Aperçu technique de GitHub Copilot Workspace

• Un environnement de développement propulsé par Copilot qui permet de brainstormer, planifier, construire, tester et exécuter du code en langage naturel
• Exploite divers agents basés sur Copilot à chaque étape du processus de développement tout en laissant au développeur un contrôle total
• Propose une manière innovante de créer des logiciels en langage naturel
• Conçu non pas pour remplacer la créativité des développeurs, mais pour leur permettre de l’exprimer plus vite et plus facilement
• Aide les développeurs expérimentés à agir comme des penseurs système, tout en abaissant fortement la barrière d’entrée pour celles et ceux qui veulent créer des logiciels

Comment fonctionne GitHub Copilot Workspace

• La plus grande barrière d’entrée pour les développeurs se situe le plus souvent au démarrage
• Il est fréquent de se heurter à un mur dès la première étape d’un grand projet, d’une demande de fonctionnalité ou d’un rapport de bug
• GitHub Copilot Workspace rencontre les développeurs à ce point de départ : le "GitHub Repo ou GitHub Issue"
• Il est possible d’utiliser l’agent Copilot comme un second cerveau afin d’obtenir une assistance IA dès la phase de lancement d’une idée
• Copilot Workspace élabore et présente un plan étape par étape
  • Sur la base d’une compréhension approfondie de la base de code, des réponses aux issues, etc., il propose un plan détaillé pour résoudre l’issue
  • Il fournit, en langage naturel, une liste simplifiée de tout ce qui est nécessaire pour valider le plan et tester le code
• L’ensemble des propositions est entièrement modifiable
  • Tout peut être modifié intégralement, du plan proposé par Copilot Workspace jusqu’au code
  • Le développeur conserve toute son autonomie pendant que Copilot Workspace allège la charge cognitive
  • Une fois le plan satisfaisant, il est possible d’exécuter directement le code dans Copilot Workspace
  • Il est possible de passer à l’environnement GitHub Codespace sous-jacent afin d’ajuster toutes les modifications de code jusqu’à obtenir le résultat final souhaité
  • Le workspace peut être partagé instantanément avec l’équipe via un lien pour lui permettre de voir le travail et d’itérer
  • Il suffit ensuite de soumettre une Pull Request, d’exécuter GitHub Actions et l’analyse de sécurité du code, puis de demander aux membres de l’équipe une revue de code humaine
  • Les membres de l’équipe peuvent utiliser Copilot Workspace pour voir comment une idée a évolué jusqu’au code
• La compatibilité mobile est également prise en charge
  • Les idées pouvant surgir partout, GitHub Copilot Workspace est conçu pour être utilisable sur tous les appareils
  • Il permet de travailler dans un véritable environnement de développement sur desktop, laptop ou en déplacement
• La vision de GitHub pour l’avenir de l’environnement de développement est
  • de rendre le démarrage, l’apprentissage et, à terme, l’exécution plus simples grâce à une infrastructure intuitive propulsée par Copilot

[xguru]

Avis sur Hacker News

• Les développeurs ont exprimé des avis variés sur les outils de génération de code basés sur les LLM
  • Déboguer des prompts est plus pénible que déboguer du code, donc au final il vaut mieux coder de manière traditionnelle
  • Copilot est utile à petite échelle, mais n’est pas adapté aux codebases complexes de grande taille
  • Il manque de capacité de compréhension du contexte pour voir la situation d’ensemble, comme l’expertise métier, l’expérience utilisateur ou la dette technique
  • Si des développeurs peu expérimentés s’appuient sur ce type d’outils, cela risque de produire en masse du code incohérent
• À l’inverse, du point de vue des étudiants, il est difficile d’ignorer la vitesse des progrès fulgurants des outils LLM au cours des trois dernières années
  • Des inquiétudes ont aussi été soulevées concernant une baisse de l’emploi liée aux gains de productivité
• Certains y voient moins un outil de génération de code qu’un outil de « gestion de projet pour développeurs » aidant à structurer la réflexion
• Ils préféreraient l’utiliser dans VS Code, leur environnement de développement local habituel, plutôt que dans Codespaces basé sur le navigateur
• Présentation de aider, un outil open source similaire à Copilot Workspace
• Présentation également de Plandex, un outil open source de gestion de projet IA en terminal
  • Il fournit une boucle de feedback rapide entre le développeur et le LLM, et versionne les interactions avec le modèle