GitHub stellt mit ReviewBench einen offenen Benchmark zur Bewertung von KI-Code-Review-Agenten bereit. Der Datensatz umfasst 219 Pull Requests aus 187 öffentlichen Repositories und 19 Sprachen; seine Verteilung orientiert sich an 103.9 Millionen GitHub-Pull-Requests. Senior Engineers stimmten bei der unabhängigen Prüfung der Befunde zu 96.6% mit ReviewBench überein.
GitHub empfiehlt Entwicklern drei Fähigkeiten für die Arbeit mit KI: Agenten anleiten。
Die Anleitung zeigt, wie sich in der GitHub Copilot App mit /create-canvas eine Oberfläche für einen eigenen Arbeitsablauf erstellen lässt. Die Beschreibung soll den Ablauf sowie die möglichen Aktionen von Nutzern und Agent festlegen. Beide können die Canvas anschliessend bearbeiten; sie lässt sich als Erweiterung speichern und erneut verwenden.
GitHub Copilot kann mit Canvases aufgabenspezifische Oberflächen statt eines Chats bereitstellen. Der Beitrag zeigt unter anderem eine Oberfläche zur Verwaltung lokaler Pakete und eine zur Arbeit mit SQLite. Ein weiteres Canvas unterstützt einen Entwicklungsablauf, bei dem ein Agent Prototypen vorbereitet und zur Prüfung vorlegt.
GitHub Security Lab stellt mit Fuzzing Taskflow eine automatisierte Fuzzing-Pipeline für C/C++-Projekte vor. Sie erstellt Test-Harnesses。
Grund für die Empfehlung: Die Trennung von Entscheidungen des Agenten und Ausführung durch MCP-Werkzeuge zeigt einen konkreten Ansatz zur Automatisierung wiederkehrender Fuzzing-Arbeit.
Die GitHub Copilot App hat ihre Pull-Request-Ansicht für sehr grosse Diffs und Review-Diskussionen neu aufgebaut. Der Beitrag beschreibt einen Testfall mit 2。
Google Research stellt MilleMiglia vor, einen C++-Generator für realistische Testfälle zur Optimierung von Transporten zwischen Verteilzentren. Er bildet unter anderem Umladungen und zeitliche Anschlüsse ab, ohne sensible Unternehmensdaten offenzulegen. Quellcode und Dokumentation sind auf GitHub verfügbar.
GitHub Podcast ordnet verbreitete KI-Thesen ein: Entwickler bleiben für generierten Code verantwortlich。
GitHub hat die Copilot-Agentenlaufzeit mithilfe der Copilot-App und der CLI von TypeScript nach Rust migriert. Laut dem beteiligten Entwickler schrieben AI-Agenten den Grossteil der mehr als 800,000 Zeilen produktiven Rust-Codes; die Änderungen wurden über 128 Pull Requests schrittweise integriert. Die neue Laufzeit kann über eine C-ABI auch direkt in Anwendungen der sechs Copilot-SDK-Sprachen eingebettet werden; dieser Betriebsmodus ist derzeit optional.
Grund für die Empfehlung: Die schrittweise Migration zeigt, wie sich umfangreiche Änderungen bei laufender Entwicklung mit Tests und gestaffelten Releases absichern lassen.