Imagine, construa, lance! | GitHub Copilot Day

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Idioma original: inglês

Vídeo original: Dream it, Build it, Ship it! | GitHub Copilot Day · Canal: GitHub · 29:05 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Automação de tarefas e workflows, Engenharia de software com IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA

Resumo

James Montemagno e Pierce Boggan mostram como o GitHub Copilot acompanha o desenvolvimento desde a ideia até a entrega, com integrações em ferramentas de colaboração, ambientes de desenvolvimento e GitHub. Eles demonstram a criação de aplicações, automações, sessões de agent, revisões e validações em diferentes plataformas. Também apresentam opções de personalização, canvases, execução remota e o HydraFusion, que coordena diferentes etapas e abordagens de trabalho. Ao final, divulgam recursos e atividades da comunidade GitHub Copilot Dev Days.

Pontos-chave

O GitHub Copilot pode ser usado em diferentes etapas do ciclo de desenvolvimento, da issue à entrega do software.
A integração com Slack permite iniciar investigações e propor correções com o contexto das conversas e dos arquivos compartilhados.
O GitHub Copilot app oferece modos de trabalho, escolha de modelos, permissões para tool calling e automações.
O app pode criar aplicações, configurar um repo e preparar o deploy com uma pipeline de CI/CD.
Sessões de agent podem ser associadas a issues, executadas em worktrees e acompanhadas tanto no app quanto no VS Code.
Recursos de self-validation permitem que agents testem aplicações web, iOS e Android usando canvases e simuladores.
MCP servers, plugins, skills e canvases permitem personalizar o GitHub Copilot app para equipes e projetos.
O HydraFusion coordena etapas como implementação, crítica e revisão, escolhendo abordagens e modelos conforme a tarefa.
O GitHub Copilot app pode executar sessões localmente, na nuvem e em ambientes remotos como WSL.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:04	Desenvolvimento com GitHub Copilot	Os apresentadores contextualizam o ciclo de desenvolvimento com GitHub Copilot e mostram sua integração com ferramentas de colaboração.
02:36	GitHub Copilot no Slack	Uma conversa no Slack é usada para solicitar uma mudança em um aplicativo e acompanhar a sessão de agent em tempo real.
05:08	Criação de aplicações e automações	A demonstração percorre modos, modelos e permissões do GitHub Copilot app e mostra a criação de um planejador de viagem e de automações.
10:16	Issues, worktrees e revisão de código	Os apresentadores mostram como iniciar sessões a partir de issues, trabalhar com worktrees e usar recursos de revisão e integração de pull requests.
15:57	Validação de aplicações e personalizações	A demonstração apresenta testes de aplicações web e móveis, além de MCP servers, plugins, skills e canvases.
22:36	Canvases próprios, WSL e HydraFusion	James mostra canvases personalizados, execução em WSL e o fluxo do HydraFusion no CLI.
26:11	Ecossistema e comunidade	Os apresentadores recapitulam os recursos do produto e divulgam HydraFusion, GitHub Copilot Dev Days e a iniciativa para nomear o mascote do VS Code.

Citações

Acordo todo dia e penso: quantos bugs vou corrigir? Quantos recursos vou adicionar? — 00:35

Agora, direto no Slack, onde está todo esse contexto, eu só digo @GitHub: investigue isso e proponha uma correção. — 04:38

Você tem uma ideia na cabeça e simplesmente a descreve: da ideia à produção. — 07:43

O GitHub Copilot app me permite focar no resultado que quero alcançar. — 19:02

O melhor modelo é não ter que escolher um modelo. — 24:09

Conceitos e entidades

GitHub Copilot (ferramenta): Assistente de desenvolvimento apresentado em integrações, sessões de agent, automações e recursos de revisão.
GitHub Copilot app (ferramenta): Aplicativo que reúne projetos, sessões, automações, personalizações e recursos para desenvolver e validar software.
HydraFusion (conceito): Abordagem demonstrada no CLI que coordena etapas de trabalho, como uma primeira implementação, crítica, revisão e revisão final.
MCP (conceito): Protocolo mencionado como meio de conectar servidores e ferramentas ao GitHub Copilot app.
canvases (conceito): Interfaces visuais extensíveis que permitem interagir com ferramentas e iniciar sessões de agent no GitHub Copilot app.
VS Code (ferramenta): Editor integrado às sessões de agent e usado para acessar e trabalhar diretamente no código.
Slack (ferramenta): Plataforma de colaboração com integração do GitHub Copilot para investigar problemas e propor correções.
GitHub (empresa): Empresa e plataforma de desenvolvimento que organiza os produtos e integrações apresentados no vídeo.
James Montemagno (pessoa): Apresentador que demonstra o GitHub Copilot app, automações e fluxos de desenvolvimento.
Pierce Boggan (pessoa): Apresentador que participa das demonstrações e comenta o uso de agents no desenvolvimento.

Tradução completa (pt-BR)

00:04 Olá, sou James Montemagno, e aqui comigo está Pierce Boggan. Olá. Estamos superanimados para trazer tudo o que Kyle acabou de mencionar. Então, vamos direto ao assunto. Tudo o que Kyle vem falando é sobre como o GitHub, o GitHub Copilot, as ferramentas incríveis da Microsoft e dos nossos parceiros incríveis estão realmente ajudando a construir um sistema de engenharia nativo de agents, certo? Da ideia à produção, passando por segurança, deploy e muito mais, em todo esse ciclo iterativo. Todos os dias, Pierce, eu mudo a forma como desenvolvo software.

00:35 O que é diferente é que, antes, acordávamos e dizíamos: em qual bug vou começar a trabalhar? Que funcionalidade vou conseguir concluir em 25% hoje? Agora, acordo todos os dias e digo: quantos bugs vou corrigir? Quantas funcionalidades vou adicionar? Quanto valor posso agregar ao meu software para os meus clientes? É realmente incrível. Sim, nossos trabalhos mudaram bastante, fundamentalmente, no último ano, especialmente desde o surgimento dos agents, e com certeza desde o começo da IA. É ótimo que eu não só possa usar algo como o GitHub Copilot para fazer

01:05 essas coisas mais rápido, mas também tenha todo esse processo de ponta a ponta: posso começar com uma issue, concluir a correção desse bug com o GitHub Copilot e entregar esse software, tudo na mesma plataforma. É incrível que tudo isso esteja em um só lugar. Sinceramente, o GitHub Copilot está em toda parte, certo? Tudo o que Kyle mencionou, do app à CLI e ao SDK, que permite criar seus próprios agents aproveitando o agent harness do GitHub Copilot, além das integrações profundas com VS, VS Code, Teams e Slack, sobre as quais vamos falar, e nossas integrações incríveis com

