GitHub Copilot Workspace versi pratinjau teknis dirilis

• Lingkungan pengembangan berbasis Copilot yang memungkinkan brainstorming, perencanaan, pembangunan, pengujian, dan menjalankan kode dengan bahasa alami
• Memanfaatkan berbagai agen berbasis Copilot di setiap tahap proses pengembangan sambil tetap memberikan kendali penuh kepada pengembang
• Menghadirkan cara inovatif untuk membangun perangkat lunak dengan bahasa alami
• Dirancang bukan untuk menggantikan kreativitas pengembang, melainkan agar kreativitas itu dapat diwujudkan lebih cepat dan lebih mudah
• Mendukung pengembang berpengalaman untuk berperan sebagai pemikir sistem, sekaligus sangat menurunkan hambatan masuk bagi orang yang ingin membangun perangkat lunak

Cara kerja GitHub Copilot Workspace

• Hambatan masuk terbesar bagi pengembang biasanya ada pada tahap awal
• Banyak yang sering mentok pada langkah pertama dalam proyek besar, permintaan fitur, atau laporan bug
• GitHub Copilot Workspace menemui pengembang di titik awal tersebut, yaitu "GitHub Repo atau GitHub Issue"
• Agen Copilot dapat dimanfaatkan sebagai otak kedua sehingga dukungan AI tersedia sejak tahap awal ide
• Copilot Workspace menyusun dan menyajikan rencana langkah demi langkah
  • Berdasarkan pemahaman mendalam atas codebase, jawaban issue, dan lainnya, ia menyajikan rencana bertahap untuk menyelesaikan issue
  • Ia menyediakan semua yang diperlukan untuk memverifikasi rencana dan menguji kode dalam daftar ringkas yang disederhanakan dengan bahasa alami
• Semua usulan dapat diedit sepenuhnya
  • Dari rencana yang diusulkan Copilot Workspace hingga kodenya, semuanya dapat diedit sepenuhnya
  • Pengembang tetap mempertahankan seluruh otonomi, sementara Copilot Workspace membantu mengurangi beban kognitif
  • Jika sudah puas dengan rencananya, pengembang dapat langsung menjalankan kode dari Copilot Workspace
  • Pengembang dapat berpindah ke GitHub Codespace default dan menyesuaikan semua perubahan kode hingga puas dengan hasil akhirnya
  • Workspace dapat langsung dibagikan ke tim melalui tautan agar mereka dapat melihat pekerjaan yang dilakukan dan mencoba iterasi
  • Setelah mengirim Pull Request dan menjalankan GitHub Actions serta pemindaian kode keamanan, pengembang tinggal meminta anggota tim melakukan code review oleh manusia
  • Anggota tim dapat memanfaatkan Copilot Workspace untuk melihat bagaimana pekerjaan berkembang dari ide menjadi kode
• Juga menyediakan kompatibilitas seluler
  • Karena ide dapat muncul di mana saja, GitHub Copilot Workspace dirancang agar bisa digunakan di semua perangkat
  • Baik di desktop, laptop, maupun saat bepergian, pengembang dapat bekerja dalam lingkungan pengembangan yang sesungguhnya
• Visi GitHub untuk masa depan lingkungan pengembangan adalah
  • Membuat proses memulai, belajar, dan pada akhirnya mengeksekusi menjadi lebih mudah melalui infrastruktur yang intuitif dan berbasis Copilot

[xguru]

Opini Hacker News

• Para pengembang menyampaikan beragam pendapat tentang alat pembuat kode berbasis LLM
  • Debugging prompt lebih merepotkan daripada debugging kode, sehingga pada akhirnya lebih baik menulis kode dengan cara tradisional
  • Copilot berguna untuk skala kecil, tetapi tidak cocok untuk codebase besar yang kompleks
  • Kurang memiliki kemampuan memahami konteks untuk melihat gambaran besar seperti keahlian domain, pengalaman pengguna, dan utang teknis
  • Jika pengembang yang kurang berpengalaman bergantung pada alat semacam ini, ada kekhawatiran akan menghasilkan banyak kode yang tidak konsisten
• Di sisi lain, dari sudut pandang mahasiswa, sulit untuk mengabaikan laju perkembangan pesat alat LLM dalam 3 tahun terakhir
  • Kekhawatiran soal berkurangnya lapangan kerja akibat peningkatan produktivitas juga ikut disampaikan
• Nilainya dilihat bukan pada pembuatan kode, melainkan sebagai alat 'manajemen proyek untuk pengembang' yang membantu merapikan pemikiran pengembang
• Mereka ingin menggunakannya di VS Code, lingkungan pengembangan lokal yang sudah familiar, daripada di Codespaces berbasis browser
• Juga diperkenalkan aider, alat open source yang mirip dengan Copilot Workspace
• Plandex, alat manajemen proyek AI open source berbasis terminal, juga diperkenalkan
  • Menyediakan loop umpan balik cepat antara pengembang dan LLM, serta mengelola versi interaksi dengan model