GitHub Next: ソフトウェア開発の未来を探索する

GitHub Next の概要

GitHub Nextとは？

GitHub Nextは、ソフトウェア開発の未来を探求することに特化したGitHubのチームです。彼らは、ソフトウェア開発プロセスに革命を起こすことを目指し、可能なことの限界を押し広げるツールと技術のプロトタイピングに焦点を当てています。これには、活気があり、非常に効率的なソフトウェアエンジニアリングチームを作るための革新的な戦略を特定することが含まれます。

GitHub Nextの仕組みは？

GitHub Nextは、いくつかの主要な活動を通じて運営されています。

研究：ソフトウェア開発における新たなトレンド、課題、機会について詳細な調査を実施します。
プロトタイピング：特定されたニーズに対応し、新しいパラダイムを探求する実験的なツールと技術を開発します。
コラボレーション：イベント、出版物、オープンソースの貢献を通じて、より広範なソフトウェア開発コミュニティと連携します。

主なプロジェクトと研究分野

GitHub Nextは、以下を含む幅広い研究分野とプロジェクトに積極的に関与しています。

コードのためのAI

GitHub Actionsのための自然言語プログラミングに向けて（Project Copernicus）： GitHub Actionsをプログラミングするために自然言語を使用することを検討しています。
コードベースのためのLLMを活用したナビゲーションの探索（Project Copernicus）： LLMを活用してコードナビゲーションを改善します。
プラットフォームベースのソフトウェアコラボレーションにおけるLLMを活用した自動化の探索（Continuous AI）：ソフトウェアコラボレーションにおいてLLMが提供する自動化の可能性を調査しています。
リポジトリのエージェントによるセットアップ、ビルド、およびテスト（Discovery Agent）：リポジトリのセットアップ、ビルド、およびテストのための自動化されたプロセスを作成します。
AIとフルマネージドランタイムを使用して、誰でも自分自身のためにソフトウェアを作成または適合させることができるようにしますか？（GitHub Spark）： AIとマネージドランタイム環境の助けを借りて、個人がソフトウェアを作成または適合させることを可能にします。
コードのための革新的なフォントのスーパーファミリー（Monaspace）：あらゆるエディターでコードの表現力を高めるための特殊なフォントを設計します。

データ視覚化

インスピレーションの源からパーソナライズされたデザインシステムを導き出すことはできますか？（Mosaic）：インスピレーションの源を使用してパーソナライズされたデザインシステムを生成することを目指しています。
コードベースを「指紋認証」して、その構造を一目で確認するにはどうすればよいですか？（コードベースの視覚化）： GitHubリポジトリを自動的に視覚化して、構造を迅速に理解する方法を検討します。

以前の研究分野

ソフトウェア開発で自然言語を使用するための新しいカテゴリのアシストの探索（Extract, Edit, Apply）：自然言語がソフトウェア開発をどのように支援できるかを調査します。
構築しながら簡単に楽しく学習できるようにすることはできますか？（ラーニングサンドボックス）：開発ワークフロー内にパーソナライズされたインタラクティブな学習環境を作成します。
JavaScript/TypeScript、Web開発、およびAI実験のためのVS Codeでのライブノートブック（Vitale）： Web開発およびAI実験のためのライブノートブックを提供します。
日常業務向けに設計されたエージェント型の開発環境（Copilot Workspace）：エージェント支援による開発環境を設計します。
プロジェクト内のどこにあっても、次の論理的な変更を提案することで、Copilotのコード補完を改善できますか？（Copilot Next Edit Suggestions）：プロジェクト内の論理的な変更を提案することで、コード補完を強化します。
リポジトリ全体でのマルチプレイヤーコラボレーション（Realtime GitHub）：リポジトリ全体のマルチユーザーコラボレーションを検討します。
完全に自然言語でソフトウェアを開発し、AI駆動のツールチェーンで実装を管理できますか？（SpecLang）： AI駆動のツールチェーンを使用したソフトウェア開発のための自然言語の使用を調査します。
LLMの流動的な推論を剛直な構造と組み合わせることで、LLMの応答をより堅牢で理解しやすくするにはどうすればよいですか？（Code Atlas）：推論と構造を統合することにより、LLM応答の信頼性と解釈可能性を向上させます。
計算生成を使用して、GPT-4の数値推論能力を向上させることの探求（GPT-4 with Calc）：計算生成を通じてGPT-4の数値推論能力を向上させます。
常に専門家がそばにいるように感じるのはどうですか？（Copilot for Docs）：専門家レベルのドキュメント支援を提供するツールを開発します。
プルリクエストは、GitHubユーザーエクスペリエンスの中心的な部分です。（Copilot for Pull Requests）： Copilotを使用して、プルリクエストの説明とチームレビューを改善します。
そのシェルコマンドやこの曖昧なフラグを覚えておくのに苦労したことはありませんか？（CLIでのCopilot Completions）： GitHub Copilotの支援をターミナルに統合します。
キーボードなしでコードを記述します。（Copilot Voice）： GitHub Copilotを使用して音声ベースのコーディングを有効にします。
コードの編集は、Photoshopブラシでペイントするように、より触覚的に感じられますか？（Code Brushes）： Photoshopのようなブラシインターフェイスでコードを変更するためのツールを導入します。
カスタムのインタラクティブなブロックを使用してリポジトリを再考します。（GitHub Blocks）：より良いドキュメントとワークフローのために、カスタムのインタラクティブなブロックでリポジトリを強化します。
リモートで一緒に作業することが増えているため、開発者向けのリモートコラボレーションを可能にするために、ワークフローをどのように統合できますか？（コラボレーティブワークスペース）：リモート開発者コラボレーションのためのワークフローを統合する方法を検討します。
GitHub Copilot Radarは、コード内の位置に最も関連性の高い行を開発者に示すコードナビゲーションツールです。（GitHub Copilot Radar）：コンテキストに応じた提案による強化されたコードナビゲーションを提供します。
提案をさらに良くするために、Copilotにリポジトリ全体のコードを見てもらいたいと考えています。（GitHub Copilot for Your Codebase）： Copilotがコードベース全体にアクセスできるようにすることで、Copilotの提案を強化します。
PRのセキュリティ脆弱性に関するより迅速なフィードバック。（Incremental CodeQL）：プルリクエストに関するより迅速なセキュリティフィードバックを提供します。
TestPilotは、コードとドキュメントに基づいて読みやすい単体テストを作成するのに役立ちます。（TestPilot）：コードとドキュメントに基づいて読みやすい単体テストの作成を支援します。
GitHub Copilotの実験的なアプリケーションのためのVS Code拡張機能。（GitHub Copilot Labs）： GitHub Copilotの実験のためのVS Code拡張機能を提供します。
Microsoftとの継続的なコラボレーションにより、ReactをVisual Studio Code用のライブラリWebview UI Toolkitに導入します（React Webview UI Toolkit for VS Code）： ReactをVisual Studio Code Webview UI Toolkitに統合します。
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