O GitHub Copilot transforma a experiência do desenvolvedor. Com o respaldo de líderes em IA, o GitHub Copilot oferece assistência contextualizada em todo o ciclo de vida de desenvolvimento do software, como sugestões diretas, suporte por chat no IDE, explicações de código, respostas a documentos no GitHub e muito mais. Com o GitHub Copilot aprimorando seu fluxo de trabalho, os desenvolvedores podem se concentrar em: valor, inovação e satisfação.

O GitHub Copilot permite que os desenvolvedores concentrem mais energia na resolução de problemas e na colaboração, dedicando menos esforço a tarefas rotineiras e repetitivas. É por isso que os desenvolvedores que usam o GitHub Copilot relatam até 75% mais satisfação com seus trabalhos do que aqueles que não o usam, e são até 55% mais produtivos na escrita de código sem sacrificar a qualidade, o que resulta em desenvolvedores engajados entregando softwares excelentes mais rapidamente.

O GitHub Copilot integra-se aos principais editores, incluindo Visual Studio Code, Visual Studio, IDEs da JetBrains e Neovim e, ao contrário de outros assistentes de criação de código por IA, é integrado nativamente ao GitHub. Com milhões de usuários individuais e dezenas de milhares de clientes corporativos, o GitHub Copilot é a ferramenta de IA para desenvolvedores mais adotada no mundo e a vantagem competitiva que os desenvolvedores buscam.

O GitHub Copilot é treinado em todas as linguagens que aparecem em repositórios públicos. Para cada linguagem, a qualidade das sugestões recebidas pode depender do volume e da diversidade dos dados de treinamento disponíveis para essa linguagem. Por exemplo, o JavaScript está bem representado em repositórios públicos e é uma das linguagens mais compatíveis com o GitHub Copilot. Linguagens com menor representação em repositórios públicos podem gerar menos sugestões ou sugestões menos robustas.

O GitHub Copilot está disponível como uma extensão no Visual Studio Code, Visual Studio, Vim, Neovim, pacote de IDEs da JetBrains e Azure Data Studio. Embora a funcionalidade de sugestões em linha esteja disponível em todas essas extensões, a funcionalidade de chat está disponível atualmente apenas no Visual Studio Code, JetBrains e Visual Studio. O GitHub Copilot também é compatível com terminais através da CLI do GitHub e como uma integração de chat no Windows Terminal Canary. Com o plano GitHub Copilot Enterprise, o GitHub Copilot é integrado nativamente ao GitHub.com. Todos os planos são compatíveis com o GitHub Copilot no GitHub Mobile. O GitHub Mobile para Copilot Pro e Copilot Business tem acesso à pesquisa de código do Bing e de repositórios públicos. O Copilot Enterprise no GitHub Mobile oferece acesso adicional ao conhecimento da sua organização.

You can find a plethora of resources on GitHub Docs including quickstart guides for multiple surfaces and best practices. Our community has built Awesome GitHub Copilot to share reusable agents, skills, instructions, hooks, and tools built by developers to help you ship faster with Copilot. You can also find tutorials and YouTube videos to help you get started today! 

Créditos de IA do GitHub são a maneira como você paga pelo uso de IA no GitHub Copilot. Cada plano inclui uma cota mensal: 1 crédito de IA = USD 0,01.

Você usa créditos quando conversa com o Copilot, trabalha com agentes ou usa o Copilot CLI, Spaces ou Spark. Conclusões de código e sugestões de próxima edição não usam créditos. Elas continuam ilimitadas com todos os planos pagos.

A quantidade de créditos usada em uma interação depende do modelo escolhido e da complexidade da tarefa. Uma pergunta rápida para um modelo leve custa uma fração de um crédito. Uma sessão mais longa de um agente em um modelo de fronteira através de muitos arquivos custa mais.

O GitHub Copilot conta com diversas opções para organizações e uma opção para desenvolvedores individuais. Todas as opções incluem tanto funcionalidades de preenchimento de código quanto de assistência por bate-papo. As principais diferenças entre as opções para organizações e a opção individual estão no gerenciamento de licenças, no gerenciamento de políticas e na indenização de propriedade intelectual.

