Developing Applications using GitHub Copilot (DGHCI)

GitHub Copilot Einführung

Übersicht GitHub Copilot

Aktivieren und Konfigurieren der Funktion über Einstellung

Prompt Engineering & wiederverwendbare Prompts

Fragen, Bearbeiten & Agent-Modus vs. Coding Agent

AI-Modellvergleich\nCode mit GitHub Copilot generieren

Inline-Code-Generierung und Vorschläge

Den Kontext verstehen und nutzen

Chat-Teilnehmer & Slash-Befehle

Bearbeitungen mehrerer Dateien meistern

Einbindung von Code aus Online-Ressourcen

Überschreiben von LLM-Daten durch Anweisungen\nVerwendung und Erweiterung des Agentenmodus

Github Copilot Agent Mode Übersicht & Best Practice

Agentbezogene Einstellungen

Hinzufügen von Werkzeugen mit dem Model Context Protocol (MCP)

Verwalten von Werkzeuggenehmigungen

Benutzerdefinierte Modelle verwenden\nRefaktorierung, Fehlerbehebung und Verringerung sich wiederholender Aufgaben

Semantische Suche & Codeerläuterung

Verwendung von Denkmodellen für die Optimierung von Architektur und Code

Screenshots und Vision zur Fehlerbehebung verwenden

Implementierung von Anweisungen für sich wiederholende Aufgaben\nTesten mit Copilot

Implementierung von Unit-Tests

Behebung von Testfehlern

Integrationstests mit Playwright MCP\nCopilot für die Dokumentation verwenden

Code Comments

Markdown-Dokumentation generieren

Erstellen von Mermaid-Architektur-Diagrammen\nCopilot für Git & Versionskontrolle

Effektive Commit-Nachrichten, Pull Requests

Verwendung von Code Reviews

Auflösen von Konflikten bei der Zusammenführung

Erstellen von DevContainern und CodeSpaces

Verwendung des GitHub MCP\nAsynchrone Entwicklung mit Coding Agent

• Übersicht und Lizenzierung von Coding Agent
• Konsistente Umgebungen mit DevContainern
• Unit Testing für die Ergebnisvalidierung einrichten
• Optimierung von DevOps-Pipelines und -Auslösern
• Delegieren von Aufgaben an den Kodierungsagenten mit Hilfe von Issues
• Best Practices für Pull-Anforderungen und Überprüfungsabläufe