概要
GitHub Copilot Chat は、 GitHub Copilot用の AI を利用したチャット インターフェイスです。 AI モデルと対話して、コーディング支援、説明、提案を会話形式で取得できます。
Copilot Chat コードの提案の提供、コードの機能と目的の自然言語の説明の提供、コードの単体テストの生成、コード内のバグに対する修正プログラムの提案など、さまざまなコーディング関連のタスクに役立ちます。
GitHub Copilot Chat は、さまざまな環境で使用できます。
- GitHub (Web サイト)
- Visual Studio Code、Xcode、JetBrains IDE などのさまざまな IDE
- GitHub Mobile
- GitHub Copilot CLI
- GitHub Copilot app
環境によって機能が異なる場合がありますが、コア機能はプラットフォーム間で一貫しています。 各環境で使用できる機能については、GitHub Copilot ChatハウツーガイドとGitHub Copilot のチュートリアルを参照してください。
制限事項
Copilot Chat は、コーディング タスクを支援するように設計されていますが、生成されるコードの確認と検証は引き続き担当します。 正しいソリューションや最適なソリューションが常に生成されるとは限らず、セキュリティの脆弱性やその他の問題を含むコードが生成されることがあります。 コードは運用環境で使用する前に、必ずテストして確認してください。
Copilot Chat セッションとCopilot cloud agent セッションの間でコンテキストを渡す
GitHubでは、Copilot ChatとCopilot cloud agentはコンテキストを共有できます。 チャットからエージェント セッションを開始すると、セッションには会話のコンテキストが組み込まれます。セッションの実行中は、その進行状況に関する Copilot とチャットを続けることができます。
Copilot Chat では、関連するエージェント セッション ログをプルして Copilot によって作成されたプル要求に関する質問にも回答できるため、会話を離れることなく、変更された内容、検証された内容、および理由を確認できます。
このコンテキストの受け渡しは、現在使用中の Copilot Chat セッションと cloud agent セッションに限定されます。 Copilot Memoryとは異なり、セッション間でリポジトリと基本設定を長期的かつ永続的に理解できます。 詳細については、「エージェント セッションの管理」を参照してください。
Copilot Chat応答のカスタマイズ
GitHub Copilot GitHub、Visual Studio Code、Visual Studioでは、チームの働き方、使用するツール、プロジェクトの詳細、個人の好みに合わせて調整されたチャット応答を提供できます。これを行うには十分なコンテキストを提供します。 各プロンプトで手順を繰り返す代わりに、 Copilot Chat の手順を作成して保存し、受信する応答をカスタマイズできます。
Copilot Chatのカスタム命令を作成する方法はさまざまです。 これらは主に 3 つのカテゴリに分類されます。
- 個人の指示: ユーザーが受け取るすべてのチャット応答がユーザーの好みに合わせてカスタマイズされるように、個人の指示を追加できます。
- リポジトリ指示: 指示ファイルをリポジトリに格納すると、リポジトリのコンテキストで質問されるすべてのプロンプトに、定義した指示が自動的に含まれるようになります。
- Organization の指示: Organization 所有者である場合は、organization のカスタム指示ファイルを作成して、organization が所有するリポジトリのコンテキストで質問されるすべてのプロンプトに、定義した指示が自動的に含まれるようにすることができます。
詳細については、「GitHub Copilot 用に個人用カスタム命令を追加する、GitHub Copilot用のリポジトリカスタム命令の追加 および GitHub Copilot の組織のカスタム手順を追加する を参照してください。
Copilot Chat 用のAIモデル
応答の生成に使用 Copilot モデルを変更できます。 質問の種類によっては、別のモデルの方がより良いパフォーマンスを発揮したり、より有用な回答が提供されたり場合があります。 オプションには、高度な機能を備えた Premium モデルも含まれます。
Copilot Chat の拡張
Copilot Chat は、さまざまな方法で拡張して、その機能を強化し、他のツールやサービスと統合することができます。 これには、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を使用してコンテキストに対応した AI 支援を提供したり、サード パーティのツールを接続して GitHubの AI 機能を活用したりできます。
MCP を使用した Copilot Chat の拡張
MCP は、アプリケーションが大規模言語モデル (LLM) とコンテキストを共有する方法が定義されているオープン標準です。 MCP は、AI モデルをさまざまなデータ ソースとツールに接続する標準化された方法を提供し、それらがより効果的に連携できるようにします。
MCP サーバーを構成して、Copilot Chat や JetBrains IDE などの各種 IDE で Visual Studio Code にコンテキストを提供できます。 Copilot Chat in GitHubの場合、GitHub MCP サーバーは自動的に構成され、ブランチの作成やプル要求のマージなど、Copilot Chatが限られたタスク セットを要求時に実行できるようになります。 詳細については、「モデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバーを使用した GitHub Copilot Chatの拡張 および IDE での GitHub MCP サーバーの使用 を参照してください。