개요
깃허브 코파일럿 채팅는 GitHub Copilot용 AI 기반 채팅 인터페이스입니다. 이를 통해 AI 모델과 상호 작용하여 코딩 지원, 설명 및 제안을 대화형 형식으로 가져올 수 있습니다.
공동 파일럿 채팅 에서는 코드 제안 제공, 코드 기능 및 목적에 대한 자연어 설명 제공, 코드 단위 테스트 생성, 코드의 버그 수정 제안 등 다양한 코딩 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
깃허브 코파일럿 채팅 는 다음과 같은 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.
- GitHub (웹 사이트)
- Visual Studio Code, Xcode 및 JetBrains IDE와 같은 다양한 IDE
- GitHub Mobile
- GitHub Copilot 명령 줄 인터페이스 (CLI)
환경이 다르면 특징과 기능이 다를 수 있지만, 핵심 기능은 플랫폼 간에 일관성을 유지합니다. 각 환경에서 사용할 수 있는 기능을 탐색하려면 GitHub Copilot Chat 사용법 가이드 및 GitHub Copilot에 대한 자습서를 참고하세요.
제한 사항
공동 파일럿 채팅 는 코딩 작업을 지원하도록 설계되었지만 생성되는 코드를 검토하고 유효성을 검사할 책임이 있습니다. 항상 정확하거나 최적의 솔루션을 생성할 수는 없으며, 보안 취약성 또는 기타 문제가 포함된 코드를 생성하는 경우도 있을 수 있습니다. 프로덕션 환경에서 코드를 사용하기 전에 항상 테스트하고 검토하세요.
세션 간에 공동 파일럿 채팅Copilot 클라우드 에이전트 컨텍스트 전달
GitHub에서 공동 파일럿 채팅 및 Copilot 클라우드 에이전트가 컨텍스트를 공유할 수 있습니다. 채팅에서 에이전트 세션을 시작하면 세션이 대화의 컨텍스트를 통합하고 세션이 실행되는 동안 진행 상황에 대한 채팅을 Copilot 계속할 수 있습니다.
공동 파일럿 채팅 에서는 관련 에이전트 세션 로그를 끌어서 만든 Copilot 끌어오기 요청에 대한 질문에 답변할 수 있으므로 대화를 종료하지 않고 변경된 내용, 유효성 검사된 내용 및 이유를 물어볼 수 있습니다.
이 컨텍스트 전달은 현재 작업 중인 공동 파일럿 채팅 세션 및 클라우드 에이전트 세션으로 범위가 지정됩니다. 이는 여러 세션에 걸쳐 리포지토리와 기본 설정에 대한 장기적이고 지속적인 이해를 형성하는 Copilot 메모리와는 구별됩니다. 자세한 내용은 에이전트 세션 관리을(를) 참조하세요.
공동 파일럿 채팅 응답 사용자 지정
GitHub Copilot, GitHub, Visual Studio Code의 Visual Studio은(는) 충분한 컨텍스트가 제공되면 팀의 업무 방식, 사용하는 도구, 프로젝트의 세부 사항 또는 개인 선호에 맞춘 채팅 응답을 제공할 수 있습니다. 각 프롬프트에서 지침을 반복하는 대신 수신하는 응답을 사용자 지정하기 위한 공동 파일럿 채팅 지침을 만들고 저장할 수 있습니다.
에 대한 공동 파일럿 채팅사용자 지정 지침을 만들 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 이는 세 가지 주요 범주로 분류됩니다.
- 개인 지침: 사용자가 받는 모든 채팅 응답이 사용자의 기본 설정에 맞게 조정되도록 개인 지침을 추가할 수 있습니다.
- 리포지토리 지침: 리포지토리에 지침 파일을 저장하면 리포지토리 컨텍스트에서 묻는 모든 프롬프트에 정의한 지침이 자동으로 포함됩니다.
- 조직 지침: 조직 소유자인 경우 조직의 사용자 지정 지침 파일을 만들 수 있습니다. 그러면 조직이 소유한 모든 리포지토리 컨텍스트에서 요청하는 모든 프롬프트에 사용자가 정의한 지침이 자동으로 포함됩니다.
자세한 내용은 GitHub Copilot에 대한 개인 사용자 지정 지침 추가, GitHub Copilot 대한 리포지토리 사용자 지정 지침 추가 및 GitHub Copilot에 대한 조직 사용자 지정 지침 추가 참조하세요.
공동 파일럿 채팅에 대한 AI 모델
응답을 생성하는 데 사용하는 모델을 Copilot 변경할 수 있습니다. 질문 유형에 따라 다른 모델이 더 잘 수행되거나 더 유용한 응답을 제공할 수 있습니다. 옵션으로는 고급 기능을 갖춘 프리미엄 모델이 있습니다.
공동 파일럿 채팅 확장
공동 파일럿 채팅 은 기능을 향상시키고 다른 도구 및 서비스와 통합하기 위해 다양한 방법으로 확장할 수 있습니다. 여기에는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하여 컨텍스트 인식 AI 지원을 제공하거나 타사 도구를 연결하여 'AI 기능'을 활용하는 GitHub것이 포함될 수 있습니다.
MCP를 사용하여 공동 파일럿 채팅 확장
MCP는 애플리케이션이 LLM(대규모 언어 모델)과 컨텍스트를 공유하는 방법을 정의하는 개방형 표준입니다. MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 원본 및 도구에 연결하여 보다 효과적으로 함께 작동할 수 있도록 하는 표준화된 방법을 제공합니다.
공동 파일럿 채팅 및 JetBrains IDE와 같은 다양한 IDE에서 Visual Studio Code에 컨텍스트를 제공하도록 MCP 서버를 구성할 수 있습니다. GitHub Copilot Chat의 경우 GitHub MCP 서버가 자동으로 구성되어, 공동 파일럿 채팅가 요청에 따라 브랜치 생성이나 풀 리퀘스트 병합과 같은 제한된 작업을 수행할 수 있습니다. 자세한 내용은 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 사용하여 GitHub Copilot Chat 확장 및 IDE에서 GitHub MCP 서버 사용 참조하세요.