Перейти до вмісту

GitHub Copilot

Матеріал з K2 ERP Wiki

Офіційні сторінки GitHub Copilot вказують, що Copilot підтримує різні середовища і плани, а так само має функції chat, agent mode, code completions і CLI. GitHub Copilot здатна використовувати різні AI-моделі залежно від плану, функції та доступності. # Перевіряти кожну пропозицію коду.[1]

Проте наявність Trust Center не скасовує відповідальності команди за перевірку власного коду. * Refactoring — покращення структури коду без зміни зовнішньої поведінки.[2] Тому розробник повинен бути уважним до:

Він здатна запропонувати:

  • фрагмент коду;
  • функцію;
  • клас;
  • тест;
  • приклад використання API;
  • пояснення помилки;
  • варіант рефакторингу;
  • документацію;
  • коментар;
  • pull request summary;
  • рішення для бізнесу для issue;
  • команду в терміналі;
  • план змін у репозиторії.[3]
  • unit-тести;
  • integration-тести;
  • edge cases;
  • mock-об’єкти;
  • fixture;
  • тестові інформаційні дані;
  • перевірку помилок;
  • тести для API;
  • тести для регресії. GitHub Copilot має обмеження. * Seat — оплачуване місце користувача в організаційному плані. Він здатна допомагати:

Через Copilot Chat можна запитати:

  • один рядок;
  • блок коду;
  • функцію;
  • параметри;
  • приклад виклику;
  • обробку помилки;
  • коментар;
  • тест. * простих багів;
  • документаційних змін;
  • невеликих покращень;
  • технічних задач;
  • рефакторингу;
  • тестів.== Copilot і безпека ==
  • Visual Studio Code;
  • Visual Studio;
  • JetBrains IDE;
  • Neovim;
  • GitHub.com;
  • GitHub CLI;
  • термінал через Copilot CLI.== Хороші практики ==

Copilot Pro+ орієнтований на активніше використання, розширені ліміти й доступ до додаткових моделей або функцій.== Що вміє GitHub Copilot ==

Copilot Chat

Copilot Free здатна бути достатнім для знайомства з інструментом. * GitHub AI Credits — usage-based одиниці споживання для деяких функцій Copilot з 2026 року. * Unit-тест — тест окремої функції або компонента.== Copilot і ліцензії коду ==

  • що робить цей код;
  • як виправити помилку;
  • як написати тест;
  • як покращити функцію;
  • чому не проходить перевірка;
  • як функціонує бібліотека;
  • як спростити код;
  • як додати новий параметр;
  • як описати pull request. Приклад запиту:


Але Copilot не повинен самостійно визначати бізнес-правила ERP.== Підтримувані моделі AI ==

Він здатна:

* пояснити diff;
* знайти потенційні проблеми;
* запропонувати питання до автора;
* вказати на відсутні тести;
* помітити дублювання;
* пояснити складний фрагмент;
* підготувати summary pull request.або:
Приклад запиту:<pre>

як приклад, якщо розробник починає писати Python-функцію:<pre>



  • знайти потрібні файли;
    • 

  • зрозуміти архітектуру;
    • 

  • змінити кілька місць;
    • 

  • запустити або запропонувати тести;
    • 

  • виправити помилки;
    • 

  • підготувати результат.== Copilot і документація ==


AI здатна прискорити розробку, але якість системи визначається не тим, хто написав першу версію коду, а тим, як команда її перевірила, протестувала, задокументувала й супроводжує. Офіційна документація GitHub має окрему сторінку Supported AI models in GitHub Copilot, де перелічуються доступні моделі, їхній провайдер, статус випуску та доступність у різних режимах. * правильність коду;



  • архітектуру;
    • 

  • безпеку;
    • 

  • тести;
    • 

  • продуктивність;
    • 

  • бізнес-логіку;
    • 

  • ліцензії;
    • 

  • документацію;
    • 

  • відповідність правилам команди. # Перевіряти офіційну документацію для API. AI здатна згенерувати код, схожий на поширені приклади з відкритих джерел.
Але тести, згенеровані Copilot, так само потрібно перевіряти. Copilot здатна допомогти написати код, але юридична відповідальність за використання коду в продукті залишається на людині або організації. # Перевіряти безпеку. Тому не варто без потреби відкривати в редакторі:

Copilot не варто сліпо використовувати для:
Політики можуть бути потрібні для:


