GitHub обновил Copilot coding agent — теперь разработчики могут выбирать модели под конкретные задачи, а агент проверяет собственный код перед созданием pull request. Раньше весь код писался одной дефолтной моделью без возможности настройки.
Copilot coding agent — это фоновый помощник, который работает в GitHub, пока разработчик пишет код в редакторе. Получает задачу через issue или панель Agents, выполняет её автономно и возвращает готовый PR. Концепция проста: делегировал работу перед обедом — после обеда забрал результат.
Выбор модели под задачу
В панели Agents появился model picker. Теперь можно использовать быструю модель для рутины вроде unit-тестов или переключиться на мощную для сложного рефакторинга с граничными случаями.
Доступ есть у Copilot Pro и Pro+ пользователей, поддержка Business и Enterprise — в ближайшее время. Если не хочется выбирать — есть режим auto, где GitHub сам определяет подходящую модель.
Самопроверка кода
Агент теперь использует Copilot code review для анализа собственных изменений перед открытием PR. Находит неоптимальные решения, исправляет их и только потом отправляет на ревью человеку.
В демо-сессии агент поймал собственную избыточную конкатенацию строк и переписал код до создания PR. Такие проблемы раньше находил и исправлял ревьюер.
Встроенные security-проверки
Агент запускает code scanning, secret scanning и проверку уязвимостей зависимостей прямо в процессе работы. Если нашёл зависимость с известной CVE или что-то похожее на API-ключ в коммите — блокирует PR до исправления.
Code scanning обычно входит в GitHub Advanced Security, но с Copilot coding agent доступен бесплатно.
Кастомные агенты
Команды могут создавать специализированных агентов через файлы в .github/agents/. Например, агент оптимизации производительности: сначала бенчмаркит код, вносит изменения, измеряет результат, только потом открывает PR.
На GitHub Checkout demo такой агент улучшил производительность lookup-функции на 99% — с конкретными метриками до и после изменений.
Обновления решают главную проблему AI-ассистентов в разработке — необходимость extensive cleanup после автоматически сгенерированного кода. Теперь агент сам проходит несколько итераций улучшения, прежде чем привлечь человека.