As organizações podem escolher entre o GitHub Copilot Business e o GitHub Copilot Enterprise. O GitHub Copilot Business usa principalmente o GitHub Copilot no ambiente de programação, ou seja, no IDE, na CLI e no GitHub Mobile. O GitHub Copilot Enterprise inclui tudo o que está presente no GitHub Copilot Business. A opção também fornece uma camada adicional de personalização para organizações e realiza a integração com o GitHub.com por meio de uma interface de bate-papo, permitindo que os desenvolvedores interajam com o Copilot em toda a plataforma. O GitHub Copilot Enterprise pode indexar a base de código de uma organização para obter uma compreensão aprofundada do conhecimento do cliente, visando o fornecimento de sugestões mais personalizadas. Além disso, essa opção oferecerá aos clientes acesso a modelos personalizados e privados, com ajustes, para o preenchimento de código.

O GitHub Copilot Pro foi projetado para atender desenvolvedores individuais, freelancers, estudantes, educadores e mantenedores de projetos de código aberto. O plano inclui todos os recursos do GitHub Copilot Business, exceto o gerenciamento de licenças organizacionais, o gerenciamento de políticas e a indenização de propriedade intelectual.

O GitHub Copilot Max é feito para uso pesado do Copilot, incluindo fluxos de trabalho sustentados controlados por agente, e inclui USD 100 por mês em Créditos de IA do GitHub.

Quando você tiver usado a sua cota mensal, você tem algumas opções:

• Esperar pelo seu próximo ciclo. Sua cota incluída é reiniciada a cada mês.

• Continuar a trabalhar com uso pago. Defina um orçamento em dólares para uso adicional e o Copilot continuará sem interrupção. Os créditos são debitados a USD 0,01 cada, portanto um orçamento de USD 10 cobre 1.000 créditos.

• Mudar para um modelo menos dispendioso. Modelos leves usam menos créditos por interação e alongam a sua cota restante.

No GitHub Copilot Business e no GitHub Copilot Enterprise, os administradores definem limites de uso e decidem se é permitido o uso adicional pago. Se não for, o Copilot pausará até o próximo ciclo.

Você pode acompanhar seu uso e a data de reinicialização nas suas configurações do Copilot, com alertas em 75%, 90% e 100% de qualquer orçamento configurado.

Os usuários do GitHub Copilot Free têm um limite de 2 mil sugestões de código e 50 solicitações de bate-papo (incluindo o Copilot Edits).

O GitHub Copilot efetua o processamento de dados pessoais em conformidade com a modalidade de acesso e uso do Copilot: seja por intermédio do GitHub.com, da aplicação móvel, de extensões ou de uma das diversas extensões de ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), ou por meio de recursos como sugestões para a interface de linha de comando (CLI), preenchimento de código em IDEs ou bate-papo personalizado no GitHub.com. Os tipos de dados pessoais processados podem incluir:

• Dados de Engajamento do Usuário: compreendem identificadores de pseudônimo coletados durante as interações do usuário com o Copilot, como sugestões de preenchimento aceitas ou descartadas, mensagens de erro, logs de sistema e métricas de utilização de produto. 

• Prompts: consistem em dados de entrada para bate-papo ou código, acrescidos de contexto, que são direcionados à IA do Copilot com o objetivo de gerar sugestões. 

• Sugestões: consistem em linhas de código ou respostas de bate-papo geradas por inteligência artificial, as quais são fornecidas aos usuários em função de seus prompts. 

• Dados de Comentários: isso compreende os comentários do usuário em tempo real, incluindo reações (por exemplo, positiva ou negativa) e comentários opcionais, juntamente com os comentários de tíquetes de suporte.

A maneira como o GitHub usa os dados do Copilot dependerá de como o usuário acessa o Copilot e com qual finalidade. Os usuários podem acessar o GitHub Copilot usando a Web, extensões, aplicações móveis e diversos IDEs (ambientes de desenvolvimento integrado). Em geral, o GitHub usa dados pessoais para:

• Entregar, manter e atualizar os serviços de acordo com a configuração e o uso do cliente, a fim de garantir experiências e recomendações personalizadas

• Solucionar problemas, o que envolve prevenir, detectar, resolver e mitigar problemas, inclusive incidentes de segurança e problemas relacionados a produtos, mediante a solução de bugs de software e a manutenção da funcionalidade e da atualidade dos serviços on-line

• Aprimorar a produtividade, confiabilidade, eficácia, qualidade, privacidade, acessibilidade e segurança do usuário ao manter o serviço atual e operacional

Tais práticas estão descritas no Contrato de proteção de dados (DPA) do GitHub, que detalha nossos compromissos de manuseio de dados com nossos clientes controladores de dados. Mediante a autorização do cliente, o GitHub também usa dados pessoais específicos sob o DPA para os seguintes fins:

• Gerenciamento de cobrança e de contas

• Para resolver e satisfazer obrigações legais

• Para detecção, prevenção e proteção contra irregularidades, varredura de vírus e varreduras para a detecção de violações dos termos de serviço

• Para gerar resumos de relatórios para o cálculo de comissões de funcionários e incentivos de parceiros

• Para produzir relatórios agregados para uso interno e planejamento estratégico, abrangendo áreas como previsão, análise de receita, planejamento de capacidade e estratégia de produto.