У таких місцях Copilot здатна допомогти як консультант або чернетка, але не як автоматичний виконавець. Приклад задачі:

Команди, які впливають на файли, базу даних або систему, потрібно перевіряти перед запуском. Оскільки тарифи й ліміти можуть змінюватися, перед закупівлею або впровадженням потрібно перевіряти актуальну офіційну сторінку GitHub. Але issue має бути добре описаний. як приклад:
== Практичний висновок ==

* фінансової логіки;
* безпекових перевірок;
* прав доступу;
* шифрування;
* критичних міграцій бази даних;
* складної бізнес-логіки;
* юридично важливих текстів;
* production-конфігурацій;
* секретів;
* коду без тестів;
* рішень, які розробник сам не розуміє. # Використовувати Git і pull request.<ref>https://github.blog/changelog/2026-03-25-updates-to-our-privacy-statement-and-terms-of-service-how-we-use-your-data/</ref>

'''Copilot cloud agent''' — це автономний агент GitHub Copilot, який здатна працювати з репозиторієм у хмарному середовищі.== Коли Copilot не варто сліпо використовувати ==

* приймати пропозиції без читання;
* не запускати тести;
* не перевіряти безпеку;
* вставляти секрети в промпт;
* дозволяти агенту змінювати критичні файли без review;
* покладатися на Copilot замість розуміння задачі;
* генерувати код без архітектурного контексту;
* приймати фальшиві пояснення;
* не перевіряти документацію API;
* не фіксувати зміни через Git;
* використовувати AI-код без code review;
* не враховувати політики організації. через це AI-помічник; так само реалізовано який користувачі можуть розробникам писати код, пояснювати фрагменти програм, створювати тести, працювати з помилками, генерувати документацію, аналізувати репозиторій і виконувати частину розробницьких задач без виходу з IDE або GitHub виступає ключовою рисою програмування забезпечується через {{SEO|title=GitHub Copilot — AI-помічник для програмування, автодоповнення коду, чат і агентний режим|description=GitHub Copilot — Wiki-стаття про AI-помічник для розробників, який допомагає писати код, пояснювати фрагменти програм, створювати тести, працювати з IDE, pull request, GitHub, документацією та агентними сценаріями. Розглянуто Copilot Chat, автодоповнення, agent mode, Copilot cloud agent, Copilot CLI, підтримку IDE, тарифи, приватність, безпеку, обмеження, перевірку AI-коду та відповідальне використання в командній розробці.|keywords=GitHub Copilot, Copilot Chat, GitHub Copilot agent mode, Copilot cloud agent, AI pair programmer, AI для програмування, AI coding assistant, автодоповнення коду, генерація коду AI, GitHub Copilot Python, GitHub Copilot VS Code, GitHub Copilot JetBrains, GitHub Copilot Neovim, Copilot CLI, AI тести, AI code review, GitHub Copilot Business, GitHub Copilot Enterprise, AI розробка, програмування з AI|alternativeTo=ручне написання шаблонного коду; пошук прикладів коду вручну; копіювання рішень без контексту; розробка без AI-помічника; повільне написання тестів; ручне пояснення коду; довгий пошук документації; AI без інтеграції з IDE}}'''GitHub Copilot'''. Він здатна:

* [[GitHub]]
* [[Git]]
* [[IDE в K2 ERP]]
* [[Розробка в K2 ERP]]
* [[Похідний код]]
* [[Тестування коду]]
* [[API K2 ERP]]
* [[Інтеграції K2 ERP]]
* [[Google Gemini]]
* [[Perplexity AI]]
* [[Midjourney]]
* [[Штучний інтелект]]
* [[Генеративний AI]]

GitHub Copilot здатна працювати в різних середовищах розробки. Це критично, тому що різні моделі можуть краще підходити для різних задач:

* керування доступом до Copilot;
* обмеження окремих функцій;
* захисту репозиторіїв;
* відповідності корпоративним правилам;
* контролю використання AI;
* обмеження витрат;
* безпеки коду.== Джерела ==
== Copilot Cloud Agent ==
Він здатна пришвидшити написання коду, пояснення логіки, створення тестів, документації, роботу з pull request, GitHub issues, терміналом і агентними сценаріями.<ref>https://docs.github.com/en/copilot/get-started/features</ref>

