230
20260423_執筆の工夫と裏側 技術書の企画から刊行まで / From the planning to the publication of technical book
nash_efp
3
700
アクセシビリティはすべての人のもの
tomokusaba
0
220
M5Stack CoreS3とZephyr(RTOS)で Edge AIっぽいことしてみた
iotengineer22
0
400
Building a Study Buddy AI Agent from Scratch: From Passive Chatbots to Autonomous Systems
itchimonji
0
120
AIが自律的に働く時代へ Amazon Quick で実現するAIエージェント紹介
koheiyoshikawa
0
160
Featured
See All Featured
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
170
State of Search Keynote: SEO is Dead Long Live SEO
ryanjones
0
180
Game over? The fight for quality and originality in the time of robots
wayneb77
1
170
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.4k
Collaborative Software Design: How to facilitate domain modelling decisions
baasie
1
200
Prompt Engineering for Job Search
mfonobong
0
280
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
130
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
280
Building an army of robots
kneath
306
46k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
380
Transcript
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
None
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/
None
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
None
None
None
None
None
None
None
None
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
None
None