需求人群:
["专业开发者:通过减少样板代码的编写,可以更多地关注系统设计和架构。","业余爱好者:降低了编程的入门难度,使得非专业开发者也能轻松构建软件。","教育者和学生:作为教学工具,帮助学生更快地理解编程概念和实践。"]
使用场景示例:
开发者使用Copilot Workspace快速构建一个新的功能模块。
教育环境中,学生利用Copilot Workspace学习编程基础并完成作业。
团队协作中,成员通过共享的Copilot Workspace实时协作开发项目。
产品特色:
从想法到代码的自然语言处理能力
基于代码库和问题回复的深度理解提供解决方案
完全可编辑的计划和代码提案
直接在工作空间中运行代码和进行迭代
通过链接与团队共享工作空间以便于协作
支持移动设备,实现随时随地的编程
与GitHub代码库和问题跟踪系统集成
使用教程:
1. 注册并登录GitHub账户。
2. 访问GitHub Copilot Workspace的页面并注册技术预览。
3. 从GitHub仓库或问题跟踪开始,利用Copilot agents获得AI辅助。
4. 使用Copilot Workspace提供的逐步计划来解决问题。
5. 根据需要编辑计划和代码,直至满意。
6. 在Copilot Workspace中直接运行和测试代码。
7. 通过链接与团队成员共享工作空间,进行协作和迭代。
8. 完成代码后,提交拉取请求并通过GitHub Actions进行代码审查。
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GitHub Copilot Workspace,用自然语言从想法到代码再到软件。
GitHub Copilot Workspace 是一个革命性的开发环境,它利用自然语言处理技术,允许开发者从构思想法到编写代码再到构建软件的整个过程中获得人工智能的辅助。这个产品通过减少样板工作的负担,提升了开发者的生产力,并且降低了编程的入门门槛。它旨在帮助专业开发者和业余爱好者更高效地将创意转化为代码。
为数据中心打造的高效AI推理平台
d-Matrix是一家专注于AI推理技术的公司,其旗舰产品Corsair™是为数据中心设计的AI推理平台,能够提供极高的推理速度和极低的延迟。d-Matrix通过硬件软件协同设计,优化了Generative AI推理性能,推动了AI技术在数据中心的应用,使得大规模AI推理变得更加高效和可持续。
AI原生版本控制工具,提升代码协作效率。
gait是一个AI原生版本控制工具,它通过存储提示、上下文和代码的结合,帮助团队更容易理解和编辑AI生成的代码。gait自动保存AI代码生成对话,并通过版本控制与团队共享开发上下文。它支持GitHub Copilot和Cursor,并且提供了包括AI Blame、Codegen Analytics和Team Collaboration在内的多种功能。gait旨在通过AI技术提高开发人员的生产力,同时确保代码的版权和知识产权得到保护。
新一代AI工程师在GitHub上构建
GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务,旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台,让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场,用户可以在这里测试不同的提示和模型参数,无需支付费用。此外,GitHub Models与Codespaces和VS Code集成,允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型,并通过Azure AI实现生产部署,提供企业级安全和数据隐私保护。
将Github Copilot Chat免费转换为GPT-4请求
copilot-gpt4-service是一个可以将Github Copilot的Chat请求免费转换为ChatGPT请求的工具,实现通过Github Copilot来使用更强大的GPT-4模型的功能。用户只需要设置好接口和Github Copilot的token,就可以通过Copilot随时随地使用GPT-4模型进行交互式编程和获取知识。该项目实现简单、部署方便,可以帮助编程者提高工作效率。
谷歌多模态AI模型Gemini,支持文本和图像的组合推理
Gemini是谷歌DeepMind推出的新一代人工智能系统。它能够进行多模态推理,支持文本、图像、视频、音频和代码之间的无缝交互。Gemini在语言理解、推理、数学、编程等多个领域都超越了之前的状态,成为迄今为止最强大的AI系统之一。它有三个不同规模的版本,可满足从边缘计算到云计算的各种需求。Gemini可以广泛应用于创意设计、写作辅助、问题解答、代码生成等领域。
Bind帮助开发者快速构建部署强大的LLM应用
Bind是一个协作式的Generative AI应用开发平台,可帮助开发者快速构建和部署强大的语言模型应用。提供丰富的工具和功能,包括实时测试和调试LLM响应的提示场景,简易的部署LLM助手等应用到生产环境的平台。
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