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Plan du cours
Du code autocomplété à l'agent : comprendre le changement
- En quoi les suggestions de Copilot diffèrent-elles de la planification multi-étapes agentique ?
- Architecture de la boucle agent : planifier, générer, exécuter, itérer.
- Prise en charge des langages et sélection du modèle pour les tâches agent.
- Exemples concrets : de fonctions de cinq lignes à des fonctionnalités multi-fichiers.
Activation du mode Agent dans votre IDE
- Activation dans VS Code, JetBrains et Neovim.
- Configuration de la fenêtre de contexte et des préférences de niveau de modèle.
- Définir les règles de l'espace de travail et ignorer les fichiers binaires volumineux.
- Gérer les workflows Chat Copilot par rapport aux workflows d'agent en ligne (inline).
Planification et exécution multi-étapes
- Inciter Copilot à créer une fonctionnalité de bout en bout.
- Observer l'agent décomposer les tâches en étapes sur plusieurs fichiers.
- Vérifier chaque étape avant d'appliquer les modifications.
- Utiliser le retour en arrière (rollback) en ligne lorsque les étapes dévient du chemin.
Commandes terminal au sein de la boucle agent
- Installation des dépendances via l'intégration terminal de Copilot.
- Exécution des commandes de build et interprétation de la sortie.
- Gestion des variables d'environnement directement depuis les sessions Copilot.
- Limites de sécurité : quelles commandes nécessitent une approbation manuelle ?
Développement piloté par les tests avec un agent
- Génération de tests unitaires à partir du code source existant.
- Piloter la création de tests via des prompts en langage naturel.
- Exécution des suites de tests et interprétation des journaux d'échec dans Copilot.
- Ajuster les assertions après avoir constaté des échecs sur des cas limites (edge-cases).
Navigation dans une base de code volumineuse
- Trouver automatiquement les références inter-fichiers.
- Refactoriser les utilitaires partagés avec des renommages guidés par Copilot.
- Mettre à jour simultanément les fichiers de configuration et les fichiers de schéma.
- Éviter l'épuisement de la fenêtre de contexte grâce à des prompts ciblés.
Personnalisation de Copilot pour respecter les normes d'équipe
- Rédiger des instructions spécifiques au dépôt dans .github/copilot-instructions.md.
- Faire respecter les conventions de nommage et les architectures cibles.
- Exclure les fichiers sensibles et les répertoires du contexte.
- Créer des modèles de prompts spécifiques à l'équipe pour les tâches courantes.
Gouvernance GitHub Copilot Entreprise
- Attribution des licences (seats), facturation et tableaux de bord d'utilisation.
- Journaux d'audit : suivre ce que Copilot a généré versus ce qui a été validé dans le code.
- Policies Microsoft IP indemnity et implications en matière de licences.
- Empêcher certains motifs de fichiers d'apparaître dans les pipelines de suggestion IA.
Débogage avec le mode Agent
- Analyser les traces de pile ensemble avec l'agent.
- Débogage hypothétique : demander à Copilot pourquoi un test a échoué.
- Utiliser le bisect assisté par agent pour identifier les sources de régression.
- Gérer les risques d'hallucinations lors du débogage de code inconnu.
Performance et gestion des limites
- Comprendre les limites quotidiennes de requêtes et les quotas de modèles.
- Optimiser la longueur des prompts pour éviter les réponses tronquées.
- Changer de modèle en fonction des tâches.
- Surveiller la latence de l'agent et mettre en œuvre des stratégies de mise en cache.
Sécurité et conformité pour les entreprises
- Gestion des données : ce qui sort de votre dépôt et ce qui reste local.
- Prévenir la fuite de secrets et d'identifiants via les prompts.
- Conformité aux exigences GDPR, SOC 2 et FedRAMP.
- Tests de pénétration (red-teaming) du code généré pour détecter les vulnérabilités d'injection.
Dépannage des scénarios courants
- Pourquoi Copilot ignore parfois le contexte de votre base de code.
- Résoudre les échecs d'indexation pour les dépôts volumineux.
- Gérer les erreurs de limite de débit (rate limits) aux heures de pointe.
- Corriger les problèmes de synchronisation des extensions IDE.
Résumé et feuille de route future
- Bilan des capacités du mode Agent et des flux de travail pratiques.
- Feuille de route Copilot de GitHub et prochaines fonctionnalités agent.
- Ressources pour rester à jour avec les dernières versions de Copilot.
Pré requis
- Expérience en programmation orientée objet ou fonctionnelle.
- Compte GitHub et connaissances de base du flux de travail Git.
- Familiarité avec au moins un IDE (VS Code, JetBrains ou Neovim).
Audience cible
- Développeurs utilisant déjà Copilot et souhaitant débloquer le mode Agent.
- Chefs de projet techniques déployant Copilot au sein des équipes de développement.
- Équipes de sécurité évaluant les politiques de génération de code assistée par IA.
21 Heures
