Transcription
Привет, ребята, добро пожаловать обратно, и сегодня в этом видео мы поговорим о GitHub Copilot CLI, который в настоящее время находится в публичном предварительном просмотре. Эта функция была выпущена сегодня, и я действительно хотел поговорить о GitHub Copilot CLI, и это очень близко к тому, что предлагают Cloud Code, или Amazon Q, или Warp Terminal. Все, что они делают, точно так же доступно и с GitHub Copilot CLI. Как вы можете видеть в этом конкретном CLI, у них есть нативная разработка терминала, что означает, что он работает с кодирующим агентом Copilot непосредственно в вашей командной строке, и не требуется переключение контекста, а интеграция GitHub готова к использованию, что означает, что вы можете получить доступ к своим репозиториям, своим проблемам, своим запросам на слияние, практически ко всему, что делает кодирующий агент GitHub Copilot, то же самое можно сделать и с CLI GitHub Copilot, что является дополнительным плюсом здесь, и у них есть возможности агента, что означает, что вы можете создавать, редактировать, отлаживать и рефакторить свой код с помощью ИИ-сотрудников, которые могут планировать и выполнять сложные задачи, что также потрясающе. И у них также есть расширяемость сервера MCP, что означает, что вы можете работать с сервером Play MCP, сервером GitHub Copilot MCP и всем, что у вас есть, вы можете это сделать, и у них есть полный контроль и все остальное. Установка очень, очень проста. Все, что вам нужно сделать, это просто выполнить эту команду: npm install -g. И если вы запустите это, это просто сработает. И я быстро покажу вам, как это на самом деле работает. И даже прежде чем я перейду к самому Copilot, я покажу вам некоторые настройки, которые вы можете сделать, чтобы он работал так, как вы действительно хотите. И вы также можете выбирать разные модели, как вы можете выбирать в своем Visual Studio Code, потому что, как вы можете видеть в Visual Studio Code, мы можем фактически выбирать разные модели здесь. И аналогично вы можете выполнять все эти операции, и вы можете фактически выполнять все эти операции с помощью CLI Copilot, что все потрясающе. Я быстро покажу вам все это здесь. Итак, чтобы сделать это, я перейду к своему терминалу здесь, а затем я просто выполню эту команду: npx install -g, а затем добавлю Copilot, что означает, что он установит этот конкретный Copilot в глобальное пространство, что означает, что к нему можно получить доступ, я имею в виду, к Copilot можно получить доступ из любой папки, которая у вас есть, и после установки вам просто нужно использовать эту команду: copilot, и тогда он сделает все это для вас, и вы можете видеть, что у них есть какая-то опция здесь, например, помощь, так что вы можете перейти к этой помощи, и тогда, если вы нажмете Enter, вы заметите, что он покажет вам множество полезных команд, которые вы можете использовать, чтобы понять, как на самом деле работает этот Copilot. Итак, вы можете добавить каталог в список разрешенных файловых систем, которые вы хотите, я имею в виду, вы можете сделать то же самое после вызова Copilot, а затем вы также можете установить разрешенные инструменты и разрешить конкретные инструменты, а затем вы также можете видеть, что есть баннер. Так что это довольно здорово, потому что вы можете просто сказать: баннер, и если вы нажмете Enter, он покажет вам этот баннер здесь. Так что это как анимированные баннеры, которые вы также можете использовать, что довольно потрясающе. И я пока выйду. Я быстро покажу вам некоторые другие опции, которые предлагает Copilot. И вы также можете видеть, что у Copilot есть еще несколько функций здесь, например, темы справки, которые вы можете выбрать. Так, например, если я хочу увидеть настройки конфигурации, которые Copilot может сделать. Так что я могу просто сказать: copilot help, а затем, если вы просто введете config здесь, то он покажет вам настройки конфигурации, которые вы можете использовать в Copilot здесь. И аналогично, если вы хотите получить информацию об окружении этого конкретного Copilot, вы также можете получить ее. Например, если вы хотите установить переменную окружения, скажем, вы хотите использовать модель Copilot как GPT5, вы можете указать это, или вы также можете указать Cloud 4, который