01:35 Xcode, IntelliJ, Neovim e Raycast, além de muitos outros lugares onde você pode usar sua assinatura do Copilot. E o mais impressionante é que tudo isso está evoluindo e avançando muito rápido. Sinceramente, a equipe está trabalhando muito e lançando tantos novos recursos, novos modelos, melhorias, ganhos de desempenho, tudo isso praticamente todos os dias. Quando você acorda, já tem atualizações novinhas prontas para integrar, prontas para usar. Sim, estamos avançando muito rápido. Não é só uma hipótese que

02:05 a IA esteja nos fazendo avançar mais rápido. Vejo isso todos os dias nas equipes de produto e engenharia, em todos os nossos produtos que James acabou de mencionar. Sei que é muita coisa para acompanhar, então temos o changelog do GitHub, onde você pode acompanhar todas as novidades. Fique de olho nele para ver o que a equipe tem lançado. E vamos ao código, vamos trabalhar. Vamos nessa. Certo, vou começar aqui, diretamente em um lugar onde talvez alguns de nós estejam todos os dias, além do Teams ou do Slack: algum tipo de canal. Na verdade, vou abrir isto. Dá um pouco de medo, mas aqui estou, no topo. Nada como compartilhar seu próprio

02:36 Slack em uma transmissão ao vivo. É de verdade. Então, você, eu e Burke temos trabalhado em um app pequeno. Chamamos de threeup, para conseguirmos manter contato. E esta é a integração do GitHub Copilot diretamente no Slack. Parece que Burke estava mudando alguns layouts novos ontem à noite. Posso dar uma olhada no que ele está preparando. Ficou bem legal. É uma forma de mantermos contato ao longo do dia. E podemos ver aqui dentro esses canais de código. Você pode adicionar e conectar seu repositório do GitHub diretamente a ele.

03:07 Aqui está o repositório threeup. Está em uma branch. Já tem um PR aberto e está usando Sol. Se eu clicar aqui em artefatos, posso ver uma prévia ao vivo do aplicativo em execução. Vejo que você e eu fizemos alguns commits de código, e Burke, como sempre, também está trabalhando nisso. Assim, podemos fazer nossos check-ins e tudo mais. Agora, isto está ao vivo, então posso dizer: ei, esquecemos de adicionar Wes Bos. Adicione-o e chame o app de fourup, e

03:37 o GitHub dele é Wes Bos. Ele vai programar ao vivo conosco mais tarde hoje. Como poderíamos nos esquecer do Wes? Não dá para esquecer do Wes. Então, agora, o agent vai começar a captar a conversa que está acontecendo no fluxo. Na verdade, se eu abrir meu agent, podemos ver a sessão exata do agent em tempo real, nos bastidores, por assim dizer. Podemos ver todas as mensagens que Burke estava postando diretamente aqui. Também podemos ver todas as chamadas diferentes que aconteceram ao longo do caminho, bem ali.

04:08 Certo, talvez estejamos com alguns microfones abertos, vamos ver. Isso vai começar a trabalhar e, depois, atualizar nossa prévia ao vivo, o que é incrível. Sim, e o que adoro nessa integração é que o GitHub Copilot aparece exatamente onde você trabalha. E, para muitos de nós, nossas ferramentas de colaboração, seja Slack ou Teams, certo, são onde temos muitas conversas. Na equipe do app do GitHub Copilot, temos um canal. As pessoas simplesmente aparecem e dizem: ei, adoro isso no app, mas estou com dificuldade com aquilo. Está confuso, estou com este bug. E, sabe, antes da integração com o Slack

04:38 a gente copiava e colava aquilo no app do Copilot, no VS Code ou em algo assim. Agora, diretamente no Slack, onde todo esse contexto está, e onde já enviaram os logs, algumas capturas de tela e um vídeo, basta eu dizer @GitHub. Investigue isso e proponha uma correção. Pronto, ele vai entrar em ação e ficará tudo pronto. Isso mesmo, certo. Agora vamos lá e nos concentrar em uma das coisas em que nós e a equipe temos trabalhado bastante: o app do GitHub Copilot. Ele é o seu centro para tudo relacionado a código, ao Copilot e ao GitHub.

05:08 Então, começamos aqui na nova aba. O que você quer criar hoje? Pensei em mostrar um pouco como funciona, porque há muitas opções diferentes. Primeiro, à esquerda, você vê: novo, trabalho, automações, personalizações — já vamos chegar lá — e todos os meus projetos. Eles podem ser pastas locais, repositórios Git remotos, projetos no GitHub, o que você quiser. Tenho trabalhado em várias coisas aqui e vou mostrar algumas das sessões ativas que tenho em andamento. Aqui, posso entrar e escolher o modo que quero: interativo, plano ou modo autopilot. E

05:40 tenho solicitações de permissão para ferramentas. Você está no controle. Pode sempre perguntar, pode aprovar tudo, e há o novo modo assisted, que é experimental, mas basicamente aprova automaticamente as solicitações de ferramentas que passam por uma verificação de segurança feita por um LLM. Por exemplo, se você quiser executar um npm lint, isso provavelmente será bem seguro; pode seguir em frente, que ele faz isso para você. Também quero destacar que uma novidade acabou de ser lançada hoje: novas otimizações automáticas. Antes, havia o modo automático, que escolhe um modelo para você com base no seu prompt e oferece um bom desconto. Agora, você pode otimizar

06:10 isso para sua solicitação. Você pode dar uma pequena indicação: eficiência, equilíbrio ou inteligência. Ele escolherá modelos diferentes com base nas suas necessidades. E, claro, temos todos os tipos de modelos, certo? Aqui temos vários modelos da Anthropic, OpenAI, MAI, Gemini e xAI, e também conectei meu OpenRouter para ter acesso a diferentes modelos Qwen. Posso até executá-los com Ollama ou Foundry local na minha máquina. Você pode ver todos os tipos de modelos, todos os modelos, certo? Então, para este, vou escolher Luna,

06:41 e vou definir como extra high. Você controla o raciocínio, a context window e a acessibilidade. Agora, quero criar um aplicativo totalmente novo do zero. Vamos ver se conseguimos fazer isso. Estou no meu planejador de passeios de Seattle, e Pierce está sempre me visitando no Noroeste do Pacífico. Quero otimizar e criar um site lindo para o melhor dia possível. Vou clicar neste botão de ditado para poder falar com ele. Certo, quero criar um site lindo para meus amigos que visitarem Seattle, Washington, e quero que seja um planejador de passeios de um dia para eles. E, especificamente, quero que ele

07:12 ser para todas as melhores cafeterias e atrações incríveis, como a Space Needle, o Kerry Park e o Pike Place, por exemplo. E o que eu realmente quero é que seja algo muito rico visualmente. Na verdade, deixei aqui uma pasta chamada Assets, então dê uma olhada nas fotos e use-as, mas faça com que as pessoas realmente consigam planejar o dia, mostrando tudo em um mapa. Depois que você terminar de criar isso, quero que crie um repo no GitHub, já que ainda não existe nenhum, envie todo o código e configure o GitHub Pages para mim, além de

