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The era of “AI as text” is over. Execution is the new interface.

L'article explore l'évolution de l'interaction avec l'IA dans le développement logiciel, mettant en avant le GitHub Copilot SDK, qui permet d'intégrer l'exécution et la planification d'IA directement dans les applications. Trois modèles concrets sont présentés : déléguer le travail multi-étapes aux agents, ancrer l'exécution dans un contexte structuré, et intégrer l'exécution en dehors de l'IDE. Cela transforme l'architecture des systèmes alimentés par l'IA, rendant l'IA comme une capacité d'infrastructure accessible partout où le logiciel fonctionne.

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Scaling AI opportunity across the globe: Learnings from GitHub and Andela

L'article met en lumière les défis rencontrés par les développeurs dans des régions comme l'Afrique et l'Amérique latine en matière d'accès aux technologies d'IA et au mentorat. Andela et GitHub ont collaboré pour proposer une formation structurée sur GitHub Copilot, intégrant l'IA dans les processus quotidiens de développement. L'apprentissage doit se faire dans des environnements de production réels, car de nombreux développeurs n'ont pas la possibilité de se former en dehors de leurs responsabilités quotidiennes. Ce programme a permis d'améliorer l'orientation des développeurs dans des systèmes complexes, facilitant ainsi leur adaptation aux outils technologiques modernes.

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What's new with GitHub Copilot coding agent

Le GitHub Copilot coding agent automatise les tâches de programmation en arrière-plan, créant des pull requests, effectuant des vérifications de sécurité et améliorant le code via une auto-évaluation. Les utilisateurs peuvent désormais choisir des modèles adaptés aux tâches spécifiques, facilitant le développement. De plus, des agents personnalisés sont offerts pour s’adapter aux processus d’équipe et permettent un passage fluide entre le cloud et le local. Cette évolution vise à optimiser l’efficacité et la qualité du code développé.

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How to maximize GitHub Copilot's agentic capabilities

Cet article explore comment maximiser les capacités agentiques de GitHub Copilot dans le design et la modernisation des systèmes. Il aborde des flux de travail architecturaux impliquant des modifications de code et propose des stratégies de migration et de refactoring. L'article est conçu pour aider aussi bien les ingénieurs débutants que ceux plus expérimentés à comprendre et utiliser efficacement Copilot comme un partenaire dans le développement. Il inclut des exemples concrets de ajouts de fonctionnalités et de gestion des dépendances à travers un service modular.

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Power agentic workflows in your terminal with GitHub Copilot CLI

GitHub Copilot CLI facilite le travail des développeurs en intégrant un assistant AI directement dans le terminal. Il aide à exécuter des commandes, à gérer des dépôts GitHub, et à automatiser des processus tels que la vérification des dépendances et la recherche de bugs, tout en permettant des interactions plus fluides avec l'écosystème GitHub. Les utilisateurs peuvent demander à Copilot de cloner un dépôt, d'analyser des erreurs à partir d'images, et de garantir que les modifications respectent les exigences d'accessibilité, le tout sans quitter leur environnement de terminal.

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Build an agent into any app with the GitHub Copilot SDK

Le GitHub Copilot SDK permet aux développeurs d'intégrer facilement des workflows agentiques dans leurs applications, en utilisant le noyau de Copilot CLI. Avec un accès programmatique à des boucles d'exécution testées en production, il prend en charge plusieurs langages (Node.js, Python, Go, .NET) et intègre des fonctionnalités comme des définitions d'outils personnalisés, l'authentification GitHub et le streaming en temps réel. Cela simplifie le développement d'applications tout en offrant des outils pour automatiser des tâches, sans avoir à gérer plusieurs contextes et permissions.

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Building an agentic memory system for GitHub Copilot

GitHub Copilot évolue avec un système de mémoire qui permet aux agents de se souvenir des interactions précédentes et d'apprendre de l'expérience. Ce système aide à optimiser le flux de travail en vérifiant en temps réel les mémoires stockées lors des sessions de codage et de révision de code. Il vise à renforcer la collaboration des agents tout en gardant la sécurité et la confidentialité des informations de chaque dépôt.

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Agentic AI, MCP, and spec-driven development: Top blog posts of 2025

En 2025, GitHub a mis en lumière l'évolution de l'IA en tant que partenaire de codage, avec des outils tels que le mode agent de GitHub Copilot et la plateforme Agent HQ, qui unifie les agents de codage. Des tutoriels populaires comme le développement dirigé par les spécifications et les protocoles de contexte modèle (MCP) ont émergé, facilitant la communication entre agents IA. Des interviews intéressantes, comme celle de Linus Torvalds, ont également enrichi le contenu de l'année.

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WRAP up your backlog with GitHub Copilot coding agent

Les ingénieurs de GitHub partagent des conseils sur l'utilisation de l'agent de codage GitHub Copilot à travers un acronyme appelé WRAP, qui comprend des étapes pour écrire des problèmes efficaces, affiner les instructions, décomposer les tâches en sous-tâches atomiques et collaborer avec l'agent. L'article fournit des lignes directrices sur la manière de préparer des questions et d'améliorer la productivité lors du travail sur des projets complexes en utilisant cet outil d'intelligence artificielle.

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Your stack, your rules: Introducing custom agents in GitHub Copilot for observability, IaC, and security

GitHub Copilot introduit des agents personnalisés pour optimiser le cycle de développement, intégrant des outils et workflows existants des équipes. Ces agents, définis en Markdown, permettent d'automatiser des tâches variées, d'améliorer la sécurité et de faciliter les migrations de bases de données. Ils agissent comme des consultants virtuels pour des tâches comme la gestion des incidents ou l'optimisation des performances des bases de données.

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