является моделью по умолчанию. Но если вы думаете, что вы не хотите использовать модель Cloud 4 по умолчанию и хотите использовать GPD5, вы также можете сделать это. Так что все будет происходить из этой конкретной переменной окружения. Но при этом я быстро покажу вам, как работать с самим Copilot. Итак, чтобы сделать это, я просто скажу: copilot здесь, а затем я нажму Enter и увижу, что в тот момент, когда я нажму Enter, он просто войдет в эту конкретную автоматизацию выхода, и по умолчанию GitHub MCP сервер будет настроен для меня, верно, а затем я теперь выполню эту операцию, так что я скажу: слэш, и вы можете видеть, что у нас есть много разных команд здесь, где вы также можете выполнять интерактивные команды, такие как список каталогов, вход, выход, и тогда есть что-то под названием MCP. Вы также можете выбрать это. Так что, если я выберу MCP и нажму Enter, вы увидите, что у меня на данный момент нет ни одного сервера MCP, но я могу добавить новый сервер MCP, нажав здесь A, и он покажет мне эту конкретную команду, и вы фактически можете указать имя сервера Play MCP, который вы хотите использовать. Так что я просто скажу Playwright здесь. И тогда у нас есть возможность выбрать тип сервера. Так что это может быть локальный, HTTP или SSE. Мой локальный. Так что я просто оставлю его как есть. И тогда мне нужно указать имя команды. И поскольку я собираюсь запустить npx play MCP server, я просто скажу npx здесь. И тогда аргумент команды, который мне нужно передать. Так что аргумент команды будет y, а затем мне также нужно указать, я думаю, мне не нужно указывать так, но я просто могу сказать y, а затем мне нужно указать execute automation / playwright mcp server что-то вроде этого. Таким образом, это настроит сервер Play MCP для меня, и не требуется переменная окружения, и я выберу все инструменты, которые доступны в сервере Play MCP. А затем я выполню команду S или Ctrl S, я думаю, так они говорят Ctrl S, чтобы сохранить мой сервер MCP. Видите, теперь сервер Play MCP настроен для меня, и я вижу, что конкретный сервер Play MCP появляется, что довольно потрясающе. Так вот как мы можем выбрать или настроить сервер Play MCP. Так что в следующий раз, если я просто полностью выйду и открою Copilot, на этот раз вы увидите, что сервер Play MC MCP также появится для меня по умолчанию здесь. И если я скажу перейти на google.com и сделаю снимок экрана, и если я нажму Enter на этот раз, он должен вызвать сервер Playwright MCP для меня по умолчанию, потому что я настроил сервер Playwright MCP здесь. Так что давайте посмотрим, что на самом деле произойдет на этот раз. И вы можете видеть, что на этот раз он открыл инструмент навигации Playwright, который является частью сервера Play MCP, который мы настроили, который вот этот. Как вы можете видеть здесь. Так что он вызывает, и я скажу да и одобрю этот конкретный инструмент. Что означает, что он откроет браузер для меня. И он должен перейти меня на google.com, а затем, если я скажу сделать снимок экрана, то он пойдет и сделает снимок экрана, и он сохранит его для меня там. Так что он сохранен в папке загрузок, как вы можете видеть здесь. Так что, если я перейду в папку загрузок, вы можете видеть, что это страница google.com, которую он только что сделал снимок экрана для меня. Так что это уже работает. Так что, как вы можете видеть, сервер Play MCP настроен и работает. Так вот как мы можем настроить сервер MCP, используя CLI Copilot. А затем, если я захочу выполнить саму операцию выполнения. Так что, скажем, я скажу: можете ли вы проанализировать этот код и сказать мне, какие улучшения я могу внести, и если я нажму Enter, что произойдет сейчас, это то, что он пойдет и проанализирует весь код для меня, как практически то, что делает Cloud Code, или что делает Warp Terminal, или Amazon Q, или любой другой инструмент, который вы использовали раньше. Так что то же самое произойдет и здесь. И это довольно круто видеть, что у GitHub Copilot также есть CLI, который делает точно такую же операцию, что потрясающе. И теперь мы можем выполнять аналогичные операции, используя агент, если вы хотите, потому что мы используем модель Cloud Sonnet 4. Так что мы можем создать файл agent.md, чтобы указать, какова будет цель конкретного