07:43 fazer o deploy automaticamente por meio de um pipeline de CI/CD. Obrigado. Vou mandar executar. Perfeito. Agora, você teve uma ideia e simplesmente a leva da ideia à produção. Isso vai começar a ser preparado. Algumas coisas vão acontecer aqui. Ele vai examinar minhas skills, meus servidores MCP e tudo mais, e começar a trabalhar. Dá para ver que ele renomeou minha sessão e a moveu para a pasta Seattle Planner. Tenho algumas opções disponíveis, como o VS Code e a execução. Posso

08:13 dar uma olhada aqui. Vou deixar que ele pense nisso. Ele está carregando o Impeccable, que é uma skill que temos e sobre a qual vamos falar daqui a pouco, e vai começar a trabalhar. Isso vai levar um tempo, Pierce. Então, vamos continuar, porque este é o limite: você precisa continuar avançando enquanto isso acontece. A próxima coisa que quero mostrar são algumas automações que uso. Isto aqui é muito legal, e há um pequeno recurso meio escondido — quando digo escondido, quero dizer que está bem ali, à sua disposição. Estas são todas as minhas automações para o trabalho pessoal e também para o meu código. Tenho algumas coisas aqui, como fazer uma triagem diária de

08:44 issues do meu aplicativo TinyClips, que analisa todos os meus issues no GitHub, verifica as prioridades e complementa as informações dos issues. Aqui tenho uma auditoria de acessibilidade e, toda semana, uso um Chronicle para receber dicas de custos, porque quero garantir que estou sendo eficiente em termos de custos. Também tenho uma automação conectada ao WorkIQ: ela analisa todas as minhas equipes e mensagens de e-mail e me fornece um relatório diário. Posso iniciá-la e ver todas as minhas execuções. Eu estava fechando o aplicativo, então interrompi algumas delas abruptamente, mas posso ver aqui todas as que estavam em execução. E você pode se inspirar nos

09:15 modelos, que estão todos aqui. É só clicar em um e configurá-lo. Vou criar um novo aqui. Vou chamá-lo de “dead code”. É um prompt que Burke me passou para remover código morto. Burke tem sido alvo de muitas provocações hoje. Ele disse: “Quero um dead code”. Então, vou chamar isto de “dead code”, verificar tudo, procurar flags obsoletas e abrir um PR. Vou fazer isso no aplicativo de Pickleball que estou criando para a palestra principal do .NET Conf. Aqui posso simplesmente selecionar a opção automática. Há várias opções, e vou

09:45 executá-lo na nuvem. Perfeito. Posso selecionar todas as ferramentas; tenho controle total e posso escolher o que quiser. Aí é só iniciar e selecionar aqui. Então, está tudo incluído. Crie. Pronto! Agora isso vai ser executado toda semana na nuvem e gerar um relatório, e o PR será criado automaticamente. Sim, as automações são muito legais. Como você disse, vemos muitas pessoas criando automações pessoais para cuidar das tarefas repetitivas do dia a dia. Tenho algumas que executam consultas de telemetria e fazem coisas desse tipo, ajudando-me a me preparar para o dia. Elas fazem a triagem do feedback que recebemos no

10:16 repo pelas redes sociais e me dizem o que é importante. Também vemos muitas equipes de engenharia fazendo triagem de issues, investigação automática e coisas do tipo com essas automações. É muito legal ver o que as pessoas estão fazendo com elas. E dá para ver que o planejador de Seattle está me fazendo algumas perguntas. Isso aconteceu porque esqueci de colocá-lo no modo de piloto automático. Então, vamos mudar isso, e agora ele vai continuar. Mas ele me fez perguntas porque estava no modo interativo e queria entender um pouco melhor. Vou deixá-lo trabalhar mais um pouco enquanto cuido de outras coisas. Se você clicar em “Meu trabalho”, verá todos os projetos que tenho aqui. Estes são todos os meus

10:47 issues e PRs, abertos e fechados. Posso ver pull requests e revisões, e criar um painel personalizado com qualquer filtro que eu quiser, o que é muito útil. Uso o filtro “ativos” o tempo todo, porque, se eu simplesmente acessar o GitHub, tenho 550 repos, o que é um pouco demais. Então, posso criar meus filtros e ver meu trabalho aqui. Também posso ver tudo o que está atribuído especificamente a mim. Por exemplo, se eu quisesse começar a trabalhar neste grande pedido de recurso feito por muitos usuários do meu temporizador de transmissão, que uso para contagens regressivas, ele só

11:20 emite um bipe do sistema. Quero poder usar arquivos MP3 e WAV personalizados. Se quiser criar uma nova sessão, posso fazer isso aqui. Vamos iniciar uma nova sessão. Vou executá-la nesta máquina e… Perfeito. Ela inicia. O issue é anexado automaticamente, e posso dizer “corrigir issue” e começar. Ele cria o worktree automaticamente para mim. Assim, não preciso me preocupar com conflitos nem com nada do tipo entre minhas branches e a main. Ele baixa tudo para o ambiente local e começa a trabalhar. E, assim, já estou começando a fazer processamento multi

11:51 agente em vários projetos, o que é muito legal. Sim, é ótimo. E adoro ter a colaboração nativa do GitHub integrada: não só tenho meus agents trabalhando, como também todo o meu trabalho planejado. Com os agents, sinto que a tentação é começar coisas com muita facilidade, mas, na verdade, é muito difícil decidir o que devo fazer, certo? Por isso, foi muito útil ter isso tão próximo de onde meus agents estão trabalhando. Com certeza. Vamos abrir um projeto em que comecei a trabalhar mais cedo. Tenho um aplicativo chamado Tiny Clips, que me permite fazer capturas de tela no Mac e no Windows. Tenho trabalhado especificamente no recurso de edição de várias capturas, porque, quando eu fazia uma captura de tela e depois fazia outra, a anterior era fechada. Então, eu queria poder manter várias. Eu estava trabalhando nisso aqui e fiz algo bem parecido. Basicamente, vim até aqui e disse: “Ei, aqui está um issue. Vamos rastrear o problema e começar a trabalhar.” Ele montou uma proposta bem legal para mim. Posso ver tudo aqui. Este é o plano. O melhor é que quero ficar mais perto do código. Posso ver as alterações ou simplesmente abrir no VS Code ou no

12:21 meu editor de código favorito. Se eu abrir o VS Code, dá para ver que tenho exatamente o mesmo worktree aqui embaixo. Aqui está o worktree. Ele é aberto automaticamente quando você clica naquele botão. Tenho exatamente a mesma sessão. Dá para ver que ela está sendo executada aqui no harness do agent do Copilot. Posso ver todas as etapas e conversar diretamente por lá. Posso criar o PR aqui; tudo fica sincronizado entre os dois. Posso clicar nele e explorar o aplicativo em detalhes, executá-lo e fazer o que eu quiser, o que é muito bom. Essa integração profunda e estreita

