はじめに こんにちは。イオンスマートテクノロジー株式会社（AST）でSREチームの林 aka もりはやです。 本記事ではGitHub Copilotの「Skills」と呼ばれる機能について、私たちJTCやEnterpriseの文脈で捉え直した結果「要は手順書ですね」と捉えることで複雑なTerraformの移行を再現性のある形で進められるようになった話を紹介します。 ポイントは「Skills」ってカッコ良い表現よりも、「AI用の手順書じゃん」と捉えることで利用の敷居が大幅に下がったという点です。 TL;DR Skills、Custom-instructionなんて言葉に惑わされていたかも 「Skills」=「Copilotのための手順書」と捉えると、従来のIT作業の考え方にもフィットする 3桁行近く差分がでるAzure CDN ClassicからFront DoorへのTerraformリプ

GitHub Copilotを「なんとなく使っている」状態から脱却するには、背後にある概念を理解することが近道だと思う。本記事では、Copilotの仕組みと各機能を概念レベルで整理し、「なぜそう動くのか」を理解することで使いこなせるようになることを目指す。 大前提：LLMがコードを生成する仕組み Copilotの挙動を理解するには、まずLLM（大規模言語モデル）の基本的な動作原理を押さえておく必要がある。 LLMは与えられたコンテキスト（入力）に基づいて、最も確率の高い続きを生成する。Copilotも同様で、「現在のコード」「開いているファイル」「プロジェクトの情報」などをコンテキストとしてモデルに渡し、その続きとしてコードを生成している。 つまり、Copilotを使いこなすとは「適切なコンテキストを与えること」に他ならない。これがこの記事全体を貫くテーマである。 インライン補完：最も基本

Bedrock AgentCore Memoryの新機能 (Episode) を試してみた / try Bedrock AgentCore Memory Episodic functionarity

スライド概要 GitHub CopilotでバックエンドのVibe Codingを極めるイベントを実施した中で得た知見をまとめ、GitHub Copilotのカスタム方法やTipsをまとめました Tech Boost Summit 2025（https://mct-summit.jp/sessions/session-013）の登壇スライドです この内容の記事はこちら： https://zenn.dev/yuma_prog/articles/ghcp-backend-vibecoding

GitHub Copilot CLIがパブリックプレビューとして公開。Linux、macOS、Windowsに対応。GitHub MCPサーバも同梱 GitHub MCPサーバと一緒に提供 GitHub Copilot CLIはコマンドラインにネイティブに対応したGitHub Copilotです。 開発者はコマンドラインから離れることなく、生成AIに指示することでコードの生成や編集、ビルド、デバッグ、リファクタリングなどが可能です。 GitHub Copilot CLIのAIエージェントはGitHub MCPサーバと一緒に提供されるため、GitHubのリポジトリやイシュー、プルリクエストなどに対して自然言語を用いてアクセスできます。 認証はGitHubアカウントによって行われます。 対応するプラットフォームはLinux、macOS、Windows。ただしWindowsは現時点で実験的対応で

GitHubは2025年9月16日、MCPサーバーを発見・利用するための新たな拠点として「GitHub MCP Registry」を公開した。このレジストリは、これまで複数の分散しているMCPサーバー情報を一元化し、開発者が必要なサーバーを迅速に発見して利用できるようにすることを目的としている。 MCP Registry · GitHub Meet the GitHub MCP Registry: The fastest way to discover MCP Servers - GitHub Blog GitHub MCP Registryでは、主要パートナーおよびOSSコミュニティからのMCPサーバーをキュレーションして掲載するところから始めた。各MCPサーバーはGitHubリポジトリに紐づけられて紹介されるため、ユーザーは各サーバーが何を行い、どのように始めればよいかを迅速に把握し、

GitHubは、GitHub CopilotやClaude Code、Gemini CLIなどの生成AIを用いたコーディングエージェントで仕様駆動開発と呼ばれる開発スタイルのワークフローを実現するオープンソースソフトウェア「Spec Kit」を公開しました。 仕様駆動開発はまず明確な仕様を作成する 仕様駆動開発（Specification-Driven Development）は、まず仕様を明確に作成し、その仕様を基に実装計画を立ててコーディングを行うという開発手法です。 Amazon Web Services（AWS）が7月に発表したコーディング支援ツール「AWS Kiro」がこの手法を採用しており、それがきっかけで注目されるようになりました。 参考：AWSがAIコードエディタ「Kiro」をプレビュー公開、VS Code互換。AIとチャットしながらプロダクトを開発 今回GitHubが公開

びーぐるです🐶 2025年9月2日、GitHubからSpec Kitがリリースされました。 このツールはSpec駆動開発(Spec-Driven Development: SDD)を支援するツールですが、これがGitHubからリリースされたことに大きな意味があります。 今回はこのSpec Kitについて調査し、実際にSpecファイルを作成してKiroとの比較を行いたいと思います。 更新履歴 2025/09/06 公開しました 2025/09/18 Cursorに対応をした件を追記しました Spec Kitとは？ 冒頭で述べた通り、GitHubがリリースしたSpec駆動開発を支援するツールです。 これ自体で動作するわけではなく、他のコーディングエージェントにSDDを組み込むためのアドオンのような位置づけになります。 組み込めるコーディングエージェントは GitHub Copilot Cla

