AI/ML 
Rozwój oprogramowania 
GitHub Copilot
Warsztat i wdrożenie Copilot
Co potrafi GitHub Copilot?
- Podpowiada inteligentny kod
- Znacząco redukuje powtarzalne zadania
- Automatycznie refaktoryzuje
- Szybko generuje testy
- Korzysta z plików konfiguracyjnych do utrzymania standardów kodu
- Tworzy rozbudowaną dokumentację
Otrzymujesz dopasowane rekomendacje kodu w czasie rzeczywistym, bazujące na Twoim projekcie i stylu programowania. Możesz opisywać kod w prostych słowach i języku naturalnym, a Copilot przetłumaczy to na kod. Jednocześnie sztuczna inteligencja automatycznie proponuje ulepszenia struktury i czytelności.
Z jakimi wyzwaniami mierzą się współczesne firmy?
Zwiększona produktywność:
55% szybsze wykonywanie zadań
46% kodu generowanego automatycznie
78% skuteczniejsza realizacja zadań
Poprawiona jakość kodu:
o 55% mniej błędów
Do 15% szybsze Code Review
Większa spójność
Przyspieszone uczenie się:
Szybsze wdrożenie dzięki fragmentom kodu Copilot
Satysfakcja:
60–75% mniej frustracji
87% odczuwa więcej energii
73% pomaga Copilot utrzymać flow
Implementacja według modelu 4D
Analiza i diagnoza
Dokładnie analizujemy bieżące środowisko pracy, oceniamy infrastrukturę techniczną, identyfikujemy potencjalne wyzwania i ryzyka oraz przeprowadzamy analizę prawną (prawa autorskie, AI-Act i inne).
Konfiguracja i dopasowanie
Na fazę pilotażową tworzymy mały zespół i instalujemy Copilot w środowisku testowym, aby zebrać pierwsze doświadczenia i opinie.
Równolegle rozpoczynamy szkolenia poprzez warsztaty wprowadzające, z materiałami dostosowanymi do potrzeb i omówieniem najlepszych praktyk korzystania z Copilot.
Wdrożenie i szkolenie użytkowników
Cały zespół stopniowo uzyskuje dostęp do Copilot i przekazuje opinie, aby dostosować procesy.
Wsparcie i rozwój rozwiązania
W fazie optymalizacji tworzymy i dopracowujemy wytyczne oraz Best Practices na podstawie doświadczeń, aby stale poprawiać integrację Copilot w workflow. Identyfikujemy także komponenty systemu możliwe do ulepszenia lub automatyzacji.
Warsztat przygotowawczy do GitHub Copilot
W ramach warsztatu przygotowawczego do GitHub Copilot prezentujemy główne funkcje tego narzędzia oraz omawiamy najlepsze praktyki pozwalające w pełni wykorzystać jego potencjał. Podczas warsztatu praktycznego (hands-on) możesz obserwować pracę naszego programisty i zobaczyć, jak GitHub Copilot wspiera go m.in. poprzez:
- generowanie i udoskonalanie testów jednostkowych i integracyjnych,
- tworzenie dokumentacji technicznej przy minimalnym nakładzie czasu,
- proponowanie refaktoryzacji kodu za pomocą narzędzi AI.
Przykładowa agenda
Nasi klienci szczególnie cenią sobie te sesje na żywo, ponieważ dają one realistyczny wgląd w codzienną pracę z GitHub Copilot. Przykładowy przebieg warsztatu:
- Powitanie i wprowadzenie
- Ryzyka prawne związane z GitHub Copilot i podobnymi narzędziami
- Czym jest Prompt Engineering i jak go stosować?
- GitHub Copilot – sposób działania i licencje
- Live Coding Session w IntelliJ i VS Code
- GitHub Copilot Enterprise – przegląd funkcji, zapowiedź i alternatywy
- Metryki wydajności w developmentcie
- Opcjonalna demonstracja
- Sesja Q&A i podsumowanie
GitHub Copilot Workshop: Przebieg i metodyka
Treści kursu GitHub Copilot są indywidualnie dopasowane do Twoich potrzeb. Po krótkim powitaniu i wprowadzeniu w temat zajmujemy się najpierw kwestiami prawnymi związanymi z tego typu narzędziami, aby dać Ci pewność w korzystaniu z Copilot oraz podobnych asystentów. Następnie przechodzimy od razu do praktyki!
Wspólnie odpowiadamy na pytanie:
W naszych warsztatach stawiamy na interakcję, aby wszyscy uczestnicy byli zaangażowani i wspólnie osiągnęli cel. Wymiana doświadczeń pomaga uczestnikom utrzymać uwagę przez cały warsztat oraz przygotować się na przyszłe zadania i wyzwania.
Czym jest Prompt Engineering i jak działa? W tej części skupiamy się na znaczeniu Prompt Engineering i pokazujemy uczestnikom, jak skutecznie budować prompty.
Przekazujemy praktyczne wskazówki i prezentujemy różne techniki, a następnie przechodzimy do tematyki:
- Funkcjonalności
- Licencje
- Sposób działania
Kulminacyjny punkt warsztatu
Najważniejszym elementem warsztatu Copilot jest Live Coding Session w IntelliJ i VS Code. Pokazujemy generowanie kodu, szczegółowo omawiamy funkcje i metody oraz tworzymy całe pliki.
