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喵星人

09/20 12:30

所有人都可以用了!GitHub Copilot Extensions 進入公開測試:整合第三方工具,提升開發效率
隨著 GitHub 持續進步,其 AI 開發助手 GitHub Copilot 也迎來了重要更新──GitHub Copilot Extensions。這項全新擴充功能現已進入公開測試階段,旨在整合多款第三方工具如 Docker、Azure、MongoDB 等,讓開發者能直接在 Copilot Chat 內與這些工具互動。這篇文章將深入介紹這項新功能的運作方式、能解決哪些開發過程中的痛點,以及對開發者和企業的價值。
▍GitHub Copilot Extensions 是什麼?
GitHub Copilot Extensions 是一項讓開發者在編碼過程中無需離開工作環境即可直接調用外部工具的新功能。這些擴充程式不僅可以與第三方工具整合,還能支援內部專有工具,讓開發者能夠更輕鬆地維持工作流程的一致性和效率。簡單來說,GitHub Copilot Extensions 提供了一個開發者可依需求打造、整合各種工具的開放平台,旨在提升整體開發效率。
目前,GitHub Copilot Extensions 支援 Docker、Microsoft Azure、Teams、MongoDB、Sentry 和 Stripe 等第三方工具,且未來會不斷擴展其支援範圍,滿足更多開發者的需求。
▍GitHub Copilot Extensions 的功能與優勢
1. 提升開發效率,減少切換工具的時間
開發者經常需要切換不同的工具來解決問題,如從 GitHub 查看程式碼、再轉到 Docker 管理容器、最後進入 MongoDB 進行資料庫管理。而 GitHub Copilot Extensions 則將這些工具整合至 Copilot Chat 介面中,開發者可直接透過自然語言與這些工具互動,不需再進行工具之間的切換,節省寶貴的時間並減少操作的繁瑣度。
2. 支援內部專有工具與工作流程
除了預設支援的第三方工具,GitHub Copilot Extensions 也允許開發者自定義擴充功能,並將公司內部的 API 與工具整合進來。這對企業來說是一項重要功能,因為它能夠針對公司專屬的工作流程與標準進行優化,讓開發人員在使用 GitHub Copilot 時,可以更精確地遵循企業內部的工作流程和開發規範。
3. 即時回應問題,加速問題解決流程
GitHub Copilot Extensions 的另一大亮點在於其可以即時響應問題並加速問題的解決。假設你在處理資料庫錯誤時,可以同時從多個工具獲取相關資料和日誌,再透過工具如 Sentry 來進行錯誤排查,最後直接在 Copilot 內部進行部署。這樣的工作流程能幫助開發人員在更短的時間內找到解決方案,極大提高了生產力。
▍GitHub Copilot Extensions 如何幫助開發者?
對於開發者來說,GitHub Copilot Extensions 提供了更為簡化的開發體驗。無論是個人開發者還是企業開發團隊,這些擴充程式的優勢在於能夠提升專案進度,降低錯誤排查時間,並且減少中斷工作流程的情況。例如,一個剛進入 DevOps 團隊的新成員,可以使用公司定制的 Copilot Extensions 來獲取內部專業知識,並直接在 Copilot Chat 中執行具體的操作,這不僅加速了新成員的上手速度,還減少了學習其他工具介面的時間。
此外,這些擴充功能還提供了直接從 Copilot 介面存取文件、測試計劃、問題單等資料的能力,讓開發者能夠在編輯器中便捷地進行查詢,避免了繁瑣的查找過程。
▍開發者與企業的定制化擴充方案
GitHub Copilot Extensions 不僅對個人開發者有利,對企業來說更是提供了一個量身定制的解決方案。企業可以根據自身需求建立專屬的擴充程式,這些擴充程式可以將企業的內部開發流程、規範以及專有工具整合進來,形成一個完整的開發生態系統。如此一來,開發人員可以更輕鬆地遵守企業的內部規範,並且減少錯誤和不一致的情況發生。
例如,Octopus 團隊利用 GitHub Copilot Extensions 建立了一個擴充程式,讓開發者能夠在 Copilot Chat 中隨時獲取內部系統的專業知識與流程,從而加速了產品部署與問題解決的速度。
▍GitHub Copilot Extensions 的未來展望
隨著 GitHub Copilot Extensions 的推出,未來將會有更多的開發工具與它整合,提供開發人員一個無縫的工作流程。對於第三方工具的開發者來說,這也代表著一個巨大機會,他們可以通過 GitHub Marketplace 將自己的工具展示給更廣大的開發者社群。
同時,GitHub 將持續改進這項平台,並根據使用者的反饋優化其功能。未來的 AI 輔助開發不僅僅是提高程式碼建議的智能程度,而是創造一個更加靈活、可擴展的環境,讓每個開發者與企業都能根據自身需求進行調整。
GitHub Copilot Extensions 的推出,為開發者與企業提供了一個強大的工具整合平台,讓工作流程更加流暢、問題解決更為高效。無論是第三方工具還是內部定制方案,這些擴充功能都能幫助開發者專注於核心業務問題,減少切換工具和查找資料的時間,從而大幅提升生產力。
現在就試試 GitHub Copilot Extensions,看看它如何改變你的開發流程吧!
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2023/12/15

