Sommario

In questo modulo, tu:

• È stata creata una definizione di lavoro dell'intelligenza artificiale agente in SDLC e si è appreso come gli agenti differiscono dagli assistenti.

• Si è imparato come gli agenti vengano visualizzati su GitHub come collaboratori tramite rami, richieste pull, esecuzioni di workflow e revisioni.

• Praticato il piano → agire → valutare il ciclo di vita come modello di base per l'esecuzione e l'iterazione dell'agente.

• Si è appreso come GitHub funge da sistema di record e piano di controllo, usando controlli come set di regole/protezione dei rami, controlli obbligatori, revisioni obbligatorie, CODEOWNERS e ambienti (quando configurati).

• Sono stati identificati rischi comuni e antipattern e si è appreso come la tracciabilità e un modello di revisione basato sui collaboratori consentano di valutare in modo affidabile il lavoro dell'agente.

Altre informazioni

Per una lettura più approfondita, usare la documentazione ufficiale GitHub su:

• Visualizzare una richiesta pull creata da GitHub Copilot

• Creazione di set di regole per un repository e Informazioni sui rami protetti (regole di protezione dei rami)

• Informazioni sui proprietari di codice (CODEOWNERS)

• Usare GITHUB_TOKEN per l'autenticazione nei flussi di lavoro

• Caricamento di un file SARIF su GitHub (per l'analisi del codice)

• Informazioni sulla protezione push tramite analisi delle credenziali segrete

• Log di controllo per un'impresa (la disponibilità dipende dalla configurazione dell'organizzazione o dell'impresa)