GitHubは、生成AIがプログラミングなどを支援してくれる「GitHub Copilot」の新機能として、「GitHub Copilotコードレビュー」が正式版になったことを発表しました。 コードレビューは開発に欠かせないが時間がかかる コードレビューは、新しくコードを書いたときや変更するときなどさまざまな場面で、そのコードにバグなどの問題がないか、目的に沿った内容や表現になっているか、などのチェックや評価を行う作業です。 チームでシステム開発を行ううえでコードレビューは欠かせませんが、コードレビューは基本的にレビューを行うプログラマ（レビュワー）がコードを目視で読み取り、チェックしていくことになるため、レビュワーにとって負荷の高い時間のかかる作業となっています。 最低限のコードレビュー作業を生成AIが代行 GitHub Copilotコードレビューは、GitHub Copilotに作業

はじめに 最近GitHubでプルリクのレビューアーにCopilotくんをアサインすると、AIがレビューしてくれるようになりました。 アサインしてしばらく待つとレビューを付けてくれます。 今回はCopilotくんの指摘はなかったようです。 さて、この機能は非常に便利なのですが、毎回アサインするの面倒くさいですしプルリクを出す人によってはアサインしなかったり忘れたりするのはイマイチなので、勝手にアサインして毎回レビューしてもらう設定にしちゃいましょう。という記事です。 GitHub Copilotは定額なのでなるべく使いまくったほうが得ですよね！ 結論を簡単に書くと ルールセットで [Request pull request review from Copilot]を有効化 すればOK これで完全に理解した方は以降は読まなくてもよいかと思います。 まずはCopilotくんにレビューしてもらおう

GitHubは2025年1月15日（米国時間）、レガシーコードを扱うときにAI（人工知能）コーディングアシスタント「GitHub Copilot」がどのように役立つかや、GitHub Copilotを用いてレガシーコードを文書化したり説明したりする方法、これらを実施する際に留意すべきベストプラクティスを公式ブログで解説した。 GitHubは、GitHub Copilotが話題に上るときは、新しいコードの作成に焦点が当てられることが多いが、GitHub Copilotは既存のコードを理解するためにも同様に役立つと述べている。GitHub Copilotの自然言語処理機能を利用して、複雑なロジックを文書化したり、分かりにくい関数を説明したり、可読性を高めるための改善点を提案したりできるという。 レガシーコードを扱うときにGitHub Copilotがどう役立つ？ 関連記事 OpenAIの「o1

GitHub Copilot WorkspaceのTechnical PreviewがGitHub有償ユーザ向けに公開されました。GitHub Copilotを有償で利用している方は、すぐに使える状況になっていると思います。 僕も少しだけ使ってみたのですが、今後の開発プロセスを大きく変えていくだろうなという感触を持ったので、ではその「変わった先」というのがどういうものになると思っているのかを書いてみます。 GitHub Copilot Workspaceとは GitHub Copilot Workspaceの苦手なところ 僕たちのプロセスをどう変えるのか 課題はプロンプト生成 設計仕様とテスト工程の連携 では開発フローは？ 設計との向き合い方 GitHub Copilot Workspaceとは GitHub Copilot Workspaceを一言で言うと、AIを活用したコーディング支援

米Microsoft傘下のGitHubは12月18日（現地時間）、Visual Studio Code上で「GitHub Copilot」を無料で利用できるようにしたと発表した。これにより、ユーザーは「Visual Studio Code」（VS Code）内でGitHubアカウントにログインするだけで、追加料金なしにCopilotによるコード補完や提案を得られるようになる。 現時点ではVS Code向けのGitHub Copilotが無料提供の対象だ。従来は、メンテナーなど一部の認証されたユーザー以外は月額10ドルからの有料だった。なお、JetBrains IDEやNeovimなど、VS Code以外の環境でCopilotを利用する場合は、引き続き有料プランへの加入が必要だ。 また、無料版にはいくつかの制限がある。例えば、アクセスできるコード補完は1カ月当たり2000件までで、Copil

GitHubは2024年10月29日（米国時間）、同社のソフトウェア開発プラットフォーム「GitHub」を使用する開発者動向をまとめた年次レポート「The State of the Octoverse 2024」を公開した。2023年10月1日から2024年9月30日までの間に取得されたユーザーおよびプロダクトデータに基づいている。 GitHubは、5億1800万以上のプロジェクトのアクティビティーや、52億のコントリビューションに基づき、次のように分析している。 10年トップだったJavaScriptを抜いたプログラミング言語は？ PythonがGitHub上で最も使用される言語となり、10年間にわたって最も使用されてきたJavaScriptを超えた。「2019年以来の大きな変化だ。この背景にあるのは、過去2年間の生成AI（人工知能）ブームだ」と、GitHubは述べている。 Python

まずはコーディング関連の質問ができるチャット機能「Copilot Chat」で提供を開始。o1-previewとo1-miniはすでに利用可能で、Claude 3.5 Sonnetは今後1週間以内、Gemini 1.5 Proは数週間以内に提供する。他の機能でも「すぐに複数のモデルを選べるようになる」という。 関連記事 23個のAIツールを9カ月でスピード開発──ZOZO、生成AI活用に前のめり　大量展開のコツを聞いた ファッションECサイト「ZOZOTOWN」を運営するZOZOは、生成AI活用に積極的な姿勢を見せており、独自のAIツール23個を約9カ月で開発、全社で展開している。同社が実行している「生成AI業務活用プロジェクト」の裏側について話を聞いた。 AI処理に適した「Copilot+ PC」、各メーカーが続々発表　ラインアップ一覧 米Microsoftは、AIアシスタント「Copi