Pilotierung des GitHub Copilot Cloud-Agents in Ihrer Organisation

          Copilot-Cloud-Agent ist ein autonomer, KI-gestützter Agent, der auf GitHub Softwareentwicklungsaufgaben ausführt. Durch die Copilot-Cloud-Agent Einführung in Ihrer Organisation werden Ihre Entwicklungsteams freigegeben, um mehr Zeit mit strategischem Denken und weniger Zeit bei der Erstellung von Routinefixes und Wartungsupdates in einer Codebasis zu verbringen.

          Copilot-Cloud-Agent:

* Tritt Ihrem Team bei: Entwickler können Arbeit im Gegensatz zu Copilot IDE-basierten Agents delegieren, die synchrone Kopplungssitzungen erfordern. Copilot öffnet Entwurfs-Pull-Requests, damit Teammitglieder diese überprüfen können, und iteriert basierend auf dem Feedback, wie es ein Entwickler tun würde. * Reduziert den Kontextwechsel: Entwickler, die in JetBrains IDEs VS Code, Visual Studio oder GitHub.com arbeiten, können Copilot-Cloud-Agent bitten, eine Pull-Anforderung zu erstellen, um kleine Aufgaben zu erledigen, ohne zu unterbrechen, was sie derzeit tun. * Führt Aufgaben parallel aus: Copilot Kann gleichzeitig an mehreren Problemen arbeiten, Aufgaben im Hintergrund behandeln, während Ihr Team sich auf andere Prioritäten konzentriert.

1. Auswerten

Bevor Sie Copilot-Cloud-Agent für Mitglieder freigeben, verstehen Sie, wie Copilot-Cloud-Agent in Ihre Organisation passen wird. Auf diese Weise können Sie bewerten, ob Copilot-Cloud-Agent sie für Ihre Bedürfnisse geeignet ist, und Kommunikations- und Schulungssitzungen für Entwickler planen.

1. Erfahren Sie mehr über Copilot-Cloud-Agent, einschließlich der Kosten, der integrierten Sicherheitsfunktionen und wie es sich von anderen KI-Tools unterscheidet, an die Ihre Entwickler möglicherweise gewöhnt sind. Weitere Informationen findest du unter Über GitHub Copilot Cloud Agent.
2. Erfahren Sie mehr über die Aufgaben, für die Copilot-Cloud-Agent am besten geeignet ist. Dies sind im Allgemeinen gut definierte und bereichsbezogene Issues, z. B. Erhöhung der Testabdeckung, Beheben von Fehlern oder unzuverlässigen Tests oder Aktualisieren von Konfigurationsdateien oder Dokumentationen. Weitere Informationen findest du unter Bewährte Methoden für die Verwendung von GitHub Copilot für die Arbeit an Vorgängen.
3. Überlegen Sie, wie Copilot-Cloud-Agent sich in den Workflows Ihrer Organisation neben anderen Tools integrieren lässt. Ein Beispielszenario, das zeigt, wie Copilot-Cloud-Agent zusammen mit anderen KI-Funktionen auf GitHub verwendet wird, finden Sie unter Integration von Agentic AI in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung deines Unternehmens.

2. Sicher

Alle KI-Modelle werden so trainiert, dass sie eine Anforderung beantworten, auch wenn sie nicht über alle Informationen verfügen, die für eine gute Antwort erforderlich sind. Das kann dazu führen, dass sie Fehler machen. Indem Sie bewährte Verfahren anwenden, können Sie auf den Standardsicherheitsfeatures von Copilot-Cloud-Agent aufbauen.