Користувачеві не завжди потрібно вручну думати про модель, але для складних задач вибір моделі здатна впливати на якість відповіді.== Copilot у розробці K2 ERP ==
GitHub Copilot добре підходить для Python-розробки. Дивіться так само:

Для командної розробки це корисно, бо pull request — це місце, де код переходить із особистої роботи розробника у спільну відповідальність команди. * паролі;
* токени;
* API-ключі;
* приватні ключі;
* конфіденційні договори;
* персональні інформаційні дані;
* закриту фінансову інформацію;
* файли з обмеженим доступом;
* секрети клієнтів;
* production-конфігурації. * '''AI pair programmer''' — AI-напарник програміста, який оптимізує писати й пояснювати код.== Головна ідея ==

* [[Розробка в K2 ERP]]
* [[Похідний код]]
* [[Тестування коду]]
* [[API K2 ERP]]
* [[Інтеграції K2 ERP]]

Розробник здатна описати задачу природною мовою, а Copilot здатна запропонувати:
'''Copilot Chat''' — це чат із AI-помічником у середовищі розробки або на GitHub. З офіційної документації GitHub: Copilot можна призначити на issue або попросити його відкрити pull request для виконання задачі. GitHub Copilot часто називають '''AI pair programmer''' — тобто AI-напарником програміста. Add validation for this form, update the tests, and explain what changed. Агент здатна неправильно зрозуміти архітектуру або змінити більше, ніж потрібно.
Copilot здатна запропонувати відповідну команду для shell. Copilot Pro підходить індивідуальному розробнику, який регулярно пише код. Розробник усе одно відповідає за:

GitHub описує Copilot agent mode як автономного, agentic, синхронного співпрацівника, який виконує багатокрокові coding tasks на основі natural-language prompts. Його результат потрібно перевіряти так само, як код від іншого розробника: читати, тестувати, запускати, аналізувати безпеку й відповідність архітектурі. Microsoft у документації Visual Studio описує Copilot Chat як інтегрований AI-powered chat у Visual Studio, який оптимізує з питаннями щодо коду, тест-кейсами, debugging і контекстною допомогою прямо в IDE. * GitHub Copilot — AI-помічник для програмування від GitHub. Але Copilot не замінює програміста. AI-помічник у розробці здатна створювати безпекові ризики. GitHub Copilot функціонує з популярними середовищами розробки. # Давати Copilot достатній контекст, але не передавати секрети. Але cloud agent не повинен безконтрольно виконувати критичні зміни. * Prompt — текстовий запит до AI. * Inline Chat — чат або команда прямо в редакторі коду. Головна ідея GitHub Copilot — допомогти програмісту швидше переходити від наміру до коду.== Copilot і Code Review ==
Це корисно для задач на кшталт:

Але Copilot не замінює людський code review. * Pull request — запит на внесення змін у репозиторій. Її потрібно явно описувати, документувати й перевіряти. Copilot CLI оптимізує працювати з командним рядком. * Agent mode — режим, у якому Copilot здатна виконувати багатокрокові задачі.== Приватність і інформаційні дані ==
Copilot не повинен сприйматися як авторитет, який завжди правий. # Навчати команду правилам безпечної роботи з AI. Agent mode — це режим, у якому Copilot здатна виконувати багатокрокові задачі в контексті проєкту. Це корисно, бо документація часто відкладається «на потім». Include empty input, invalid input, and normal case. # Не використовувати Copilot як єдине джерело знань. * IDE — середовище розробки. У K2 ERP GitHub Copilot здатна бути корисним там, де розробник функціонує з Python-кодом, тестами, документацією, API або інтеграціями. GitHub Copilot здатна допомагати створювати тести.[4]

Write pytest tests for this function, including edge cases.== Коли Copilot особливо корисний ==



  • створювати функції;
    • 

  • писати класи;
    • 

  • працювати з типами;
    • 

  • створювати тести;
    • 

  • писати docstring;
    • 

  • формувати приклади використання;
    • 

  • працювати з API;
    • 

  • опрацьовувати помилки;
    • 

  • рефакторити код;
    • 

  • пояснювати сторонній код. Типові варіанти:


def calculate_total(items):

Під час використання GitHub Copilot варто дотримуватися таких правил:



  • ліцензій;
    • 

  • copied snippets;
    • 

  • залежностей;
    • 

  • використання стороннього коду;
    • 

  • включення великих фрагментів без розуміння походження;
    • 

  • сумісності з ліцензіями проєкту.[5]


