LarO GitHub Copilot converte maquetes em código com a geração de imagem para código
O GitHub revelou uma série de atualizações para o Copilot, oferecendo uma prévia de um futuro mais autônomo para seu assistente de programação alimentado por IA.
Um novo recurso importante é o Copilot Vision, que permite aos usuários enviar uma captura de tela, foto ou diagrama diretamente para o chat. O Copilot então usa a entrada visual para gerar elementos de interface, código ou texto alternativo descritivo correspondentes.
Por exemplo, um membro da equipe de marketing pode capturar uma captura de tela de uma página da web e indicar visualmente as alterações desejadas. Em vez de descrever as edições em texto, eles podem simplesmente enviar a imagem anotada e instruir o Copilot a implementar as modificações mostradas.
É importante observar que essa funcionalidade já estava disponível como uma extensão do VS Code desde outubro passado. A Microsoft havia indicado que ela seria eventualmente descontinuada em favor de um recurso nativo do GitHub Copilot Chat. A versão anterior também exigia que os usuários fornecessem sua própria chave API.
Visão para o Copilot | Créditos da imagem: GitHub O GitHub também está lançando “sugestões de próxima edição”, um aprimoramento dos recursos principais de autocompletar código do Copilot.
Anteriormente, o GitHub Copilot no editor VS Code funcionava principalmente a partir da posição atual do cursor. Agora, ele analisa as edições recentes em todo o arquivo para prever a próxima ação provável do desenvolvedor, usando sinais contextuais mais ricos para propor automaticamente a edição subsequente.
Os desenvolvedores podem aceitar essas sugestões pressionando a tecla Tab ou rejeitá-las pressionando Esc.
Sugestões de próxima edição do GitHub Copilot | Créditos da imagem: GitHub O futuro autônomo do GitHub
O GitHub introduziu o Copilot Edits pela primeira vez em novembro passado, fornecendo uma interface de linguagem natural para executar alterações em vários arquivos. Esse recurso agora está disponível para o público em geral e inclui um novo “modo agente”. Esse modo identifica automaticamente todos os arquivos relevantes para as alterações solicitadas pelo desenvolvedor, eliminando a necessidade de especificar manualmente quais arquivos devem ser modificados.
“O Copilot agora se esforça mais para entender a intenção por trás da sua solicitação original e, então, tenta resolvê-la”, explicou o CEO do GitHub, Thomas Dohmke, ao TechCrunch.
A longo prazo, a visão é aplicar “modos de agente” semelhantes a outras áreas do Copilot, permitindo uma maior automação em tarefas de desenvolvimento interconectadas. Essa direção é reforçada por uma nova iniciativa chamada Project Padawan, essencialmente um agente de engenharia de software (SWE) capaz de lidar de forma independente com tarefas inteiras quando um desenvolvedor atribui uma questão ao Copilot.
Dohmke não forneceu um cronograma específico para o lançamento completo do Project Padawan, afirmando apenas que o GitHub colaborará com parceiros e a comunidade para aperfeiçoá-lo.
“Estamos buscando parceiros que também estejam criando agentes para integrar esse fluxo de trabalho e clientes para trabalhar conosco e fornecer feedback, porque sabemos que não será perfeito nesta fase”, disse Dohmke.
A TechCrunch publica um boletim informativo dedicado à IA. Inscreva-se aqui para recebê-lo em sua caixa de entrada todas as quartas-feiras.
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Comentários (2)
![JonathanGreen]()
Ah, l'idée de transformer une simple capture d'écran en code via Copilot, c'est séduisant sur le papier, mais franchement, je me demande si ça va vraiment marcher sans générer un tas de bugs invisibles. On dirait un gadget de plus pour faire joli dans les démos, mais dans la vraie vie, le diable se cache dans les détails. Peur que ça finisse par produire du code spaghetti que personne ne voudra relire. 😅
![FrankSanchez]()
This is a game-changer for prototyping! Just imagine snapping a quick sketch and having functional code pop out. It feels like we're inching closer to that 'idea to app' dream, though I wonder how it handles more complex UI logic beyond basic layouts. The potential for rapid iteration is huge.
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