Laissez l'agent de codage Copilot se charger des tâches fastidieuses : analyser votre référentiel, planifier des tâches en plusieurs étapes, créer des tickets et des pull requests, par Bruno Capuano.GitHub Copilot est un assistant IA de programmation et de complétion de code développé par GitHub et OpenAI qui aide les utilisateurs des environnements de développement intégrés (EDI) Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim et JetBrains en complétant automatiquement le code. Actuellement disponible sur abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, ce logiciel d'intelligence artificielle générative a été annoncé pour la première fois par GitHub le 29 juin 2021. Les utilisateurs peuvent choisir le grand modèle de langage utilisé pour la génération.
L'agent de codage GitHub Copilot change la façon dont les développeurs .NET travaillent. Au-delà des suggestions en ligne, il peut analyser votre référentiel, planifier des tâches en plusieurs étapes, créer des tickets et des pull requests, et appliquer les modifications à tous les projets, le tout dans le cloud. Dans cet article, nous vous présentons deux scénarios concrets à l'aide de l'exemple eShopLite : la création automatique de tests unitaires manquants et la mise en œuvre d'une nouvelle fonctionnalité à partir d'un PRD.
Accélérer le développement .NET avec l'agent de codage GitHub Copilot
L'écosystème .NET continue d'évoluer, et les outils basés sur l'IA commencent à jouer un rôle clé dans la manière dont les développeurs créent, testent et maintiennent leurs applications. L'agent de codage GitHub Copilot représente l'une des opportunités les plus intéressantes pour les développeurs .NET.
Contrairement aux complétions en ligne classiques de Copilot, l'agent de codage fonctionne sur le cloud et peut prendre en charge des tâches en plusieurs étapes, se coordonner avec les référentiels GitHub et même créer des tickets et des pull requests à votre place. Copilot passe ainsi du statut de « programmeur en binôme » à celui d'agent d'automatisation capable d'accélérer les tâches répétitives et de vous libérer pour vous permettre de vous concentrer sur l'architecture et l'innovation.
Dans cet article, nous allons passer en revue deux scénarios réels à l'aide de la solution d'exemple eShopLite :
- Automatisation de la création de tests unitaires.
- Mise en œuvre d'une nouvelle fonctionnalité à l'aide d'un document de spécifications produit (PRD).
Scénario 1 : automatisation des tests unitaires avec Copilot
En tant que développeurs, nous savons que les tests unitaires sont essentiels à la maintenabilité des logiciels. Mais soyons honnêtes : écrire des tests unitaires n'est pas toujours la partie la plus passionnante du travail (je sais, c'est peut-être juste moi). C'est là que l'agent de codage GitHub Copilot peut vous aider.
Étape 1 – Identifier les tests unitaires manquants
Nous commençons par demander à Copilot d'analyser la solution et d'identifier les lacunes dans la couverture des tests.
Instruction générative utilisée :
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 | Analyser la solution actuelle et proposer des tests unitaires à ajouter dans le scénario [scenarios\01-SemanticSearch]. Dressez une liste des tests dans laquelle chaque élément comporte un titre, une description, une justification, les fichiers concernés (chemins d'accès), le nom de la méthode de test, les cas de test (objets avec nom, arrangement, action, assertion, résultat attendu facultatif), les dépendances (à simuler), la priorité (élevée|moyenne|faible) et la complexité (faible|moyenne|élevée). Veillez à ce que les suggestions soient réalisables et utilisez des chemins d'accès relatifs au référentiel. |
Étape 2 – Examiner les tests suggérés
Copilot fournit une proposition structurée avec des justifications claires et les résultats attendus. Cela aide les développeurs à valider rapidement si les tests suggérés correspondent aux exigences du projet.
Étape 3 – Créer un ticket GitHub
Une fois que nous sommes satisfaits de la liste, nous demandons à Copilot de créer un ticket GitHub contenant tous les détails des tests unitaires manquants.
Instruction générative utilisée :
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 3 | Compte tenu de la liste actuelle des tests unitaires manquants, créez un nouveau ticket GitHub intitulé « Implémenter les tests unitaires manquants ». Le contenu du nouveau ticket GitHub doit décrire chaque test manquant à implémenter ultérieurement. Affichez l'ID et l'URL du nouveau ticket créé dans le référentiel actuel. |
Remarque : Pour créer le ticket, nous utilisons les outils GitHub MCP Server avec Copilot.