GitHub Copilot має різні плани для індивідуальних користувачів і бізнесу.== Дивіться так само ==



  • чи не додав Copilot небезпечний код;
    • 

  • чи не запропонував зберігати пароль у коді;
    • 

  • чи не пропустив перевірку доступу;
    • 

  • чи не створив SQL injection;
    • 

  • чи не відкрив зайвий API;
    • 

  • чи не прибрав важливу валідацію;
    • 

  • чи не додав залежність без перевірки;
    • 

  • чи не обійшов бізнес-правило;
    • 

  • чи не створив логування конфіденційних даних.== Copilot і GitHub Pull Request ==


Copilot здатна запропонувати тіло функції, яке підсумовує значення в списку. Він так само має Copilot Chat, agent mode, Copilot cloud agent, Copilot CLI та інтеграцію з GitHub. * Copilot cloud agent — автономний агент, який здатна працювати з репозиторієм у хмарному середовищі.== Політики для організацій ==

find all Python files that contain "TODO"



  • запропонувати неправильний код;
    • 

  • вигадати API, якого не існує;
    • 

  • пропустити edge cases;
    • 

  • створити небезпечну реалізацію;
    • 

  • не зрозуміти бізнес-логіку;
    • 

  • написати тест, який нічого не перевіряє;
    • 

  • запропонувати застарілий підхід;
    • 

  • погано врахувати архітектуру проєкту;
    • 

  • створити зайву складність;
    • 

  • змінити більше коду, ніж потрібно;
    • 

  • помилитися в термінальній команді.Inline Chat зручний для локальних змін у конкретному файлі або фрагменті коду. При цьому базові ціни планів не змінюються, а code completions і Next Edit suggestions залишаються включеними в плани й не споживають AI Credits.== Пояснення термінів ==


Поширена помилка — прийняти тест, який без зусиль повторює помилкову логіку функції. Потрібно перевіряти:
Create unit tests for this function using pytest.== Inline Chat ==



  1. Формулювати задачу конкретно.[6]


  • шаблонного коду;
    • 

  • типових функцій;
    • 

  • тестів;
    • 

  • документації;
    • 

  • прикладів використання;
    • 

  • пояснення чужого коду;
    • 

  • швидкого прототипування;
    • 

  • рефакторингу невеликих фрагментів;
    • 

  • написання регулярних виразів;
    • 

  • команд shell;
    • 

  • повторюваних задач;
    • 

  • створення boilerplate. Практичні сценарії:


Copilot Free, Pro, Pro+, Business, Enterprise


Вибір плану залежить від ролі користувача, кількості розробників, безпекових вимог, бюджету і процесів команди.== Тарифи GitHub Copilot ==

Поширені помилки:



  • швидке автодоповнення;
    • 

  • складний reasoning;
    • 

  • робота з великим контекстом;
    • 

  • агентні задачі;
    • 

  • пояснення коду;
    • 

  • генерація тестів.[7]


Agent Mode


add error handling for empty input


GitHub Copilot має кілька основних можливостей.Agent mode здатна значно пришвидшити роботу, але всі зміни потрібно переглядати. Explain this Python class and suggest how to simplify it. GitHub Copilot здатна допомагати під час review. * створення чернетки Python-функції;

  • пояснення складного фрагмента коду;
    • 

  • написання unit-тестів;
    • 

  • створення docstring;
    • 

  • підготовка README;
    • 

  • SEO-опис API;
    • 

  • генерація прикладу запиту;
    • 

  • рефакторинг допоміжної функції;
    • 

  • пошук очевидних помилок;
    • 

  • підготовка тестових сценаріїв;
    • 

  • пояснення stack trace. # Додавати власні edge cases. Під час використання Copilot частина контексту здатна передаватися сервісу для формування відповіді або пропозиції. Він не замінює розробника, але здатна пришвидшити роботу з типовими задачами, шаблонним кодом, тестами, документацією, рефакторингом і поясненням чужого коду. Розробник має перевірити, чи пропозиція відповідає задачі. Для розробника критично не те, у якій саме IDE функціонує Copilot, а як він вбудовується в щоденний workflow: написання коду, тести, pull request, review, документація і технічна підтримка. Copilot здатна пришвидшити створення першої версії тексту, але розробник має перевірити точність. Inline Chat — це режим, коли користувач системи ставить питання або дає команду прямо в редакторі коду. Copilot CLI особливо корисний, коли розробник знає, що хоче зробити, але не пам’ятає точний синтаксис команди. Хороший тест має перевіряти очікувану поведінку, а не дублювати реалізацію. За офіційною документацією GitHub, Copilot cloud agent здатна дослідити репозиторій, створити план реалізації, внести зміни в гілці, а користувач системи здатна переглянути diff, ітерувати й створити pull request. * Copilot Chat — чат із AI-помічником у IDE або GitHub.== GitHub Copilot і Python ==