1. Geben Sie Copilot den Informationen, die sie benötigen, um erfolgreich in einem Repository mithilfe einer copilot-instructions.md Datei zu arbeiten. Weitere Informationen findest du unter Hinzufügen von benutzerdefinierten Repositoryanweisungen für GitHub Copilot.
2. Richten Sie die Copilot Entwicklungsumgebung für ein Repository mit Zugriff auf die von der Organisation genehmigten Tools und Paketrepositorys mithilfe einer copilot-setup-steps.yml Datei und lokaler MCP-Server ein. Siehe Anpassen der Entwicklungsumgebung für GitHub Copilot-Cloud-Agent und Erweitern des GitHub Copilot Cloud-Agents mit dem Model Context Protocol (MCP).
3. Befolge bewährte Methoden zum sicheren Speichern von Geheimnissen. Weitere Informationen findest du unter Verwenden von Geheimnissen in GitHub-Aktionen.
4. Aktiviere Codesicherheitsfeatures, um das Risiko der Preisgabe von Geheimnissen und der Einschleusung von Sicherheitsrisiken in den Code weiter zu senken. Weitere Informationen findest du unter Erstellen einer benutzerdefinierten Sicherheitskonfiguration.
5. Konfigurieren Sie Ihre Verzweigungsregeln, um sicherzustellen, dass alle von Copilot erstellten Pullanforderungen von einem zweiten Benutzer mit Schreibberechtigungen genehmigt werden (eine Unteroption von "Pull-Anfrage vor dem Zusammenführen anfordern"). Siehe Durchsetzung der Code-Governance in Ihrem Unternehmen mithilfe von Regelsätzen, Erstellen von Regelsätzen für Repositorys in deiner Organisation und Verfügbare Regeln für Regelsätze.

3. Pilotphase

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Wie bei jeder anderen Änderung der Arbeitsweise ist es wichtig, eine Testversion auszuführen, um zu erfahren, wie Sie effektiv in Ihrer Organisation oder Ihrem Unternehmen bereitstellen Copilot-Cloud-Agent können.

1. Sammeln Sie ein funktionsübergreifendes Team für die Testversion, um verschiedene Rollen, Hintergründe und Perspektiven zum project zu bringen. Dadurch wird es einfacher, sicherzustellen, dass Sie eine breite Palette von Möglichkeiten erkunden, um Probleme zu definieren, Arbeit an Copilot zuzuweisen und klares Feedback bei der Überprüfung zu geben.
2. Wähle ein isoliertes oder risikoarmes Repository, zum Beispiel eines, das Dokumentation oder interne Tools enthält. Sie könnten ein neues Repository erstellen, das als Spielwiese dient, da Copilot Kontext benötigt, um erfolgreich zu sein. Daher müssen Sie viel Kontext hinzufügen, einschließlich Teamprozesse, Entwicklungsumgebung und häufig verwendete Abhängigkeiten.
3. Aktivieren Sie Copilot-Cloud-Agent im Repository und optional MCP-Server von Drittanbietern für eine erweiterte Kontextfreigabe. Weitere Informationen findest du unter Hinzufügen von GitHub Copilot Cloud Agent zu Ihrer Organisation.
4. Erstellen Sie Repository-Anweisungen und installieren Sie vorab alle Tools, die in der Entwicklungsumgebung Copilot benötigt werden. Weitere Informationen findest du unter Anpassen der Entwicklungsumgebung für GitHub Copilot-Cloud-Agent.
5. Ermittle einige überzeugende Anwendungsfälle für deine Organisation, zum Beispiel Testabdeckung oder Verbesserung der Barrierefreiheit. Weitere Informationen findest du unter Den richtigen Aufgabentyp für Copilot auswählen im Leitfaden für bewährte Praktiken.
6. Verwenden Sie bewährte Methoden zum Erstellen oder Verfeinern von Problemen in Copilot Ihrem Pilotrepository.
7. Weisen Sie Copilot Probleme zu, und bereiten Sie die Teammitglieder darauf vor, seine Arbeit zu überprüfen.
8. Verbringen Sie Zeit damit, sich die Codebasis oder die Dokumentation in VS Code oder GitHub.com anzusehen, und bitten Sie Copilot, einen Pull-Request zu erstellen, um von Ihnen identifizierte Fehler oder kleine Verbesserungen zu beheben.