12:51 meu editor de código favorito aqui. Se eu abrir o VS Code, podemos ver que tenho exatamente a mesma árvore de trabalho aqui embaixo. Então, aqui está essa árvore de trabalho. Ela abre automaticamente quando você clica nesse botão. Tenho exatamente a mesma sessão. Você pode ver que ela está sendo executada aqui no harness do agent do Copilot. Posso ver todas as etapas. Posso conversar diretamente por lá, indo e voltando. Posso criar o PR aqui. Ele vai sincronizar entre os dois. Posso clicar nele e explorar o aplicativo a fundo, executá-lo, fazer o que eu quiser, o que é muito bom. Então, essa integração profunda e estreita

13:22 entre suas ferramentas de desenvolvimento favoritas. Agora, uma coisa que está faltando aqui é meu buddy do VS Code com barra invertida ali em cima. Ah, lá está ele. Ei, como vai? Ele está tipo: “Ei, o que está acontecendo?” É, au-au. Aí está. E você pode meio que movê-lo por aí, assim como temos esses elementos interativos legais no app GitHub Copilot. Justin e a equipe estão trabalhando no nosso bichinho do VS Code, que ainda não tem nome. Vamos falar um pouco mais sobre isso, inclusive sobre como você também pode ajudar a dar um nome a ele. Eu ganho conquistas. Estou com essa coroinha aqui. Então, quanto mais uso os agents, investigo e aprendo novos recursos, tudo fica ali. Mas quero destacar uma coisa, certo? Todos os mesmos modelos, tudo está

13:54 disponível aqui para nós. Temos diferentes níveis de raciocínio, os modos de agent e tudo mais, verificações de permissões, todas as coisas que acabamos de ver. Então, aquele agent harness legal funcionando em tudo isso, o que é incrível. Agora, se eu voltar ao app, certo? Revisei o código, está tudo certo. Posso simplesmente criar um PR com um clique. Isso vai fazer algumas coisas. Vai verificar quaisquer requisitos que eu possa ter no repo. Eu ia disparar isso aqui para abrir o pull request, que executa uma skill. E então ele vai disparar isso e começar a executar minhas

14:24 verificações de CI e CD. Isso vai levar um segundo ou mais, porque estou compilando aplicativos para Windows e Mac com base no que estou alterando. Então, fiz um antes que, para todos os efeitos, é exatamente igual. E criei o PR com antecedência. Assim, podemos ver que basicamente fiz exatamente a mesma coisa para as várias edições. E então tenho aqui a validação completa. Mas quero destacar que tenho o agent de revisão do GitHub Copilot em execução no GitHub.com. Então, quando disparei isso, ele executou todas as minhas verificações e tudo pareceu passar, o que foi ótimo.

14:55 Mas ele deixou um comentário aqui sobre algumas melhorias no código. O ótimo dessa integração é que posso corrigir comentários não resolvidos com um clique. Ou, o que eu gosto de fazer, é clicar em “Pronto para mesclar e mesclar” neste menu suspenso e ver todas as verificações. Mas também posso ativar o agent merge. O agent merge permite que o agent resolva automaticamente problemas apontados na revisão, falhas de CI, conflitos e muito mais. Então, quando você está trabalhando em várias branches e worktrees, isso fica muito legal. E você vai ver que o agent merge vai

15:26 começar a trabalhar, iniciar a mesclagem, carregar a skill e se pôr a trabalhar, além de fazer o commit do código automaticamente. Não ativei a mesclagem automática do pull request, mas você poderia. Se a integração for realmente bem estreita e você se sentir seguro, pode fazer isso. Sim, e quero dizer, mesmo antes da IA, todas as equipes tinham dificuldade com isso: “Certo, fiz o trabalho, tenho o PR, agora preciso passar uma semana cuidando dele até que seja realmente mesclado.” Esse problema piorou com a IA, porque agora estamos enviando mais PRs do que nunca, graças a coisas como o app GitHub Copilot.

15:57 E é por isso que o agent merge é incrível: agora posso enviar o PR, ativar o agent merge e não preciso ficar cuidando dele. E quando todas as verificações estiverem resolvidas e eu estiver satisfeito com o estado do PR, posso mesclá-lo. Exatamente. Agora vamos voltar e olhar nosso hub. Vamos ver como está indo. Certo, parece que temos uma tela. Ótimo. Vamos conferir. Temos nossa tela de Seattle. Certo, está ficando muito bom. Então, temos um planejador de passeios de um dia em Seattle, para criar um dia que valha a pena explorar. Podemos começar com um lugar. Lindo, uma boa Space Needle. Temos um mapa lindo aqui, onde podemos delinear nossa localização.

16:28 Isso é muito legal. Eles desenharam à mão. Incrível. Posso copiar esta rota e ver todos os diferentes locais aqui. Então, forneci as fotos, mas, na verdade, trabalhei nisso antes e pedi ao Copilot para buscar todas as fotos para mim, o que é legal. Assim, podemos ver todos os lugares aqui, e ele filtrou e está testando o app em tempo real. Na verdade, ele foi adicionando coisas. Isso aqui é um navegador dentro do app GitHub Copilot. Ele fica diretamente aqui, e você pode selecionar e ajustar elementos; pode selecionar elementos e ver que ele vem clicando neles, lendo-os e fazendo muito mais. Então, essa integração profunda integrada fica

16:59 diretamente dentro do app Copilot. Então, agora ele vai começar a validar, porque meio que esperou alguns minutos para eu responder a uma pergunta, e depois vai criar nosso repo. Então, enquanto esperamos, também quero mostrar como faço boa parte do meu desenvolvimento para iOS e Android no meu Mac. Então, aqui está meu Mac. Vamos até ele aqui. E sei que temos trabalhado neste aplicativo de acompanhamento de peso. Sim, estamos entrando no inverno, então é hora de ganhar massa de novo. Talvez não seja a época de perder peso, mas tudo bem. Temos criado este app para iOS

17:29 juntos no app GitHub Copilot. E acho que uma coisa muito legal é que o app GitHub Copilot pode ser usado para criar qualquer tipo de coisa, certo? Acabamos de ver como podemos criar apps web. Temos um navegador integrado. Há um modelo de extensibilidade chamado canvases, que vamos mostrar mais tarde hoje dentro do app GitHub Copilot. E aqui, na verdade, tenho um canvas para testar e visualizar o simulador do iOS diretamente neste app. Então posso dizer, em linguagem natural, o que quero no meu app, bem aqui dentro do app GitHub Copilot. Posso validar tudo aqui.

18:00 Claro, este é um simulador de verdade. Posso interagir com ele. Posso vir aqui e alterar a janela de visualização, se quiser experimentar outro simulador. E, pelo que aparece ao rolar para cima, parece que ele consegue controlar o app de verdade por meio do agent. Ele consegue validar o próprio trabalho, por exemplo, se eu pedir que teste algumas coisas. E parece que precisamos deixar isto pronto para lançamento. Então precisamos de algumas capturas de tela para esta App Store. Vou simplesmente mandar o pedido e deixar o app cuidar disso. Não vou capturar essas telas manualmente. Já não estamos em 2025. Exatamente. Este é um canvas que vem incluído, e tem um servidor MCP.

