Copilot Spaces の作成と使用

関連するコンテンツを整理して一元管理するスペースを作成することで、特定のタスクに沿ったコンテキストで Copilot の回答を得ることができます。

この機能を使用できるユーザーについて

Anyone with a Copilot license can use .

この記事の内容

メモ

は パブリック プレビュー 段階であり、変更される可能性があります。

  1. スペースを作成するには、https://github.com/copilot/spaces に移動し、[Create space] をクリックします。
  2. スペースに名前を付けます。
  3. スペースの所有者が自分か、自分が所属する organization かを選びます。 Organization が所有する は、GitHub の組み込みのアクセス許可モデルを使って共有できます。
  4. 必要に応じて、他のユーザーがスペースの目的を理解できるように説明を追加します。
  5. Create をクリックしてください。

へのコンテキストの追加

スペースには 2 種類のコンテキストを追加できます。

  • 指示: このスペース内で Copilot が重点を置くべき内容を説明するフリー テキスト。 専門分野、支援すべきタスクの種類、避けるべきタスクを記載します。 これにより、Copilot はユーザーの意図に基づいてより関連性の高い回答を提供できるようになります。

    次に例を示します。

    あなたは SQL ジェネレーターです。 あなたのジョブは、添付ファイルに定義されているサンプル クエリとデータ スキーマを取得し、ユーザーの目標に基づいて SQL クエリを生成することです。

  • 参照: パブリック リポジトリとプライベート リポジトリを含め、GitHub リポジトリでホストされている任意のコードを追加できます。 トランスクリプトやメモなどのフリーテキスト コンテンツを追加することもできます。

    ヒント

    から値を取得するために正式なドキュメントは必要ありません。 Slack スレッド、ビデオ通話の概要、箇条書きのメモなどを貼り付けてみましょう。

このコンテキストは、質問に対してより適切な回答を提供するために使われます。 さらに、 からは、常にリポジトリの main ブランチにあるコードの最新バージョンが参照されます。

の使用

スペースにコンテキストを追加したら、チャット インターフェイスで Copilot に質問することができます。 追加したコンテキストに基づいてチャットが行われます。

また、スペースに使われる大規模言語モデル (LLM) を変更することもできます。この場合、[CURRENT-MODEL ] ドロップダウン メニューを選び、使いたい AI モデルをクリックします。 適切な AI モデルの選択の詳細については、「タスクに適した AI モデルの選択」を参照してください。

次のステップ