三位 Java Champion 如何用 GitHub Copilot 提升生产力
GitHub 博客采访了三位拥有十余年 Java 经验的 Java Champion，分享在生产与开源项目中使用 GitHub Copilot 的具体做法。Vlad Mihalcea 借助 Copilot 将原本需数周的功能开发缩短到两天，并按任务复杂度在 Opus 的 1 million 上下文窗口与更轻量模型间切换。
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GitHub Blog · AI & MLAI 评分2222
GitHub Blog · AI & MLAI 评分3434 如何在 VS Code 中继续 GitHub Copilot 应用会话
GitHub Copilot 应用中的会话可直接在 VS Code 中打开，对话、代码改动和工作上下文完整保留。VS Code 会加载该会话对应的 worktree，并在 Copilot 侧边栏显示原会话，便于逐行审查 diff、手动编辑、本地运行测试，最后提交并推送到会话关联的 pull request。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4646 GitHub 新密钥检测模型：用更少噪音发现更多密钥
GitHub 用微调后的 ModernBERT 分类器替换原有 LLM 密钥扫描流程，在推送后扫描中把中位执行时间降低 86%、服务成本降低 98%，告警接受率提升 11.5%。该两阶段流程先用正则生成候选，再由模型结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭据，并已把通用密钥检测扩展到推送保护。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分4242 GitHub Copilot 入门：如何让 Copilot 了解你的代码库
GitHub Copilot 入门系列介绍四种让 Copilot 适配项目的方式：用 .github/copilot-instructions.md 定义仓库级规范，用 agent skills 封装可复用流程，用 custom agents 处理跨文件的复杂任务，用 MCP servers 连接外部工具与数据源。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 推出基于 ModernBERT 的通用密钥检测模型
GitHub 发布与 Microsoft Applied Sciences 合作微调的 ModernBERT 分类器，用代码上下文识别无固定格式的密钥，可在 2 毫秒内评估一批候选密钥，并称可让可拦截的密钥数量增加一倍以上。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5858 GitHub 发布 AI 代码审查开放基准 ReviewBench
GitHub 发布 AI 代码审查离线基准 ReviewBench，基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布特征，构建了覆盖 19 种语言、219 个公开 PR 的评测集。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分2525 GitHub 博客：AI 正在改变开发者工作，值得强化的三项技能
GitHub 博客提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它，不轻信 AI 的第一个答案，以及用 AI 省下的时间解决更大问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型审查计划、代码和测试，以发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Blog · AI & MLAI 评分5555 GitHub Copilot 入门教程：如何用 canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可定制界面，用户和智能体共享同一份状态，可做成看板、问题分诊板、发布清单或表格。创建时只需打开智能体会话，输入 /create-canvas 技能并用自然语言描述工作流、界面操作和智能体可执行的动作，智能体便会生成界面并在右侧面板打开。