18:31 Então, posso falar diretamente com ele para que entenda o que fazer. Isso é ótimo para esse ciclo de iteração, assim como vimos na versão web, em que ele estava testando especificamente. E podemos ver: mãos para cima, mãos para cima. Não estou fazendo nada. Certo? E é um aplicativo Swift nativo, bem aqui. Isso mesmo. E você pode ver tudo o que ele está fazendo, inclusive quando faz perguntas e qualquer outra coisa que você queira fazer. Isso mesmo. Sim. E acho que o que é realmente legal no app GitHub Copilot é que sinto que ele me permite focar no resultado que

19:02 estou tentando alcançar, certo? Qual é o recurso que estou tentando criar? Compartilhar minha experiência em decisões de arquitetura e coisas assim. E não fico tão perto do código, mas isso é intencional aqui. E você pode até fazer coisas como autoverificação agentic, o que, claro, permite disparar dez coisas de uma vez. Quanto menos coisas você precisar fazer em cada uma dessas threads, mais coisas poderá fazer, certo? E, claro, como você disse, se eu quiser dar uma olhada no código, posso fazer isso no VS Code. Então, talvez possamos ir ao VS Code. Sim. Na verdade, eu estava trabalhando em outro app, um aplicativo .NET MAUI para Android, esse pequeno aplicativo financeiro. Isso mesmo.

19:32 E acho que o ótimo aqui é que esses mesmos servidores MCP, as mesmas ferramentas, o mesmo agent harness são executados aqui. Então podemos ver nosso agent personalizado do MAUI e a mesma coisa. Temos todos os nossos dispositivos diferentes. Neste caso, estou fazendo o deploy aqui no Android, e você pode executar exatamente o mesmo prompt para fazer com que ele teste tudo. Então, não importa o que você esteja criando nem o que queira fazer: ele consegue controlar tudo. Acho legal que muitos desenvolvedores que usam VS Code estão acostumados com as extensões, certo? Há muitas extensões, como a extensão Mobile Canvases, do John Dick, aqui na Microsoft. E podemos ver que agora o agent está interpretando, tirando capturas de tela

20:03 e navegando por tudo para você, além de fazer a validação por conta própria. Recentemente, adicionei uma calculadora de juros. Então, eu queria que ela validasse o próprio funcionamento, tirasse capturas de tela e as adicionasse à documentação. E agora ela simplesmente vai começar a trabalhar e fazer tudo automaticamente. Percorrendo tudo o que precisávamos fazer em tempo real, o que é muito poderoso. Então, é só implementar algo, descobrir como fazer, e é muito legal assistir. Ela está literalmente tirando capturas de tela e tudo mais agora; é muito legal. Enquanto isso está sendo processado e tirando algumas capturas de tela, acho que o que realmente devemos discutir é a extensibilidade

20:34 do aplicativo GitHub Copilot. Isso mesmo. No aplicativo GitHub Copilot, se você acessar a aba de personalização, poderá instalar servidores MCP, plugins, skills, canvases — basicamente, qualquer personalização que quiser no aplicativo GitHub Copilot para que ele funcione do jeito que você e sua equipe trabalham, certo? Então, posso acessar essa área e adicionar servidores MCP. Minha equipe usa Azure DevOps, eu uso Figma. Quero fazer testes em dispositivos com Playwright. Posso instalar isso aqui mesmo. E, claro, também há plugins de marketplaces

21:05 como o Awesome Copilot, que nossa comunidade organizou. Posso instalar com um clique coisas como o WorkIQ, para dar ao aplicativo GitHub Copilot contexto sobre meus documentos do Microsoft 365, conversas, informações da equipe e skills. O Matt Pocock vem logo depois de nós. Temos a skill Grill Me. Ele vai contar tudo sobre ela, mas você pode instalar e descobrir skills nos seus marketplaces. Você pode até adicionar seu próprio marketplace organizacional. Na Microsoft, temos um. Temos um conjunto selecionado de plugins só para as pessoas que trabalham aqui na Microsoft.

21:35 Você pode adicionar esse registro de marketplace diretamente ao aplicativo GitHub Copilot. Assim, todos os engenheiros da sua equipe têm acesso a esses plugins. E, claro, há também os canvases, certo? Canvases são basicamente uma forma visual de controlar o aplicativo. Vimos o canvas do simulador de iOS, mas há outros, como os do Azure DevOps, Foundry e Jira. Nossa equipe usa muito o canvas do Sentry. Ele não só mostra os issues ativos que temos no Sentry; nesse canvas, também posso acessar e dizer: “Ah, este é o principal problema de desempenho que temos no

22:06 aplicativo GitHub Copilot. Corrija esse bug.” Está literalmente a um clique de distância. E, com isso, meu modelo de interação deixa de ser tão focado apenas no chat: agora tenho o canvas e o uso para iniciar sessões de agent no aplicativo. Vamos voltar ao meu PC, porque tenho mais duas coisas para mostrar. Perfeito. A primeira é que você pode criar seus próprios canvases. Pode usar o comando /create canvas. E, na verdade, eu tenho um meu. Tenho minhas próprias ações do repo. Assim, nunca preciso sair do aplicativo Copilot para ver todas as minhas ações sendo executadas no GitHub.com. E, para o TinyClips, eu até

22:36 criei aqui todo o meu painel de lançamentos. Posso criar notas de lançamento, gerar PRs, marcar lançamentos e ver tudo em tempo real, inclusive o que está disponível para Mac e Windows. Também posso ver o status do que está no winget hoje e do que foi lançado, o que é muito legal. Então, você pode simplesmente criar o seu, e eles podem aproveitar o GitHub Copilot SDK para incorporar o agent nesses canvases, o que é muito legal mesmo. Certo. Tenho mais duas coisas para mostrar. A primeira é algo aqui embaixo, que é meio interessante. Será que isto é WSL? É WSL?

23:07 Sim, quero chamar a atenção para este pequeno ícone aqui. Ele diz que está sendo executado no WSL, no Ubuntu. Este é um recurso novinho em folha. Se você acessar “Ambiente”, verá que estou conectado ao Subsistema do Windows para Linux. Então, criei um pequeno aplicativo que posso executar aqui com este botão de execução. Ele deveria estar aqui. Onde está? “Executar o aplicativo”. Aí está. Certo, ele estava aqui. Isso deve executá-lo. Vamos ver. Acho que preciso… pronto.

23:38 Perfeito. No aplicativo GitHub Copilot, claro, posso executar sessões localmente na minha máquina. Também posso executar sessões na nuvem e, agora, posso executá-las em ambientes remotos, como o WSL. E aí está. Este é meu pequeno aplicativo. Isto é WSL? É. É WSL mesmo. Está bem aqui. Na verdade, vou provar rapidinho. Vou abrir meu terminal e digitar btop aqui. Vou aumentar a janela e agora tenho o btop sendo executado diretamente dentro dele. Então, ele está sendo executado diretamente aqui, e você pode executar tudo o que estiver configurado dentro do WSL.

