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GitHub Copilot：日处理 4 亿代码补全请求的技术解析
本文详细介绍了 GitHub Copilot 如何构建和优化其大规模代码补全服务。首先强调 GitHub Copilot 作为世界上最大的 LLM 驱动的代码补全服务的地位，每天处理数亿个请求，平均响应时间低于 200 毫秒。然后，它描述了构建云托管自动完成服务的关键要求，包括降低延迟、分摊设置成本、优化网络传输。文章回顾了 GitHub Copilot 的演变，从用户提供的 OpenAI 密钥到…- 0
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GitHub MCP 服务器实用指南
本文介绍 GitHub 托管的模型上下文协议 (MCP) 端点，它是本地运行 MCP 服务器的更优替代方案。它着重介绍了关键优势，如自动更新、简化的 OAuth 身份验证（代替手动 PAT 管理），以及从任何 IDE 或远程开发容器的广泛可访问性。托管服务消除了 Docker 维护等基础设施难题，使开发者能够专注于编码，并利用更丰富的 AI 工作流程。本指南提供了在 VS Code 和其他客户端上…- 0
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在 GitHub Copilot 中使用 GPT-5：60 秒构建游戏实践
本文介绍了 OpenAI 的 GPT-5 与 GitHub Copilot 的集成，以及新的 GitHub 模型上下文协议 (MCP) 服务器。这些工具能够显著提高开发人员的生产力。文章着重介绍了 GPT-5 改进的推理能力和速度，通过“规格驱动开发”方法实现快速原型设计，例如在不到 60 秒内构建一个魔法方块游戏。作者解释了如何利用 GPT-5 生成产品需求，并使用简单的自然语言提示迭代代码。此…- 0
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在 GitHub Actions 中利用 GitHub 模型实现项目自动化
本文介绍了 GitHub 模型，该功能将 AI 能力无缝融入 GitHub Actions 工作流程，实现常见项目管理任务的自动化。文章概述了三种集成方法：从简单的 AI 推理操作，到利用 `gh-models` CLI 扩展和外部提示文件的复杂工作流程。第一个示例展示了如何自动请求补充不完整的缺陷报告信息。第二个示例展示了如何通过总结已合并的 Pull Request (PR) 来生成发布说明。…- 0
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引导你的 AI 编程伙伴：成功配置 GitHub Copilot 编码助手
本文将 GitHub Copilot 编码助手定位为 AI 编程伙伴，详细介绍如何像引导人类开发者一样有效地使用它。文章概述了从问题分配到合并请求（Pull Request）创建的工作流程，强调了人工输入至关重要的关键阶段。然后，系统地介绍了成功的核心策略，包括使用 GitHub Actions 配置 Copilot 的执行环境，提供包含明确问题陈述和建议方案的优质问题和提示，通过完善的文档来优化…- 0
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Agent HQ 介绍：任何代理，满足您的工作方式
本文宣布了 GitHub 的 Agent HQ，这是一项战略举措，旨在将各种 AI 编码代理（来自 Anthropic、OpenAI、Google 等）直接集成到 GitHub 平台中。它通过创建一个统一的生态系统来解决当前 AI 工具的碎片化问题，在该生态系统中，代理可以在现有的 Git、Pull Request 和 Issue 工作流程中无缝运行。主要功能包括“任务控制中心”，这是一个用于跨不…- 0
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科技爱好者周刊（第 362 期）：GitHub 工程师谈系统设计
本期周刊以 GitHub 高级工程师肖恩·戈德克关于良好系统设计的经验分享为主线，详细阐述了从系统演进、状态管理、数据库优化、异步处理、缓存策略到事件中心及推拉模式等核心原则。此外，文章介绍了谷歌最新的 Imagen 4 文生图模型和 AI 学习平台 Learning About，并涵盖了警车面部识别、语音明信片等科技动态。周刊还精选了多篇技术文章（如 GitHub 免费 AI 服务、Cloudf…- 0
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GitHu
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