GitHub Copilot 应用入门:如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
canvas 会保存为扩展,可随项目共享或作为个人扩展复用,社区已在 Awesome Copilot 分享现成扩展。
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的双向界面,用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述工作流,agent 即可生成看板、发布清单或仪表盘等界面。
canvas 会保存为扩展,可随项目共享或作为个人扩展复用,社区已在 Awesome Copilot 分享现成扩展。
GitHub Copilot 提出用 canvas 替代聊天框作为与 AI 协作的主要界面:canvas 是运行在 GitHub Copilot 应用内的全栈小应用,可与 agent 双向通信,也能调用第三方 API 或在本地执行代码。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图,以流畅渲染含 2,200 个文件、超百万行改动和 400 多条行内评论的超大 PR。
其做法是把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套几何:代码行高提前精确计算,评论高度则惰性测量、按文件行号锚定,避免滚动跳变。
Mistral 帮助一家欧洲能源运营商把 4 万行 Fortran 77 的油藏模拟器迁移到 C++,该代码库没有测试套件也没有集中文档。
团队先搭建数值对齐测试框架,用自定义解析器生成调用树,再通过 Vibe CLI 启动上百个智能体逐节点补文档并提交 PR。迁移采用规划、编码、测试、审查多智能体加人工审核的分模块工作流,首个冲刺完成 30 万行中的 4 万行。
Mistral 公开了用智能体迁移 4 万行 Fortran 的完整流程,其中先建数值对齐测试再迁移的做法可迁移到其他遗留系统改造。
Andrej Karpathy 发布 microgpt,一个 200 行、无依赖的纯 Python 单文件项目,完整包含数据集、tokenizer、autograd 引擎、GPT-2 式网络架构、Adam 优化器、训练循环和推理循环。