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產品經理(PM)學習數據分析的好處!強化決策依據、提早發現問題等,提升你的產品市場競爭力
當產品經理 (PM) 掌握了數據分析能力後,可以更全面、深入地應用數據來推動產品成功,數據分析技能讓 PM 不僅能回答「發生了什麼」,還能進一步探索「為什麼會發生」和「我們應該怎麼做」,大幅增強了在產品開發中的核心價值。以下是數據分析對 PM 的詳細好處說明:
1. 強化決策依據
- 客觀數據支撐決策:傳統的決策過程可能依賴經驗或直覺,但數據分析可以提供具體的數字和趨勢,幫助 PM 以更客觀的角度看待問題。例如,針對某功能是否受歡迎,分析其使用數據和留存率就能提供比用戶反饋更有力的證據。
- 快速響應市場變化:透過分析市場數據(如用戶需求變化、競爭對手行動),PM 可以在市場出現變動時更快調整產品策略,搶占先機。
2. 識別問題並發現機會
- 找出用戶痛點:PM 可以通過數據分析識別用戶的困難,例如在某些功能流程中,發現有較多用戶流失,可能意味著該功能體驗需要優化。
- 發現新功能需求:從用戶行為數據中挖掘未來的潛在需求,例如發現用戶在特定情況下會頻繁使用某些功能,可能是新功能的開發方向。
- 市場細分:數據分析能幫助 PM 更清晰地識別目標客群,並了解各類用戶群的不同需求。例如,透過行為分析找出不同用戶群對產品功能的偏好,有利於制定更具針對性的產品策略。
3. 追蹤產品成效
- KPI 和指標監控:PM 可以透過分析各種關鍵績效指標 (KPI) 來判斷產品是否達到目標,如用戶留存率、活躍度和轉化率等。這有助於 PM 對產品發展進行定期檢查,確保方向符合目標。
- 衡量改版效果:每次產品的改版或新功能上線後,PM 可以透過數據分析追蹤改變的影響,如通過 A/B 測試來確定改動是否帶來正面結果,並從數據中了解具體影響程度。
- 數據驅動迭代:透過數據得出的 insights,PM 可以不斷優化和迭代產品,提升用戶體驗。例如,針對某些低互動率的功能,PM 可以根據分析結果找到改進方法。
4. 增強與數據團隊的合作
- 更好地表達需求:當 PM 具備基礎數據分析技能後,可以更精確地描述所需的數據指標和報告形式,避免因溝通不清而浪費數據團隊的時間。
- 提升分析報告的理解力:PM 可以更輕鬆地理解數據團隊提供的分析結果,快速從數據中提取重點,將結果轉化為行動方案,而不是依賴數據專家進行翻譯。
- 減少依賴並增加自主性:具備基本的數據技能後,PM 可以自己完成簡單的數據查詢與分析,減少對數據團隊的依賴,加速產品迭代過程。
5. 提升市場競爭力
- 更全面的市場理解:數據分析不僅幫助 PM 解讀自家產品的表現,也能分析市場動向、競爭對手的策略等。例如,透過第三方數據平台(如 Similarweb 或 App Annie)獲得競品流量來源、用戶行為偏好等。
- 前瞻性預測:在掌握了用戶行為、需求變化的數據趨勢後,PM 可以做出更前瞻的產品策略規劃。例如,預測某種新興需求的增長,並搶先推出對應功能
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