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12 条AI 相关新闻 · 最新在前
今天10月6日周二
10月3日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML36

    AI 正在改变开发者工作，GitHub 给出三项需要强化的技能

    GitHub 提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，以发现首个模型遗漏的问题。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML60

    GitHub Copilot app 新手教程：如何用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot app 提供 canvas 功能，运行 /create-canvas 技能并用自然语言描述工作流、界面操作和 agent 职责三要素，即可生成看板、清单等自定义界面并保存为可共享的 extension。

    推荐理由：官方教程给出从描述到生成可复用 canvas 界面的具体步骤和三个提问框架，读者可以直接照做迁移到自己的工作流。

9月25日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML61

    GitHub Copilot 博客：为什么聊天界面往往不是正确的 UI，用 canvas 试试

    GitHub Copilot 博客作者提出聊天（chat）很多时候是错误的 AI 交互界面，介绍 GitHub Copilot app 中的 canvas，它是在应用内运行、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 Copilot agent 双向通信。

    推荐理由：作者作为 Copilot 团队成员提出用 canvas 自定义界面替代聊天框，并结合工作流自动化等实例说明何时值得让智能体先造工具。

  2. GitHub Blog · AI & ML63

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow：用 LLM 智能体自动化 C/C++ 模糊测试

    GitHub Security Lab 的 Antonio Morales 基于自家的 Taskflow Agent 框架构建了 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线。

    推荐理由：原文给出完整的架构设计、覆盖反馈循环和分层判断方法，读者可以据此把 LLM 智能体接到自己的模糊测试流程里。

9月24日周四
  1. GitHub Blog · AI & ML56

    GitHub Copilot app 如何渲染超大 Pull Request

    GitHub Copilot app 重建了 Pull Request 视图，可流畅打开含 2,200 个文件、超过一百万行变更和 400 多条内联评论的超大 PR。核心做法是把高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套独立体系，配合基于身份锚定的滚动校正、先流式返回结构的 pipeline，以及用生产探针和自动巡航跑 change → measure → improve 循环来定位 bug。

9月18日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML43

    GitHub Podcast 拆解 AI 热门观点：该不该读代码、RAG 已死、Skills 是否杀死 MCP

    GitHub Podcast 最新一期拆解了五个 AI 热门观点：AI 生成的代码仍需阅读和负责，只是审查力度应按风险分级；Skills 与 MCP 解决不同问题，前者是打包的专家经验，后者为智能体提供连接工具和数据的标准接口，二者可组合使用。RAG 并未消亡，它让模型获取训练数据之外的信息，减少 token 浪费并降低答案不完整的概率。

9月17日周四
9月12日周六
9月11日周五
9月5日周六
9月4日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML60

    GitHub Copilot app 新手教程：如何同时运行多个 agent 会话

    GitHub 官方博客发布面向新手的教程，介绍如何在 GitHub Copilot app 中同时运行多个 agent 会话。每个会话可运行在独立的 Git worktree 上互不干扰，各自保留上下文，用户通过 sessions 视图追踪进度，教程以 tailspin-toys 仓库演示了并行添加功能、无障碍审查和运行测试的做法。

    推荐理由：官方教程讲清了并行 agent 会话如何借助 Git worktree 隔离运行，读者可以照着示例直接上手尝试。