Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Dari Penyelesaian Otomatis ke Modus Agen: Memahami Perubahan yang Terjadi
- Perbedaan antara saran kode otomatis dari Copilot dan pendekatan perencanaan multi-tahap berbasis agen.
- Struktur kerja dalam siklus agen: perencanaan, penciptaan kode, eksekusi, serta iterasi ulang.
- Dukungan terhadap berbagai bahasa pemrograman serta seleksi model terbaik untuk tugas agen.
- Contoh konkret: dari penyusunan fungsi sederhana hingga pembentukan fitur kompleks yang melibatkan banyak file.
Mengaktifkan Modus Agen dalam IDE Anda
- Cara mengaktifkannya di VS Code, JetBrains, maupun Neovim.
- Pengaturan preferensi memori konteks dan tingkat model yang digunakan.
- Penetapan aturan kerja ruang kerja serta pengabaian file biner berukuran besar.
- Pembedaan fungsi antara fitur Copilot Chat dan alur kerja agen secara langsung.
Perencanaan dan Eksekusi Multi-Tahap
- Memerintahkan Copilot untuk merancang sebuah fitur dari awal hingga akhir.
- Mengamati bagaimana agen memecah tugas menjadi serangkaian langkah antar file.
- Pemeriksaan tiap langkah sebelum diterapkan secara permanen.
- Pemanfaatan fitur rollback lokal bila suatu tahapan mengalami penyimpangan arah.
Perintah Terminal dalam Lingkup Siklus Agen
- Pemasangan dependensi lewat integrasi terminal milik Copilot.
- Pelaksanaan perintah build dan penafsiran hasilnya secara langsung.
- Manajemen variabel lingkungan dalam sesi kerja Copilot.
- Batas keamanan: perintah mana saja yang memerlukan persetujuan manual sebelum dijalankan.
Pengembangan Berbasis Uji dengan Bantuan Agen
- Penciptaan kasus uji berdasarkan kode sumber yang sudah ada.
- Pemberian instruksi berupa kalimat alami guna membentuk rangkaian uji coba baru.
- Pelaksanaan suite pengujian beserta analisis log kesalahan dalam lingkungan Copilot.
- Penyesuaian syarat validasi setelah mengidentifikasi kemungkinan situasi luar biasa.
Meneroka Basis Kode yang Berskala Besar
- Pencarian referensi lintas file secara otomatis dengan bantuan Copilot.
- Restrukturisasi komponen umum lewat fitur penggantian nama yang dipandu AI.
- Sinkronisasi pembaruan pada berkas konfigurasi dan skema struktur data sekaligus.
- Penggunaan perintah spesifik untuk menghindari kehabisan kapasitas memori konteks.
Menyelaraskan Pengaturan Copilot dengan Standar Tim
- Pembuatan petunjuk kerja khusus repositori dalam file .github/copilot-instructions.md.
- Penerapan aturan penamaan dan pola struktural arsitektur secara konsisten.
- Penghalangan akses terhadap berkas rahasia maupun direktori tak aman oleh AI.
- Pembuatan template perintah standar tim untuk menyelesaikan tugas rutin.
Tata Kelola GitHub Copilot dalam Konteks Perusahaan Besar
- Distribusi lisensi, pengelolaan tagihan, serta pemantauan tingkat pemanfaatan.
- Pencatatan aktivitas: membedakan hasil kontribusi AI dan karya asli para pengembang.
- Kebijakan perlindungan hak IP dari Microsoft serta pertimbangan perizinannya.
- Fungsi penghalang otomatis terhadap pola berkas tertentu agar tak masuk ke dalam saran AI.
Pemecahan Masalah dengan Memanfaatkan Modus Agen
- Analisis jejak kesalahan sistem secara bersamaan beserta agen.
- Penyelesaian masalah secara logis: meminta Copilot menjelaskan alasan kegagalan suatu uji coba.
- Pemakaian fitur bisect yang didukung AI untuk mengetahui asal mula munculnya regresi kode.
- Mitigasi risiko halusinasi algoritmik saat mengatasi bagian program yang belum akrab bagi pengguna.
Pengoptimalan Performa serta Pengendalian Batasan Sistem
- Pengetahuan mengenai batas permintaan harian dan kuota model AI yang digunakan.
- Teknik memangkas panjang perintah untuk mencegah terpotongnya hasil respons AI.
- Peralihan penggunaan model berbeda menurut kebutuhan spesifik tugas.
- Pengawasan terhadap latensi operasi agen serta strategi penyimpanan sementara data.
Aspek Keamanan dan Kepatuhan Standar bagi Perusahaan Berskala Besar
- Manajemen data: informasi mana saja yang keluar dari repositori lokal serta apa yang tetap dijaga sebagai rahasia.
- Pelindungan terhadap potensi kebocoran kredensial dan rincian sensitif melalui filter instruksi input.
- Kepatuhan terhadap aturan utama: GDPR, SOC 2, serta standar FedRAMP dalam operasional AI.
- Evaluasi serangan tiruan (Red Teaming) pada kode yang dihasilkan guna mengidentifikasi celah injeksi berbahaya.
Penyelesaian Masalah Umum yang Terkait Penggunaan Modus Agen
- Penjelasan alasan Copilot terkadang mengabaikan konteks struktur kode yang disediakan.
- Cara memperbaiki masalah pemrosesan indeks dalam repositori dengan volume data besar.
- Taktik menanggapi kesalahan melebihi batas akses server pada jam sibuk.
- Resolusi hambatan sinkronisasi antara ekstensi IDE dan komponen Copilot lainnya.
Penutup dan Arah Pengembangan di Masa Mendatang
- Refleksi terhadap keunggulan utama Modus Agen serta alur kerja efektif yang dapat diterapkan.
- Rencana pengembang GitHub untuk Copilot beserta kemampuan agen baru yang akan hadir nantinya.
- Sumber rujukan terbaru guna mengikuti perkembangan rilis Copilot secara berkala.
Persyaratan
- Pengalaman dalam pemrograman berorientasi objek atau fungsional
- Akun GitHub serta pengetahuan dasar mengenai alur kerja Git
- Keakraban dengan setidaknya satu IDE (VS Code, JetBrains, atau Neovim)
Target Peserta
- Pengembang yang sudah menggunakan Copilot dan ingin memanfaatkan Modus Agen.
- Manajer teknik yang bertugas memperkenalkan Copilot kepada seluruh tim pengembang.
- Tim keamanan informasi yang mengkaji regulasi terkait pembentukan kode dengan bantuan AI.
21 Jam