агента. Например, это будет кодирующий агент, или это может быть агент разработчика UI/UX, или это может быть агент тестировщика. Так что вы можете создать все эти конфигурации, если хотите, в этом конкретном файле agent.md, а затем, если вы попытаетесь запустить его, он также будет работать как ожидалось, как это было с Cloud Code. То же самое будет работать и в Copilot. Так что никакой разницы там не будет. Так что теперь вы можете видеть, что он сгенерировал полные сведения о документации того, что именно делает этот конкретный код. И он даст мне информацию о том, для чего мы можем использовать этот конкретный код, и он даст мне эту информацию там, что довольно потрясающе. И теперь я просто выйду из этого конкретного кода здесь, и я перейду к одному из моих репозиториев GitHub, и тогда мы посмотрим, сможем ли мы создать или использовать мощь кодирующего агента GitHub Copilot, а затем попытаемся получить доступ к запросу на слияние, а также попытаемся запустить все оттуда. Так что, чтобы сделать это, я перейду в другую папку, и я просто перейду к одному из моих проектов, где я развернул сервер Azure DevOps MCP, который в настоящее время доступен в нашем репозитории GitHub execute automation. Так что этот конкретный сервер MCP в основном используется для выполнения создания историй в ADO или создания тестов в ADO. Так что это очень, очень простой сервер MCP. Так что я собираюсь сделать сейчас, я скажу, основываясь на их документации, мы можем получить доступ к нашим репозиториям, проблемам и запросам на слияние с помощью естественного языка. Так что я собираюсь открыть Copilot здесь, и я просто скажу да, запомнить эту папку для меня, и это в основной ветке, как вы можете видеть здесь, и я скажу: можете ли вы обновить файл readme более подробной информацией и создать запрос на слияние, и если я сделаю это здесь сейчас, что произойдет, это, по сути, он обновит файл readme для меня, а затем он также создаст запрос на слияние для меня, и тогда мы сможем начать использовать кодирующий агент GitHub Copilot оттуда, и я просто скажу одобрить эту операцию для меня на данный момент, так что он обновит файл readme, а затем он скажет: хотите ли вы создать файл readme в этой конкретной ветке, и я скажу да, сделайте это для меня, чтобы он создал отдельную ветку для обновления файла readme, а затем я просто отправлю это изменение в эту конкретную ветку. И теперь, если я перейду к репозиторию здесь, вы можете видеть, что у нас есть это обновление файла readme. Так что теперь я могу пойти и посмотреть, какие там детали. Так что я просто скажу да и одобрю GHPR для остальной части сеанса выполнения. Но я на самом деле не хочу этого делать, скорее я сделаю это сам, потому что я не собираюсь передавать все операции GitHub Copilot здесь. И вы можете видеть, что у нас есть эта конкретная операция. Так что теперь я могу перейти и просмотреть этот конкретный PR, а затем я могу проверить этот конкретный код здесь. Так что смотрите, в тот момент, когда я это делаю, я могу сделать это отсюда, и я могу подтвердить слияние, и давайте скажем, если в этой конкретной ветке, которая у меня есть, возникнут какие-либо проблемы. Так что я создам здесь новую проблему. Я скажу, что сервер Azure MCP не поддерживает удаление тестов, что-то вроде этого. И я просто создам эту конкретную проблему здесь. И теперь, как только я создам это, я также могу начать использовать GitHub Copilot здесь. Вы помните, что у нас есть это назначено Copilot. И тогда, как только я начну назначать это Copilot, он пойдет и исправит это для меня. И вы можете видеть, что это работает для меня прямо сейчас. И это снова сотрудничество с кодирующим агентом GitHub Copilot, и мы также можем использовать CLI для выполнения всех этих операций. Так что эти вещи тоже довольно крутые. Так что это функции, которые у нас есть с GitHub Copilot CLI, и я думаю, что это довольно хорошо и практически точно то, что Cloud Code делает для нас, и я думаю, что это ответ на Cloud Code. Еще раз спасибо большое за просмотр этого видео. Дайте мне знать, что вы думаете об этом конкретном CLI, и я думаю, что теперь организации, которые используют Copilot для своей разработки, могут использовать практически то, что делает Cloud Core. Увидимся в следующем. [Музыка]