O GitHub usa os dados do Copilot de assinantes individuais para todos os fins operacionais descritos acima para assinantes empresariais/corporativos.

Além disso, somente para assinantes individuais: o GitHub pode usar a interação de dados do Copilot, incluindo prompts (entradas), sugestões (saídas), e trechos de código gerados durante as sessões do Copilot, para treinar e aprimorar modelos de IA. Esse treinamento ajuda a melhorar as sugestões de código para todos os usuários do Copilot.

Os assinantes individuais podem optar por não ter seus dados usados para o treinamento de modelos de IA a qualquer momento https://github.com/settings/copilot/features. Essa opção não afeta o acesso aos recursos do Copilot.

Para obter detalhes sobre as atividades de processamento de dados do GitHub como controlador, especialmente para clientes Copilot Free, Copilot Pro e Copilot Pro, consulte os Termos de Serviço do GitHub e a Declaração de Privacidade do GitHub.

Sim. O GitHub e os clientes podem firmar um Contrato de Proteção de Dados que ofereça suporte à conformidade com o RGPD e legislação semelhante.

Embora tenhamos projetado o GitHub Copilot considerando a privacidade, a definição abrangente de dados pessoais ao abrigo de legislações, como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) da União Europeia, implica que não podemos garantir que ele nunca produzirá esse tipo de dado. O Modelo de Linguagem Grande (LLM) que impulsiona o GitHub Copilot foi treinado com base em código público, e constatamos, durante nossos testes, ocorrências em que a ferramenta gerou sugestões com características assemelhadas a dados pessoais. Geralmente, estas sugestões resultavam de um processo de síntese e não apresentavam qualquer conexão com indivíduos concretos. 

Essas ações estão disponíveis aos usuários do Copilot conforme descrito na Declaração de Privacidade do GitHub.

As principais considerações de propriedade intelectual para o GitHub Copilot estão relacionadas a direitos autorais. O modelo que alimenta o Copilot é treinado com uma ampla coleção de código publicamente acessível, que pode incluir código com direitos autorais, e as sugestões do Copilot (em raras instâncias) podem parecer com o código no qual seu modelo foi treinado. Veja a seguir algumas informações básicas que você deve saber sobre essas considerações:

A lei de direitos autorais permite o uso de trabalhos protegidos por direitos autorais para treinar modelos de IA: países de todo o mundo têm disposições em suas leis de direitos autorais que permitem que máquinas aprendam, entendam, extraiam padrões e fatos de materiais protegidos, incluindo código de software. Por exemplo, a União Europeia, o Japão e Singapura têm disposições claras que permitem o aprendizado de máquina para desenvolver modelos de IA. Outros países, como Canadá, Índia e Estados Unidos, também permitem esse treinamento, de acordo com disposições de uso justo/negociação justa. O modelo de IA do GitHub Copilot foi treinado para usar o código de repositórios públicos do GitHub, que são publicamente acessíveis e dento do escopo de uso de direitos autorais permissíveis.

E o risco de direitos autorais em sugestões? Em raras situações (menos de 1% baseado na pesquisa do GitHub), as sugestões do GitHub podem corresponder a exemplos de código usado para treinar o modelo de IA do GitHub. Novamente, o Copilot não “procura” ou “copia e cola” código, mas usa o contexto proveniente do espaço de trabalho de um usuário para sintetizar e gerar uma sugestão.

Nossa experiência mostra que sugestões com correspondências normalmente ocorrem em duas situações: (i) quando há pouco ou nenhum contexto no editor de código para o modelo do Copilot sintetizar ou (ii) quando uma sugestão com correspondências representa uma abordagem ou método comum. Se uma sugestão de código corresponder a um código existente, há um risco ao usar essa sugestão, que poderia resultar em processos de violações de direitos autorais, o que pode depender da quantidade e da natureza do código usado, além do contexto de seu uso. De várias formas, é o mesmo risco que advém do uso de código do qual o desenvolvedor não sabe a origem, como copiar código de uma fonte online ou reutilizar código de uma biblioteca. É por isso que organizações e desenvolvedores responsáveis recomendam que usuários apliquem políticas de code scanning para identificar e avaliar possível código com correspondências.