Copilot Chat особливо корисний тоді, коли потрібно не без зусиль отримати код, а зрозуміти пояснення. Приклад запиту:

Copilot — це помічник, а не гарантія якості. * '''Code review''' — перевірка коду іншими розробниками. Agent mode здатна бути корисним, коли задача складається з кількох кроків:
У GitHub Copilot здатна допомагати з pull request.== Обмеження GitHub Copilot ==
Для корпоративної розробки краще використовувати відповідні бізнес-плани, політики організації, file exclusion, контроль доступу й внутрішні правила роботи з AI. В офіційній документації GitHub Copilot features Copilot cloud agent описаний як автономний AI-агент, який здатна дослідити репозиторій, створити план реалізації та внести зміни в код у гілці, після чого розробник здатна переглянути diff і створити pull request. Найкращий підхід — використовувати Copilot як розумного помічника, а не як неконтрольовану кнопку генерації коду. На сторінці вказані ціни: Pro — 10 USD на місяць, Pro+ — 39 USD на місяць, Business — 19 USD за seat на місяць, Enterprise — 39 USD за seat на місяць. Copilot cloud agent можна використовувати через GitHub issues. так само Copilot можна призначити на GitHub issue або попросити його відкрити pull request для виконання задачі. # Запускати тести.<ref>https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/visual-studio-github-copilot-chat</ref>

Найвідоміша функція Copilot — автодоповнення коду. * підготувати SEO-опис PR;
* пояснити зміни;
* запропонувати checklist;
* допомогти зрозуміти diff;
* відповісти на review-коментар;
* запропонувати виправлення;
* створити PR через agent workflow. AI здатна красиво описати те, чого код насправді не робить. # Документувати важливі рішення для бізнесу. Він здатна:

GitHub Copilot — потужний AI-помічник для програмістів. Окремо варто відзначити зокрема Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDE, Neovim і інших підтримуваних інструментах. Якщо політика визначена на enterprise-рівні, вона застосовується до всіх користувачів, а контроль на рівні організації вимикається. Його результат потрібно перевіряти через code review, тести й аналіз безпеки. У березні 2026 року GitHub оголосив оновлення версій Privacy Statement і Terms of Service: з 24 квітня 2026 року interaction data від користувачів Copilot Free, Pro і Pro+ здатна використовуватися для тренування й покращення AI-моделей, якщо користувач системи не вимкне це; Copilot Business і Copilot Enterprise цим оновленням не зачіпаються. Якщо задача сформульована нечітко, агент здатна зробити не те, що очікувалось. GitHub так само оголосив, що з 1 червня 2026 року Copilot переходить від request-based моделі до usage-based billing через GitHub AI Credits.== Copilot і GitHub Issues ==

Офіційна сторінка GitHub Copilot Plans описує такі плани, як Copilot Free, Student, Pro, Pro+, Business і Enterprise.== Copilot і тести ==

== Автодоповнення коду ==


Для ERP-розробки на Python Copilot здатна бути корисним помічником, але не знає автоматизовано всієї бізнес-логіки конкретної системи. * доповнювати код під час набору;

  • пропонувати цілі функції;
    • 

  • відповідати на питання в чаті;
    • 

  • пояснювати фрагменти коду;
    • 

  • допомагати виправляти помилки;
    • 

  • генерувати unit-тести;
    • 

  • пропонувати рефакторинг;
    • 

  • писати коментарі;
    • 

  • створювати документацію;
    • 

  • допомагати із pull request;
    • 

  • працювати з командним рядком;
    • 

  • аналізувати контекст репозиторію;
    • 

  • виконувати багатокрокові задачі в agent mode;
    • 

  • створювати зміни у гілці через Copilot cloud agent. GitHub Copilot policies дозволяють enterprise owners встановлювати політики на рівні enterprise або делегувати рішення для бізнесу організаціям. Він підходить для:


Підтримувані IDE


  • пояснювати команди;
    • 

  • пропонувати shell-команди;
    • 

  • допомагати з Git;
    • 

  • формувати команди для npm, Docker, Python, grep, find та інших інструментів;
    • 

  • пояснювати помилки в терміналі. Він здатна:


Copilot здатна допомагати з документацією:

Copilot добре підходить для:



  • рефакторингу;
    • 

  • додавання перевірок;
    • 

  • створення тестів;
    • 

  • пояснення блоку;
    • 

  • виправлення помилки;
    • 

  • зміни стилю коду;
    • 

  • генерації docstring. Це здатна бути корисно для:


Для компаній критично не без зусиль дозволити або заборонити Copilot, а налаштувати правила.== Типові помилки при використанні Copilot ==

Copilot Business потрібен організаціям, які хочуть централізоване керування, політики й корпоративні гарантії. * створювати docstring;



  • пояснювати функцію;
    • 

  • писати README;
    • 

  • формувати приклади;
    • 

  • описувати API;
    • 

  • створювати release notes;
    • 

  • готувати коментарі до pull request;
    • 

  • пояснювати зміни для користувачів;
    • 

  • створювати wiki-чернетки. * Copilot CLI — інструмент Copilot для командного рядка. Різні плани Copilot підходять для різних сценаріїв.[8]


  • виправити невеликий bug;
    • 

  • оновити документацію;
    • 

  • додати просту функцію;
    • 

  • створити тест;
    • 

  • змінити конфігурацію;
    • 

  • підготувати pull request. * Context — інформаційні дані, які AI використовує для формування відповіді. як приклад, правила проведення документа, розрахунок залишків, фінансова логіка, права доступу й інтеграційні сценарії мають бути описані розробником або аналітиком і перевірені тестами.[9]


Copilot CLI


або:
GitHub має Copilot Trust Center, де описує підхід до security, privacy, compliance і transparency для Copilot. Людина повинна оцінити:

Коли програміст пише код, Copilot аналізує поточний контекст і пропонує продовження:



  • архітектуру;
    • 

  • бізнес-логіку;
    • 

  • безпеку;
    • 

  • продуктивність;
    • 

  • сумісність із існуючим кодом;
    • 

  • якість тестів;
    • 

  • вплив на користувачів;
    • 

  • відповідність домовленостям команди. refactor this function to make it easier to read

як приклад:

Автодоповнення корисне для шаблонного коду, але воно не гарантує правильність бізнес-логіки. # Не дозволяти агенту працювати без review. Copilot Enterprise орієнтований на глибшу інтеграцію з GitHub, enterprise-політики, knowledge base, агентні сценарії й керування на рівні великої організації. * GitHub Copilot — офіційна сторінка
* GitHub Copilot Documentation
* GitHub Docs — GitHub Copilot features
* GitHub Docs — Plans for GitHub Copilot
* GitHub Docs — Supported AI models in GitHub Copilot
* GitHub Docs — Policies to control availability of Copilot features
* GitHub Blog — Agent mode 101
* GitHub Blog — GitHub Copilot is moving to usage-based billing
* GitHub Changelog — Updates to Privacy Statement and Terms of Service
* GitHub Copilot Trust Center
* Microsoft Learn — GitHub Copilot Chat in Visual Studio
* MediaWiki — Help:Formatting
* MediaWiki — Help:Links

    

  1. ↑ https://docs.github.com/en/copilot/get-started/features

    2. 

  2. ↑ https://copilot.github.trust.page/

    3. 

  3. ↑ https://docs.github.com/en/copilot/concepts/policies

    4. 

  4. ↑ https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/agent-mode-101-all-about-github-copilots-powerful-mode/

    5. 

  5. ↑ https://docs.github.com/copilot/reference/ai-models/supported-models

    6. 

  6. ↑ https://docs.github.com/en/copilot/get-started/features

    7. 

  7. ↑ https://github.blog/news-insights/company-news/github-copilot-is-moving-to-usage-based-billing/

    8. 

  8. ↑ https://docs.github.com/en/copilot/get-started/plans

    9. 

  9. ↑ https://github.com/features/copilot

    10. 









Отримано з https://wiki.kyiv.ua/index.php?title=GitHub_Copilot&oldid=1208