Im Laufe der Testversion sollte das Team an den Repository-Anweisungen iterieren, installierte Werkzeuge, den Zugriff auf MCP-Server und die Problemeingrenzung definieren, um herauszufinden, wie Ihre Organisation den größten Nutzen aus Copilot-Cloud-Agent ziehen kann. Dieser Prozess hilft Ihnen, die bewährten Methoden Ihrer Organisation für die Arbeit mit Copilot und die Planung einer effektiven Rolloutstrategie zu identifizieren.

Zusätzlich dazu erhalten Sie Einblicke in die Einrichtung von Copilot-Cloud-Agent für den Erfolg, und Sie werden erfahren, wie Copilot Premium-Anfragen und Aktionsminuten verwendet werden. Diese Informationen sind wertvoll, wenn du dein Budget für eine breitere Testphase oder einen vollständigen Rollout festlegen und verwalten willst. Weitere Informationen findest du unter Verwalten der Ausgaben Ihres Unternehmens für GitHub Copilot.

Optimieren mit MCP

Bei Model Context Protocol (MCP) handelt es sich um einen offenen Standard, der definiert, wie Anwendungen Kontext mit großen Sprachmodellen (LLMs) teilen. MCP bietet eine standardisierte Möglichkeit, Copilot-Cloud-Agent den Zugriff auf verschiedene Datenquellen und Tools bereitzustellen.

          Copilot-Cloud-Agent hat Zugriff auf den vollständigen GitHub Kontext des Repositorys, in dem es arbeitet, einschließlich Problemen und Pullanforderungen, mithilfe des integrierten MCP-Servers GitHub . Standardmäßig ist der Zugriff auf externe Daten durch Authentifizierungsbarrieren und eine Firewall eingeschränkt.

Sie können die verfügbaren Copilot-Cloud-Agent Informationen erweitern, indem Sie ihm Zugriff auf lokale MCP-Server für die von Ihrer Organisation verwendeten Tools gewähren. Sie möchten beispielsweise Zugriff auf lokale MCP-Server für einige der folgenden Kontexte bereitstellen:

•         **Projektplanungstools**: Ermöglichen Sie Copilot direkten Zugriff auf private Planungsdokumente, die außerhalb GitHub von Tools wie "Konzept" oder "Figma" gespeichert sind.
  

•         **Ergänze Trainingsdaten**: Jedes LLM enthält Trainingsdaten bis zu einem bestimmten Stichtag. Wenn Sie mit schnell fortschreitenden Tools arbeiten, Copilot haben Sie möglicherweise keinen Zugriff auf Informationen zu neuen Funktionen. Diese Informationslücke kannst du schließen, indem du den MCP-Server des Tools verfügbar machst. Beispielsweise ermöglicht das Hinzufügen des Terraform MCP-Servers Copilot den Zugriff auf die neuesten unterstützten Terraform-Anbieter.
  

Weitere Informationen finden Sie unter Erweitern des GitHub Copilot Cloud-Agents mit dem Model Context Protocol (MCP).

Nächste Schritte

Wenn du mit dem Pilotprojekt zufrieden bist, kannst du Folgendes tun:

• Aktivieren Sie Copilot-Cloud-Agent in mehr Organisationen oder Repositorys.
• Identifizieren Sie weitere Anwendungsfälle für Copilot-Cloud-Agent und schulen Sie die Entwickler entsprechend.
• Weiterhin Feedback sammeln und Ergebnisse messen

Um die Auswirkungen eines neuen Tools zu bewerten, wird empfohlen, die Auswirkungen des Tools auf die nachgelagerten Ziele deiner Organisation zu messen. Einen systematischen Ansatz zum Steuern und Messen von Verbesserungen in Engineering-Systemen finden Sie unter GitHub's Engineering System Success Playbook.