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GitHub Copilot 近期推出了一系列更新，其中最吸睛的莫過於整合了視覺辨識功能 (Vision for Copilot)，這項功能讓開發者可以直接上傳截圖、照片或手繪草圖，Copilot 就能夠根據圖片內容產生程式碼。想像一下，行銷團隊截取網頁圖片，標註需要修改的地方，直接丟給 Copilot，它就能自動生成程式碼來實現這些變更，溝通效率大幅提升！其實去年十月 VS Code 擴充功能就已經有類似功能，但當時需要自行申請 API 金鑰，現在 GitHub 直接將它整合進 Copilot，降低使用門檻，預計會更受歡迎。
另一個值得關注的更新是「next edit suggestions」功能，這讓 Copilot 的程式碼自動完成能力更上一層樓。過去 Copilot 主要根據游標位置的上下文提供建議，現在它會參考你最近的編輯紀錄，更精準地預測你下一步想做什麼。你可以按 Tab 鍵接受建議，按 Esc 鍵拒絕。這就像有個聰明的夥伴，會根據你的習慣，在你需要的時候給出最貼心的建議。此外，Copilot Edits 的通用版本以及新增的「agent mode」，也展現了 GitHub 對於 Copilot 未來發展方向的思考。GitHub CEO Thomas Dohmke 提到，「agent mode」可以自動識別與修改相關的檔案，不需要開發者手動選擇，讓開發者可以更專注在更重要的任務上。
GitHub 更長遠的目標是打造一個能夠獨立處理完整開發任務的「軟體工程代理人」(SWE agent)，也就是 Project Padawan。這個代理人可以在開發者的指導下，自主完成錯誤修復、功能開發等任務。Thomas 強調，GitHub 會與合作夥伴和社群共同開發這個項目，並透過使用者回饋不斷改進。雖然目前 Project Padawan 尚未有明確的推出時間表，但它代表了 AI 在軟體開發領域的終極應用場景：讓 AI 不僅僅是輔助工具，而是能夠真正成為開發者的合作夥伴。
GitHub Copilot 的這些新功能，無疑讓軟體開發變得更加輕鬆。舉個例子，一位網頁設計師想將手繪的網站原型快速轉換成程式碼，過去可能要花很多時間手動編寫 HTML、CSS 和 JavaScript，現在只要將手繪原型拍照上傳到 GitHub Copilot，它就能自動生成基本的網頁結構和樣式，設計師再稍微調整一下，就能快速完成網站的初步搭建。一位資深開發者也分享，在進行大型專案的程式碼重構時，Copilot Edits 的「agent mode」可以自動識別需要修改的檔案，大幅節省了時間，提高了效率。
當然，在享受技術帶來便利的同時，我們也需要關注其可能帶來的倫理、責任與潛在風險。例如，如果 Copilot 生成的程式碼存在安全漏洞或侵權問題，責任應該由誰承擔？當 AI 在軟體開發中扮演越來越重要的角色時，開發者的角色又將如何轉變？
總而言之，GitHub Copilot 的更新預示著 AI 正在深刻地改變軟體開發的模式。AI 正在逐步滲透到開發流程的各個環節，從程式碼自動完成、錯誤檢查，到現在的視覺化程式碼生成、多檔案編輯。可以預見的是，未來 AI 將在軟體開發中扮演越來越重要的角色，開發者將更多地專注於高階設計和創意工作，而將繁瑣的程式碼編寫任務交給 AI 完成。這不僅可以提高開發效率，還可以降低開發門檻，讓更多人參與到軟體開發的行列中來。我們需要密切關注 AI 在軟體開發領域的發展，並積極應對其可能帶來的挑戰。