24:09 Assim, você pode configurar todos esses ambientes. Só mais uma coisa, rapidinho: vou acessar o CLI. Quero falar sobre o HydraFusion. O melhor modelo é não ter que escolher modelo nenhum. Aqui, já criei uma nova worktree com o comando /worktree e vou pedir que ele comece a trabalhar nisso. O HydraFusion vai escolher a melhor abordagem com base no prompt. Ele escolheu a crítica neste caso e vai fazer algumas coisas. Vai fazer uma primeira tentativa com um worker principal. Depois, vai analisar essa tentativa

24:40 e voltar para criticá-la. Também terá um revisor somente de leitura para fornecer observações. Depois, fará uma rodada de revisão e, em seguida, implementará tudo automaticamente. O legal é que tudo isso está acontecendo agora. Dá para ver meus créditos de IA sendo usados em tempo real, e até agora usei menos de um para fazer essa primeira tentativa e o trabalho principal. Então, a equipe está se empenhando muito para produzir o resultado, mas a ideia é que você não precise se preocupar com ele até o fim, quando tudo terminar, o que é muito bom. Vai haver uma apresentação aprofundada sobre o HydraFusion, então não vou entrar muito em detalhes. Mas também quero destacar

25:11 que, se eu pressionar a seta para a esquerda, há várias coisas sendo processadas aqui também. Gosto muito de interfaces gráficas, então adoro uma TUI. E adoro poder simplesmente clicar nas coisas e navegar por todas as minhas sessões diferentes aqui. Posso acessar e ver todas as minhas sessões. Também quero destacar que usei o HydraFusion em todas essas sessões que estão em andamento aqui, e elas também aparecem no aplicativo GitHub Copilot, se eu quiser, porque estão todas lá. Há uma opção para mostrar suas sessões do CLI. Então, enquanto elas trabalham alternando entre si, ficam todas

25:41 facilmente disponíveis para você. E agora isso vai terminar o trabalho. Se eu quisesse criar uma nova sessão, bastaria clicar em “Nova sessão”. Posso ver todos os issues do repo, os pull requests abertos, tudo — uma integração profunda. Adoro poder clicar nas coisas. Adoro clicar com o mouse. Certo, vamos encerrar enquanto o Copilot continua trabalhando. Primeiro, você já pode baixar o aplicativo GitHub Copilot hoje em gh.io/app, para transformar sua ideia em realidade e começar a conhecer todos esses recursos incríveis

26:11 sobre os quais falamos hoje. O ecossistema está crescendo continuamente; publique seus plugins, publique seus servidores MCP e configure tudo para sua equipe, seu projeto ou sua empresa. Adoraríamos ver esse ecossistema continuar crescendo. Novos modelos são adicionados todos os dias, e você tem acesso a eles. Ou, se for como eu, uso o Auto Mode e agora fico no HydraFusion o dia todo. Todos os dias, essa é a opção padrão no CLI; simplesmente adoro. E, claro, você pode usar sua própria chave e configurar o que quiser. Agora, eu quero

26:41 … aqui que a parte do HydraFusion é realmente única. Vimos ele usar crítica, mas também podemos ver que há outros modos, como disparo único, cascata, e que esses modos selecionam automaticamente modelos diferentes no momento certo para a tarefa, alternando quando faz sentido para invalidar o cache de forma eficiente e eficaz. Aprofunde-se na publicação do blog sobre o HydraFusion: pesquise “HydraFusion GitHub” no seu mecanismo de busca favorito e leia a publicação completa. É incrível ver o que a equipe está desenvolvendo. Mostramos a integração profunda com o Slack, também disponível no Teams.

27:13 Se você ainda não configurou isso, precisa configurar. É de cair o queixo trabalhar em projetos. Há várias coisas excelentes para ajudar você a imaginar, construir e lançar. Só mais uma coisa, bem rapidinho, que quero destacar enquanto vocês fazem uma captura de tela: há muitas coisas excelentes aqui. Matt vai entrar logo depois da gente e vai nos apertar bastante com as skills dele. Vamos nos aprofundar no HydraFusion; teremos pessoas do VS Code e da equipe do Copilot, e vocês voltarão para programar ao vivo com Wes, com a esperança de que um site atualizado esteja lá automaticamente. Mas a diversão não acaba hoje.

27:43 A comunidade está se mobilizando em torno dos GitHub Copilot Dev Days, e há centenas de eventos pelo mundo. Você pode acessar este URL ou escanear este código QR para abrir o calendário do Luma, onde verá cem eventos. Vou participar de um em Portland, em outubro. Então, se você estiver na região de Portland, espero ver você lá — Portland, Oregon, não Maine. Espero ver vocês por lá. É muito legal ver a comunidade se reunindo. Também quero destacar que nosso amiguinho precisa de um nome. Precisa, sim. E a equipe está promovendo uma pesquisa para dar a alguém a chance de ganhar um mês inteiro de GitHub Copilot Max.

28:14 se o nome for escolhido. Agora você pode acessar aka.ms/vscode-pet para executar o mesmo comando dentro do VS Code, mas a equipe preparou um pequeno trailer. Então, vamos reproduzi-lo agora.

29:05 É isso por aqui, mas ainda temos muito mais por vir. Então, como sempre, boa programação. Pierce, obrigado por estar aqui. Agora é com você, Burke.

Transcrição original

[00:04] Hello, I’m James Montemagno, and with me, Pierce Boggan, over here. Hello. And we’re super jazzed just to be bringing you everything that Kyle just talked about. So let’s just honestly get right into it. Everything that Kyle’s been talking about is how GitHub, GitHub Copilot, the amazing tools from Microsoft and our amazing partners are really helping build an agent native engineering system, right? From idea to production to security to deployment and so much more in that entire iterative loop. Every single day, Pierce, I am changing how I build software.

