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Copilot Workshops

Lição 8 - Revisão e próximos passos

Nas últimas lições, você levou um recurso da ideia ao merge com o aplicativo GitHub Copilot. Nesse processo, você:

  • conectou um repositório e conheceu o espaço de trabalho do aplicativo e o backlog criado pelo modelo.
  • iniciou sessões a partir de uma tarefa direta e de issues e usou os modos Plan e Autopilot para controlar como o agente trabalha.
  • orientou o agente com instruções personalizadas e uma skill reutilizável.
  • testou o trabalho com o servidor MCP do Playwright em um navegador real.
  • colaborou com o agente em um canvas compartilhado.
  • entregou alterações avançando por níveis de automação de merge, desde fazer o merge por conta própria no github.com até permitir que o Agent Merge integrasse um pull request.

Vamos automatizar parte do trabalho recorrente, analisar boas práticas e explorar os próximos passos.

Automatizar trabalhos recorrentes

O aplicativo pode executar agentes para você em uma agenda ou sob demanda por meio de automações, ideais para tarefas rotineiras como fazer a triagem de novas issues ou recapitular atividades recentes. Vamos criar uma automação simples e não destrutiva.

  1. Selecione Automations na barra lateral e depois selecione New automation.

  2. Dê um nome a ela, como Recap my recent work.

  3. Escolha um gatilho. Manual permite executá-la sob demanda; On a schedule a executa automaticamente; When an issue is created reage a novas issues. Escolha Manual para esta lição.

  4. Insira um prompt somente leitura para impedir que a automação faça alterações. Por exemplo:

    Summarize the pull requests merged in this repository over the last week, and list any issues still open in the backlog.

  5. Escolha o projeto, ou seja, seu repositório Tailspin Toys, e crie a automação.

  6. Execute-a sob demanda para ver o resultado.

As automações podem ser executadas localmente ou na nuvem. Habilite Run in the cloud e escolha as Tools que uma automação pode usar quando quiser que ela seja executada sem supervisão e de acordo com uma agenda. Mantenha as automações agendadas com escopo limitado e sem ações destrutivas até confiar nos resultados.

Boas práticas

Ao usar qualquer ferramenta de IA, a infraestrutura ao redor dela influencia a qualidade dos resultados. Arquivos de instruções, skills e agentes personalizados tiveram uma função neste workshop. Invista neles e reutilize-os entre as sessões.

Associe o modo e o modelo à tarefa. Use Plan para analisar uma abordagem antes de desenvolver, Interactive para acompanhar alterações específicas e Autopilot somente para tarefas isoladas e com escopo bem definido. Escolha um modelo mais rápido para edições rotineiras e um modelo mais avançado, com maior esforço de raciocínio, para trabalhos complexos.

O contexto continua tão importante quanto a infraestrutura. Descrever claramente o que você quer criar, por que e como muda significativamente o resultado. Os chats rápidos são ótimos para definir o escopo de uma ideia antes de transformá-la em uma sessão completa.

Mais recursos para explorar

Você percorreu o fluxo de trabalho principal. Veja outros recursos que valem a pena conhecer:

  • Quick chats para perguntas rápidas e descartáveis que não exigem uma sessão completa.
  • Rubber duck para analisar um problema e receber feedback relevante antes de começar a desenvolver.
  • Agentes personalizados para empacotar uma função, suas ferramentas e instruções para trabalhos especializados e repetíveis.
  • /chronicle para gerar uma narrativa do que aconteceu em uma sessão.
  • Bring your own key (BYOK) para usar modelos do seu próprio provedor, incluindo modelos locais por meio de Ollama, Foundry Local ou LM Studio.
  • Sandboxes na nuvem para executar sessões em um ambiente isolado hospedado pelo GitHub.
  • Deep links para abrir o aplicativo diretamente em um repositório, uma sessão ou um prompt.

Próximos passos

A melhor maneira de melhorar com qualquer ferramenta é continuar usando-a. Use-a em código de produção, em projetos pessoais ou naquele pequeno aplicativo que você planeja criar há anos. Compartilhe o que aprendeu com sua equipe e aprenda com as experiências dela. E, como sempre, explore a documentação.

Para conhecer melhor o ecossistema do GitHub Copilot, confira o percurso do VS Code, o percurso do Copilot CLI ou o percurso do agente de nuvem.

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