No Copilot, é possível optar por permitir (ou não) sugestões de preenchimento de código que coincidam com trechos de código público disponível no GitHub.com. Para obter mais informações, confira "Como definir as configurações do GitHub Copilot no GitHub.com". Caso você tenha autorizado sugestões compatíveis com código público, o GitHub Copilot pode apresentar informações sobre o código correspondente ao aceitar essas sugestões. A correspondência com trechos de código não implica, por si só, em infração de direitos autorais. Assim, é responsabilidade do usuário decidir se utilizará a sugestão, bem como identificar a quem e ao quê atribuir (além de observar o cumprimento de licenças) conforme o contexto.

Sim, o GitHub Copilot inclui um filtro de referência de código opcional para detectar e eliminar certas sugestões que correspondam ao código público no GitHub.

• O GitHub criou um filtro de detecção de duplicação para detectar e eliminar sugestões que contenham segmentos de código com correspondência superior a um determinado comprimento em relação ao código público no GitHub. O administrador da sua empresa pode habilitar esse filtro e aplicá-lo a todas as organizações dentro de sua empresa. Como alternativa, o administrador pode conceder o controle a organizações específicas. 

• Quando o filtro estiver habilitado, o Copilot vai verificar as sugestões de código em busca de correspondências integrais ou parciais de aproximadamente 65 lexemas ou mais (em média, 150 caracteres) no código público do GitHub. Se houver uma correspondência, a sugestão não será mostrada ao usuário.

• Além dos filtros de saída irrelevante, nociva e ofensiva, o GitHub Copilot também verificar as saídas em busca de código vulnerável.

O código público pode apresentar padrões de codificação com vulnerabilidades, erros ou referências a APIs ou convenções desatualizadas. Quando o GitHub Copilot gera sugestões de código com base nesses dados, ele também pode gerar código com esses padrões indesejáveis. O Copilot dispõe de mecanismos de filtragem que têm como finalidade bloquear ou alertar os usuários sobre padrões de código com vulnerabilidades detectados nas sugestões do Copilot. Esses filtros são voltados à detecção dos padrões de codificação vulneráveis mais frequentes, entre eles o uso de credenciais embutidas no código, injeção de SQL e injeção de caminhos. Além disso, ao longo dos últimos anos, disponibilizamos ferramentas como o GitHub Advanced Security, o GitHub Actions, o Dependabot e o CodeQL a projetos de código aberto, visando contribuir com a melhoria da qualidade do código. Evidentemente, o uso do GitHub Copilot deve ser complementado por boas práticas de teste, code review e ferramentas de segurança, bem como pelo discernimento do próprio desenvolvedor.

Não. O Copilot é uma ferramenta destinada a tornar os desenvolvedores mais eficientes. Ele não se destina a substituir os desenvolvedores, que devem continuar a aplicar os mesmos tipos de medidas de proteção e diligências que aplicariam em relação a qualquer código de terceiros de origem desconhecida.

• O produto é denominado “Copilot” e não “Autopilot” e não se destina a gerar código sem supervisão. Você deve usar exatamente os mesmos tipos de medidas de proteção e diligência com as sugestões do Copilot que usaria com qualquer código de terceiros.

• A identificação das práticas recomendadas para uso de código de terceiros está além do escopo desta seção. Dito isso, quaisquer que sejam as práticas que sua organização usa atualmente, testes rigorosos de funcionalidade, code scanning, testes de segurança etc, você deve continuar essas políticas com as sugestões do Copilot. Além disso, você deve confirmar que seu editor ou editor de código não compile ou execute automaticamente o código gerado antes de revisá-lo.

Estamos realizando testes internos para avaliar a facilidade de uso do GitHub Copilot por desenvolvedores com deficiência e trabalhando para garantir que o Copilot seja acessível a todos os profissionais da área. Sinta-se à vontade para compartilhar sua opinião sobre a acessibilidade do GitHub Copilot em nosso fórum de comentários.

Dado que as fontes públicas são majoritariamente em inglês, é provável que o GitHub Copilot apresente um desempenho inferior em situações nas quais os prompts em linguagem natural fornecidos pelo desenvolvedor estão em outro idioma ou apresentam erros gramaticais. Dessa forma, usuários não falantes de inglês podem estar sujeitos a uma qualidade de serviço inferior.