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 Auto-Complete ke Agen: Memahami Pergeseran
- Bagaimana saran Copilot berbeda dari perencanaan multi-langkah berbasis agen
- Arsitektur loop agen: rencana, generate (buat), execute (eksekusi), iterasi
- Dukungan bahasa dan pemilihan model untuk tugas-tugas agen
- Contoh nyata: dari fungsi lima baris hingga fitur multi-file
Mengaktifkan Mode Agen di IDE Anda
- Aktivasi di VS Code, JetBrains, dan Neovim
- Mengkonfigurasi preferensi jendela konteks (context window) dan tier model
- Menetapkan aturan workspace dan mengabaikan file biner besar
- Mengelola alur kerja Copilot Chat versus agen inline
Perencanaan dan Eksekusi Multi-Langkah
- Meminta Copilot untuk membangun fitur secara end-to-end
- Mengamati agen memecah tugas-tugas menjadi langkah-langkah di seluruh file
- Meninjau setiap langkah sebelum menerapkan perubahan
- Menggunakan rollback inline ketika langkah-langkah menyimpang dari jalur
Perintah Terminal di dalam Loop Agen
- Menginstal dependensi melalui integrasi terminal Copilot
- Menjalankan perintah build dan menginterpretasikan keluarannya
- Mengelola variabel lingkungan dari dalam sesi Copilot
- Batasan keamanan: perintah apa yang memerlukan persetujuan manual
Pengembangan Berbasis Tes dengan Agen
- Menghasilkan unit test dari kode sumber yang ada
- Mendorong pembuatan test dengan prompt bahasa alami
- Menjalankan suite test dan menginterpretasikan log kegagalan di dalam Copilot
- Menyempurnakan assert setelah melihat kegagalan kasus tepi (edge-case)
Menavigasi Basis Kode yang Besar
- Menemukan referensi lintas-file secara otomatis
- Melakukan refactoring pada utilitas bersama dengan bimbingan rename dari Copilot
- Memperbarui file konfigurasi dan file skema secara bersamaan
- Menghindari kehabisan konteks jendela (context window exhaustion) dengan prompt yang terarah
Mengkustomisasi Copilot untuk Standar Tim
- Menulis instruksi spesifik repositori di .github/copilot-instructions.md
- Menerapkan konvensi penamaan dan pola arsitektur
- Mengecualikan file dan direktori sensitif dari konteks
- Membuat template prompt khusus tim untuk tugas-tugas umum
Tata Kelola GitHub Copilot Enterprise
- Alokasi kursi (seat), penagihan, dan dasbor penggunaan
- Log audit: melacak apa yang digenerate oleh Copilot versus apa yang dikommit
- Kebijakan indemnitas IP Microsoft dan implikasi lisensi
- Memblokir pola file tertentu dari pipeline saran AI
Debugging dengan Mode Agen
- Membaca stack trace bersama-sama dengan agen
- Debugging berbasis hipotesis: meminta Copilot mengapa suatu test gagal
- Menggunakan bisect yang dibantu agen untuk menemukan sumber regresi
- Mengelola risiko hallucination ketika debugging kode yang tidak dikenal
Manajemen Performa dan Limit
- Memahami limit permintaan harian dan kuota model
- Mengoptimalkan panjang prompt untuk menghindari respons terpotong
- Beralih antara model untuk tugas-tugas yang berbeda
- Memantau latensi agen dan strategi caching
Keamanan dan Kepatuhan untuk Perusahaan
- Penanganan data: apa yang keluar dari repositori Anda dan apa yang tetap lokal
- Mencegah kebocoran rahasia (secrets) dan kredensial melalui prompt
- Kepatuhan terhadap persyaratan GDPR, SOC 2, dan FedRAMP
- Red-teaming kode yang digenerate untuk kerentanan injeksi
Troubleshooting Skenario Umum
- Mengapa Copilot terkadang mengabaikan konteks basis kode Anda
- Menyelesaikan kegagalan pengindeksan untuk repositori besar
- Menangani kesalahan limit laju (rate limit) selama jam sibuk
- Memperbaiki masalah sinkronisasi ekstensi IDE
Ringkasan dan Roadmap Masa Depan
- Ulasan kembali kemampuan Mode Agen dan alur kerja praktis
- Roadmap Copilot GitHub dan fitur agen yang akan datang
- Sumber daya untuk tetap mengikuti rilis Copilot terbaru
Persyaratan
- Pengalaman dengan pemrograman berorientasi objek atau fungsional
- Akun GitHub dan pengetahuan dasar tentang alur kerja Git
- Kepahaman terhadap setidaknya satu IDE (VS Code, JetBrains, atau Neovim)
Audience
- Pengembang yang saat ini menggunakan Copilot dan ingin mengaktifkan mode agen
- Manajer teknik yang menerapkan Copilot di seluruh tim pengembangan
- Tim keamanan yang meninjau kebijakan pembuatan kode dengan bantuan AI
21 Jam