[00:35] What’s unique is we used to wake up and say, what bug am I gonna start working on? What feature am I gonna get 25 % done today? I wake up every day now and I say, how many bugs am I gonna fix? How many features am I gonna add? How much value do I get to add to my software for my customers? It’s really amazing. Yeah, our jobs have fundamentally changed a lot in the last year, especially since the advent of agents, definitely since the beginning of AI. It’s awesome that not only can I use something like GitHub Copilot to do

[01:05] these things faster, but I have that entire end -to -end where I can start with an issue, I can complete fixing that bug with GitHub Copilot, I can deliver that software all with the same platform. Pretty amazing that that’s all in one. Honestly, GitHub Copilot is everywhere, right? Everything that Kyle talked about from the app to the CLI to the SDK enabling you to build your own agents, leveraging the GitHub Copilot agent harness, but the deep integrations, VS, VS Code, Teams, Slack that we’re gonna talk about, and our amazing integrations into

[01:35] Xcode, IntelliJ, Neovim, and integrations with Raycast, and so many more places where you can use your Copilot subscription. And what’s crazy is that these are all iterating and moving so fast. And honestly, the team has been cooking. And shipping so many new features, new models, enhancements, performance, everything every single day, basically. When you wake up, brand new updates are ready to integrate, ready to cook. Yeah, we’re moving super fast. It’s not just like hypothetical that

[02:05] AI is making us move faster. I see that every day on our product and engineering teams across all of our products that James just said. I know it’s a lot to keep up with, and so we have the GitHub changelog where you can follow all the latest news. So just keep an eye on that for what the team’s been shipping. And let’s get in the code and let’s cook. Let’s do it. Okay, so I’m gonna start over here directly in a place that maybe some of us are in every single day, other than teams or Slack, some sort of channel. And actually, I’m gonna open this up, a little scary, but here I am at the top. Nothing like sharing your actual

[02:36] Slack in a live stream. It’s real. So you, me, and Burke have been working on a little app. We call it threeup, so we can kind of stay connected with each other. And this is the GitHub Copilot integration directly into Slack. And it looks like Burke’s been switching up last night some new layouts here. I can take a look at what he’s got cooking here. That looks really nice. It’s a way for us to stay connected, basically, throughout the day. And we can see directly inside of there, we have these code channels. So you can add and connect your GitHub repository directly to it.

[03:07] Here it is, the threeup repository. It’s on a branch. It has a PR already open, and it right here is using Sol. And if I tap over here on the artifacts, I can actually see a live preview of the running application. So I can see that you and I have been committing some code, and Burke, classic, doing it. So we can do our check-ins, everything like that. Now this is live, so I can say, hey, we forgot to add Wes Bos, add him and call it fourup, and

[03:37] his GitHub is Wes Bos. He’s gonna be with us coding live later today. How can we forget Wes? You can’t forget Wes. So now what’s gonna happen here is that the agent is gonna start to pick up the conversation that’s in the loop. And in fact, if I go over to my agent, we can actually see the exact agent session in real time, behind the scenes, if you will. So we can see all those messages that Burke was posting directly here. We can see all the different calls that were going on along the way, right there.

[04:08] Okay, we got some live mics possibly, so we’ll see. So this will start to cook, and then it will start to update our live preview, which is super awesome. Yeah, and the thing I love about this integration is GitHub Copilot’s coming in. You said it’s where you work. And for a lot of us, like our collaboration tools, whether it’s Slack or Teams, right, that is where we’re having a lot of conversations. On the GitHub Copilot app team, we have a channel. People just pop in and be like, hey, I love this in the app, but yeah, I’m struggling with this. This is confusing, I have this bug. And like, you know, pre-Slack

[04:38] integration, we would copy pasta, write that into the Copilot app, VS Code, something like that. Now immediately inside of Slack, where all that context is, they’ve already uploaded the logs, some screenshots, a video. I just say @GitHub. And you go investigate this, propose a fix. There you go, and then it’ll click right in and it’ll be good to go. Yep, all right. Now let’s go over and actually focus on, one of the things that we’ve been and the team’s been working really hard on is the GitHub Copilot app. It’s your hub for all things code, really, and all things Copilot and all things GitHub.

[05:08] So we actually start right here on the new tab. What do you wanna build today? So I figured I’d just kind of walk through a little bit here, because there’s a lot of different options here. First, you see on the left-hand side, new, work, automations, customizations, we’ll get to it, and all my projects. These can be local folders, remote Git repositories, projects on GitHub, anything you want. So I have been working on a bunch of things here and I’ll actually show some of the active sessions I have going on. So here, I’m able to go in and pick what mode I want. Interactive, plan, autopilot mode, and

[05:40] I have tool permission calls. You’re in control. You can always ask, you can approve all, and there’s the brand new assisted, which is experimental, but basically it automatically approves tool requests that pass an LLM safety check. So like, if you wanna do like a npm lint, like that’s probably gonna be pretty safe, you’re good to go, it’ll handle it for you. Also, I wanna call out, there’s a brand new just launched today, new auto optimizations. So before you have auto mode, which based on your prompt, we’ll take a model for you, a nice little discount, you can now optimize

[06:10] it for your request. So you can give it a little hint. So you can do it for efficiency, balanced, or you can do intelligent. It’ll pick different models based on your needs. Now, of course, we have all sorts of models, right? So here we have all the different models from Anthropic, OpenAI, MAI, Gemini, xAI, and I’ve even connected my open router to actually get access to different Qwen models too. I could even run them with Ollama or Foundry local on my machine. You can see all sorts of models, all the models, right? So I’m actually gonna, for this one, let’s do Luna,

[06:41] and I’m gonna put it on extra high. You’re in control of reasoning, context window, your accessibility. Now I wanna build a brand new application from scratch. So let’s see if we can cook. I’m here in my Seattle day planner, and Pierce is always visiting me in the Pacific Northwest, and I wanna optimize and build a beautiful website for the greatest day. So I’m gonna hit this little dictate button so I can actually go ahead and talk to it. Hey, okay, I wanna build out a beautiful website, and I want it to be for my friends that visit Seattle, Washington, and I want it to be a day planner for them. And specifically, I want it to

[07:12] be for all the best coffee shops and awesome attractions, like the Space Needle, Kerry Park, and Pike Place, for example. And what I really want it to be is a really visually rich. In fact, I’ve given you a folder here called Assets, so take a look at the photos there and use those, but make it so they can really kind of plan out their single day, show it on a map. And then what I want you to do is after you get that built, go ahead, there’s no GitHub repository, so create the GitHub repository, push all the code up, and then go ahead and configure GitHub Pages for me and

[07:43] deploy it automatically for me with a CI/CD pipeline. Thank you. And I’m just gonna go ahead and fire it off. Perfect. Now, you got an idea in your brain, you just tell it from idea to production. Now, this is gonna start cooking. Now, a few things are gonna happen here. This is gonna take a look at my skills, my MCP servers, anything like that, and start to get to work. So we can see it’s renamed my session, it’s moved it into my Seattle Planner folder here. I have some things available to me, like VS Code, the run, I can

[08:13] take a look here. I’m just gonna think it through it. It’s loading impeccable, which is a skill that we have, we’ll talk about it in a bit, and it’s gonna get to work. It’s gonna take some time, Pierce. So let’s keep moving on, because this is the boundary, you got to keep moving as this is going. So the thing that I want to show off next is actually some automations that I run. So here is really cool, and this is kind of a nice little hidden feature here, is, by hidden feature, I mean it’s directly right there for you, is that these are all my automations for my personal work, but also for my code. So I have some things here, like doing a daily

