GitHub Copilotに見る生成AIネイティブな開発。そしてエンジニアに求められるスキルとは
【16-B-2】GitHubアーキテクトが語るGitHub Copilotが生み出すAIネイティブ開発の実践と次世代エンジニアに求められる新たなスキルとは
デモとともに見るGitHub Copilotの機能
AIネイティブな開発のためのプラクティスを説明する前に、まずは服部氏が、GitHub Copilotが備えている機能をデモを交えて解説した。
例えばコードの解説を生成するには、「@workspace」でスコープをワークスペースの中に限定し、「/explain」で解説を書かせる指示を出す。このように「いちいちプロンプトを書かなくても助けてくれるのがGitHub Copilotの強み」だと服部氏は言う。
また、インラインチャットの機能も紹介。例えば効率の悪いコードのリファクタリングにおいて、差分を確認しながらコードの近くでチャットを使える。
「もちろんエンジニアがコードの行方をハンドリングする必要がありますが、かなりのことがエディターの中で完結する体験を実現しています」（服部氏）
さらに、GitHub Copilot Enterpriseで提供される新たな機能についても解説した。
先述のプルリクエストの概要生成では、「ボタン一つで変更差分を取ってきて、どういう観点で何をレビューしてほしいかレビュアーに説明できるので便利」と服部氏。では、そのプルリクエストが送られたあと、レビュアーはどのような体験になるのか。実は、GitHub Copilot Chatで具体的な変更点を「自然言語で」確認することができる。
「これによって、チームに新しく入ったメンバーのコードベースへのオンボーディングも簡単です。レビューはするものの、普段からコードベースを深く見ていない方にも使い勝手がよいと思います」（服部氏）
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岡田 果子（オカダ カコ）
IT系編集者、ライター。趣味・実用書の編集を経てWebメディアへ。その後キャリアインタビューなどのライティング業務を開始。執筆可能ジャンルは、開発手法・組織、プロダクト作り、教育ICT、その他ビジネス。
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丸毛 透（マルモ トオル）
インタビュー（人物）、ポートレート、商品撮影、料理写真をWeb雑誌中心に活動。
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