Étape 4 – Attribuer à Copilot Coding Agent
La dernière étape consiste à attribuer le problème à Copilot Coding Agent. À partir de là, Copilot génère automatiquement les tests, ouvre une demande d'extraction et attend la validation humaine.
Instruction générative utilisée :
| Code : | Sélectionner tout |
Attribuer le nouveau problème à @copilot
Ce workflow réduit la charge manuelle liée à la rédaction de tests standardisés et contribue à garantir une qualité de test constante dans l'ensemble de la solution.
Scénario 2 : implémentation d'une fonctionnalité avec un serveur de paiement fictif
Le deuxième scénario montre comment l'agent de codage Copilot peut aller au-delà des tests et implémenter de nouvelles fonctionnalités. Au lieu de passer directement au code, nous commençons par un document de spécifications produit (PRD).
Étape 1 – Générer un PRD
Nous demandons à Copilot de rédiger un PRD qui reflète l'intention et les exigences liées à l'ajout d'un service de paiement fictif.
Instruction générative utilisée :
| Code : | Sélectionner tout |
1 2 | Créez un nouveau fichier Markdown nommé « 04-PRD_Add_Payment_Mock_Server.md » contenant un document sur les exigences du produit (PRD) intitulé « PRD : Ajouter un serveur de paiement fictif / service de paiement à eShopLite ». Rédigez un document concis et axé sur les activités commerciales. Incluez les sections suivantes : Objectif, Portée, Critères clés de réussite, Liste de contrôle rapide, Hypothèses, Présentation générale de la conception, Résumé du contrat API, Résumé du modèle de données, Remarques sur la mise en œuvre, Configuration et paramètres locaux par défaut, Remarques sur la sécurité et la confidentialité, Tests et validation, Critères d'acceptation, Plan de déploiement et Annexe avec exemple de requête/réponse JSON. |
Le PRD généré n'est pas seulement un texte de remplissage ; il fournit des détails exploitables tels que les points de terminaison, les variables d'environnement et les critères d'acceptation. Cela permet de s'assurer que les développeurs et les parties prenantes sont sur la même longueur d'onde avant que le code ne soit écrit.
Étape 2 – Mettre en œuvre le PRD
Une fois le PRD approuvé, nous le transmettons à Copilot Coding Agent afin de mettre en œuvre les fonctionnalités souhaitées.
Copilot crée les modifications de code, met à jour les configurations et génère même des éléments d'interface utilisateur si nécessaire. Il utilise également des outils MCP, tels que Playwright, pour capturer des captures d'écran et valider l'expérience de bout en bout.
Cela montre le véritable potentiel : utiliser l'IA pour faire le lien entre la documentation, la planification et l'exécution. Copilot ne vous aide pas seulement à taper plus vite, il vous aide aussi à livrer des fonctionnalités plus rapidement.
Résumé
L'agent de codage GitHub Copilot représente un changement dans la façon dont les développeurs .NET peuvent aborder la productivité.
- Pour les tests, il identifie les couvertures manquantes, crée des tickets et génère des PR.
- Pour les fonctionnalités, il traduit les exigences en code fonctionnel via des PRD.
- Pour la collaboration, il s'intègre de manière transparente aux workflows GitHub et aux pull requests.
- Et plus encore !
Au lieu de remplacer les développeurs, il améliore leur flux de travail, en automatisant les étapes répétitives et en permettant aux humains de se concentrer sur la créativité, la conception et la révision.
Si vous travaillez avec .NET et que vous n'avez pas encore essayé l'agent de codage Copilot, c'est le moment idéal pour le tester. Et n'oubliez pas que vous pouvez personnaliser le fonctionnement de l'agent de codage dans votre dépôt à l'aide des instructions personnalisées AGENTS.md.
Attention : Bien que Copilot puisse implémenter avec succès les tests unitaires manquants et même générer de nouvelles fonctionnalités, il est essentiel de vérifier attentivement le code généré avant de le fusionner. La supervision humaine garantit la qualité et la sécurité du code, ainsi que sa conformité avec les normes du projet.
Source : "Let Copilot Coding Agent handle the busy work"
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