如何在 VS Code 中继续 GitHub Copilot 应用会话
GitHub Copilot 应用中的会话可直接在 VS Code 中打开,对话、代码改动和工作上下文完整保留。VS Code 会加载该会话关联的 worktree,并在 Copilot 侧边栏显示原会话,用户可逐行审查 diff、手动编辑、在集成终端运行测试,最后提交并推送到该会话对应的 pull request。
GitHub Copilot 应用中的会话可直接在 VS Code 中打开,对话、代码改动和工作上下文完整保留。VS Code 会加载该会话关联的 worktree,并在 Copilot 侧边栏显示原会话,用户可逐行审查 diff、手动编辑、在集成终端运行测试,最后提交并推送到该会话对应的 pull request。
GitHub 推出基于微调 ModernBERT 的密钥扫描分类器,替代此前基于 LLM 的流水线,用户告警接受率提升 11.5%,推送后扫描中位执行时间降低 86%,服务成本节省超 98%。
GitHub Copilot 可通过四种方式定制对代码库的理解:仓库级自定义指令(.github/copilot-instructions.md)、按路径生效的指令文件、封装可复用流程的 agent skills(.github/skills),以及定义专用角色的 custom agents(.github/agents)。
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 联合微调的 ModernBERT 分类器,用代码上下文识别非结构化密钥,可在 2 毫秒内评估一批候选密钥,据称能把可拦截的密钥数量提升一倍以上。
推荐理由:GitHub 用九个季度的数据说明密钥泄露与代码量同步增长,并给出把检测前移到 push 环节的模型方案。
OpenAI 发布内部前沿模型在数学开放问题上取得的新结果,并在 GitHub 上公开 Lean 证明形式化及研究细节。
推荐理由:OpenAI 公开内部前沿模型在数学开放问题上的结果,并同步放出 Lean 形式化证明,可供研究者直接查阅。
GitHub 发布 ReviewBench,一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准,研究预览版已上线官网。
GitHub 发文指出 AI 正在改变开发者工作方式,并给出三项需要强化的技能:学会指挥 AI 智能体而非只是使用它、不要轻信 AI 的第一个答案、用 AI 省下的时间解决更大的问题。文中提到 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 会用第二个模型对计划、代码和测试进行评审,以发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Copilot 应用中的 canvas(画布扩展)是一种用户与智能体共享的可定制界面,可做成看板、发布清单或仪表盘,且支持双向实时更新。用户只需在智能体会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,无需编码即可生成界面,并保存为扩展供团队共享或个人复用。社区已在 Awesome Copilot 分享发布说明、看板、issue 分诊等现成 canvas 扩展。
GitHub Copilot 应用引入 canvas——一种运行在应用内、无浏览器外壳的全栈小应用,可与 Copilot 智能体双向通信,并能在本地执行代码、调用第三方 API。官方认为 chat 只是通用兜底界面,用户明确任务时更该让智能体生成可复用工具,例如用 canvas 管理 Winget 包或直接操作 SQLite 数据库,避免把智能体本身当工具而浪费 token。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,用一个含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做压力测试。代码行沿用"绘制前已知全部高度"的确定性几何,评论等动态块则改为惰性测量、高度有界且修正锚定在用户当前视口,避免滚动跳动。
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 智能体写了大部分代码,分布在 128 个 PR 中增量合入 main,而非一次性切换。
推荐理由:原文给出把大型 TypeScript 运行时迁到 Rust 的完整工程方法,包括分层、互操作与多智能体协作的取舍。
GitHub 日本和韩国营销负责人把活动运营流程交给 GitHub Copilot,从单个 GitHub Issue 出发自动完成落地页、UTM 链接、邀请邮件、报名名单清洗和会后报告。
GitHub Copilot 应用内置 diff、终端和浏览器三个面板,让用户无需切换编辑器、终端和浏览器即可完成审查、运行和预览 AI 生成代码的完整流程。diff 面板以绿色和红色高亮显示新增、删除或修改的代码行,支持接受更改、留下评论或让 Copilot 继续修改。
GitHub 推出研究预览版 Project HydraFusion,在 GitHub Copilot CLI 中通过运行时编排多个提供商的模型,自动选择 Single、Cascade、Critique 三种执行模式来完成任务。
推荐理由:GitHub 官方给出 HydraFusion 的三种编排模式与三项基准的成本质量对比,可据此判断多模型编排在编码任务上的取舍。
Google Research 发布 TimesFM-3,这是其新一代时间序列基础模型,原生支持多变量预测,参数量 3.3 亿,预训练语料超过 1 万亿个时间点。
推荐理由:TimesFM-3 把多变量预测做成零样本单次前向,读者可据此判断时间序列基础模型的当前能力边界。
Google Research 发布 TabFM,一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型,将表格预测重构为上下文学习问题,无需手动训练、超参数调优和特征工程即可在单次前向传播中给出预测。
推荐理由:Google 把零样本思路从时序预测搬到表格数据,读者可了解其架构设计与 TabArena 基准表现。
Hugging Face 发布教程,介绍如何让 GitHub Actions 把 CI 任务调度到 Hugging Face Jobs 上运行,只需把 runs-on 从 ubuntu-latest 改成 hf-jobs-cpu-upgrade 或 hf-jobs-t4-small 等标签。
推荐理由:原文给出把 GitHub Actions 任务改跑在 Hugging Face Jobs 上的完整步骤与 Trackio 实测数据,可迁移到需要 GPU 的 CI 场景。
Hugging Face 推出 NPHardEval 排行榜,基于密歇根大学和罗格斯大学研究者开发的 NPHardEval 基准,通过计算复杂度类别评估 LLM 推理能力。