Skupiamy się także na wyjaśnianiu kodu, debugowaniu (wykrywaniu i naprawianiu błędów), refaktoryzacji kodu, generowaniu testów oraz dokumentacji (docstrings i komentarze).
Dla uzupełnienia oferujemy kompleksowy przegląd i zapowiedź funkcji GitHub Copilot Enterprise oraz alternatyw, a także analizę metryk wydajnośc developerskiej (Development Performance Metrics) do optymalizacji i lepszego oceniania produktywności, jakości i efektywności.
Opcjonalnie możesz wybrać dodatkową demonstrację ChatGPT i Claude w programowaniu lub praktyczny warsztat z czatami.
Warsztat kończy się rundą Q&A z otwartą dyskusją, oceną uczestnika z rocznym doświadczeniem w pracy z AI-asystentami oraz podsumowaniem.
Implementacja GitHub Copilot w firmie
Wdrożenie GitHub Copilot obejmuje szereg działań przygotowawczych i wykonawczych, aby wszystkie elementy współdziałały sprawnie i osiągały oczekiwany efekt. W każdej fazie wspieramy Cię doradztwem i praktycznym wsparciem, dbając o sukces implementacji.
Szczególną uwagę przykładamy do fazy przygotowawczej, która rozpoczyna się od kursu GitHub Copilot oraz stopniowego przejścia przy pomocy małej grupy pilotażowej, zanim nastąpi szerokie wdrożenie (rollout).
Bezpieczeństwo i zgodność
W tym wrażliwym obszarze sprawdzamy, czy zastosowanie GitHub Copilot jest zgodne z wewnętrznymi zasadami bezpieczeństwa i ochrony danych w Twojej firmie, oraz dbamy o to, by poufne informacje nie były przekazywane przez AI. Gwarantujemy także zgodność Copilot z wymogami compliance.
Oprócz weryfikacji standardów mogą zostać wdrożone dodatkowe środki bezpieczeństwa, takie jak ograniczenie działania AI do wybranych obszarów.
Zarządzanie zmianą i szkolenie pracowników
Kluczowym elementem zarządzania zmianą i szkolenia pracowników powinna być transparentna komunikacja oraz mentalne i techniczne przygotowanie na nadchodzące zmiany.
Sztuczna inteligencja odciąży pracowników od zadań, które zwykle są mało lubiane, i jednocześnie wesprze ich w głównych obowiązkach. Dzięki temu wzrośnie nie tylko produktywność, ale również satysfakcja z pracy. AI nie zastąpi profesjonalnego programisty, lecz będzie aktywnym partnerem w procesie programowania.
Faza pilotażowa i pierwsze kroki
Przed pełnym wdrożeniem, mała grupa będzie testować Copilot w bezpiecznym środowisku testowym. Grupa ta zbierze pierwsze doświadczenia i będzie regularnie przekazywać feedback dotyczący przebiegu testów.
Dodatkowo zostanie przeprowadzona faza szkoleniowa w postaci warsztatów wprowadzających. Zespół zostanie przygotowany na podstawie materiałów szkoleniowych opracowanych zgodnie z realnymi potrzebami firmy. Całość będzie wsparta najlepszymi praktykami w korzystaniu z Copilot.
Integracja z istniejącym środowiskiem
Naszym zadaniem jest płynne włączenie GitHub Copilot w istniejące procesy i narzędzia developerskie. Opracowaliśmy kompleksową koncepcję, która nie tylko uwzględnia, lecz stawia w centrum indywidualne potrzeby Twojej organizacji.
Realizujemy to poprzez wsparcie w konfiguracji używanych przez Ciebie IDE, połączenie firmowych repozytoriów GitHub i zapewnienie, że workflow Twoich programistów przebiega bez zakłóceń.
Technologie, których używamy
Best Practices i scenariusze zastosowania
Dla efektywnego korzystania z GitHub Copilot wspieramy Państwa sprawdzonymi Best Practices oraz konkretnymi rozwiązaniami dla indywidualnych scenariuszy w Państwa firmie.
Best Practices, które przekazujemy, to sprawdzone metody i wskazówki, dzięki którym programiści mogą wykorzystywać Copilot w sposób celowy i długofalowy.
- Copilot wspiera, ale nie zastępuje programisty – pełna kontrola nad kodem pozostaje w rękach człowieka.
- Copilot przedstawia propozycje, na które można interaktywnie reagować, aby uzyskać kod wysokiej jakości.
- Korzystanie z Copilot w zespole ma sens i jest szczególnie skuteczne.
- AI zwiększa spójność i szybkość całego procesu rozwoju.
Copilot może być również wykorzystywany do ukierunkowanych zastosowań, na przykład do wykonywania powtarzalnych zadań, takich jak automatyczne pisanie testów. Kolejne scenariusze to wsparcie programistów przy stosowaniu nowych języków programowania, szybkie wykrywanie błędów, czyli tzw. debugging, a także szybkie tworzenie prototypów, w których programista koncentruje się na logice i funkcjonalności, podczas gdy Copilot przejmuje tworzenie kodu.