[08:44] issue triage for my application, TinyClips, that reviews all my GitHub issues, looks at priorities and enriches the issues. Here I have an accessibility audit, and every week I run cost tips, using a chronicle, because I want to make sure that I’m being cost efficient. I also have one that’s connected to WorkIQ, so it looks at all of my teams and emails, it gives me a daily report, so I can go ahead and kick it off, and I can look at all my runs, I was shutting down the app, so those I stopped them abruptly, but I can see all the ones that were running here. And you can get inspiration from

[09:15] the templates, they’re all right here, so you can click on one, get it set up. I’m just going to go ahead and do a new one here, and I’m going to call this, this is a prompt about removing dead code that Burke gave me, I call it dead code. Burke’s taking a lot of strays today. He was like, I want a dead code. So here I’m just going to say dead code, verify everything, look for obsolete flags, open a PR, and I’m going to go ahead and do this on this Pickleball app I’ve been creating for the .NET Conf keynote, and here I could just auto say auto, you have all the options, and I’m just going to

[09:45] run it in the cloud. Perfect. And I could say all tools, I have full control, anything I want, and I can go ahead and just fire that off and select it here. So there’s the kitchen sink, create it, boom, and now that’s going to run every single week in the cloud and get a report, and the PR is going to be generated automatically. Yeah, automations are super cool, like you said, we see a lot of people building personal automations for toil in their day. I have some that run telemetry queries and do things like that, help me prepare for my day. Triage feedback we have on the

[10:16] repo from social media, tell me what’s important, but also we’re seeing a lot of engineering teams doing things like issue triage, auto investigation, things like that with these automations. So it’s super cool to see what people are doing with them. And we can see that the Seattle planner is asking me some questions. That’s because I forgot to put it in autopilot mode, so let’s go ahead and switch it, and now it’s just going to keep going. But it did ask me questions because it was in that interactive mode, it wanted to understand a little bit more. So I’m going to go ahead and let it cook here a little bit more, and I’m going to get to other work. So you click on my work, these are all of the projects that I have here. So these are all of my

[10:47] issues, PRs that are open, closed. I can look at pull requests, reviews, I can create a custom dashboard with any filter I want, which is really nifty. I use this active one all the time because if I just go to GitHub, I have 550 repos, a little bit much. So I can create my filters and I can look at my work here. And I can see anything assigned to me specifically. So for example, if I wanted to get to work on this big feature request that a lot of my users of my stream timer, which I use for countdown clocks, here, it only

[11:20] does a system beep. I want to have custom like MP3s and waves. If I want to create a new session, I have it here. Let’s start a new session. I’m gonna do it on this machine and just - Perfect. Starts it up. It’s gonna automatically attach this issue and I can say issue fix and go. It automatically creates the worktree for me. So I don’t have to worry about conflicts automatically or anything like that with any of my branches from main. It’s gonna pull everything local and then it’s gonna get to work. And just like that, I’m already starting to do multi

[11:51] -agent processing across multiple projects, which is super cool. Yeah, it’s great. And I love having the native like GitHub collaboration built in where I not only have my agents working but also all my planned work. I feel like now with the agents, like the temptation is like, it’s very easy to start things, but it’s actually very difficult to discern what should I be doing, right? And so having that super close to where my agents are working has been super helpful for me. Totally. So let’s go into one that I’ve been doing earlier. I have an application called Tiny Clips, which allows me to take

[12:21] screenshots on Mac and Windows. And I’ve been working specifically on multi -capture editing because when I would take a screenshot, and if I did another one, it would close the old one. So I wanted multiple. So I was working here. I kind of did something very similar. I basically came up over here and I said, hey, here’s an issue. Let’s trace through this and get to work. And it puts together a nice little proposal for me. I can see everything here. Here’s the plan. The great part here is I wanna get closer to the code. I can look at the changes or I could just open it in VS Code or

[12:51] my favorite code editor here. If I bring up VS code, we can see that I have the same exact worktree down here. So here’s that worktree. It opens it automatically when you click that button. I have the same exact session. You can see it’s running here in the Copilot agent harness. I can see all of the steps. I can chat back and forth directly there. I can create the PR here. It’ll sync between the two. I can click on it and get really deep into the application, run it, do anything I want, which is super nice. So that deep, tight integration

[13:22] between your favorite developer tools. Now, one thing that is missing here though, is my slash VS Code buddy up there. Oh, there he is. Hey, how’s it going? He’s like, hey, what’s going on? Yeah, woof. There you go. And you can kind of move him around, just like we kind of have these nice interactive elements in the GitHub Copilot app. Justin and the team have been working on our VS code pet, which doesn’t have a name yet. We’ll talk about a little bit more here, how you can help name him too. I get achievements. I got this little crown on. So the more I’m using the agents and investigating and learning new capabilities, it’s all there. But I want to point out, right? All the same models, everything’s

[13:54] available here for us. We have different reasoning levels, the agent modes, everything like that, permission checks, all the things that we kind of just saw. So that nice agent harness running across, which is rad. Now, if I’m back over in the app, right? I’ve reviewed the code, I’m good to go. I can just one click, create a PR. This is now going to do a few things. It’s going to check any requirements I might have in the repo. I was going to fire off right here to go ahead and open that pull request, which runs a skill. And it will then go ahead and fire that off and start to run my

[14:24] CI and CD checks. Now that’s going to take a second or so because I’m building Windows and Mac applications based on what I’m changing. So I did one earlier that for all intents and purposes is exactly the same. And I created the PR ahead of time. So we can see that I basically did the same exact thing for the multi edits. And then I have the full validation here. But I want to point out that I have the GitHub Copilot review agent running on GitHub.com. So when I fired this off, it ran all my checks and everything seemed to pass, which was good.

[14:55] But it left me a comment here on some code improvements. So what’s great with this integration is that I can one click fix unresolved comments. Or what I like to do is from this dropdown, I can click ready to merge and merge and see all the checks. But I can also turn on agent merge. And agent merge allows the agent to automatically address review issues, CI failures, resolve conflicts and a lot more. So when you’re working on a lot of different branches, a lot of worktrees, this becomes super nice. And you’ll see agent merge is

[15:26] going to get to work and it’s going to start to merge, load the skill and get to work and commit back that code automatically. Now I did not do the automatically merge pull request, but you could. If you’re really in that really tight integration, you feel good about it, you can go ahead and put that out there. Yeah, and I mean, even before AI, every single team struggles with like, okay, I did the work, I have the PR, now I have to spend a week babysitting this thing through to actually getting merged. That problem got worse with AI because we’re now sending more PRs than ever thanks to things like the GitHub Copilot app.

[15:57] And so agent merge is awesome because now I can submit the PR, I turn on agent merge, I don’t have to babysit the thing. And when all the checks are addressed and I feel good about the state of the PR, I can merge it in. Exactly. Now let’s get back up and look at our hub. Let’s see if it is how it’s going. Okay, it looks like we have a canvas. So that’s good. Let’s go and see here. We have our Seattle canvas. Okay, this is looking pretty good. So we got a Seattle day planner, build a day worth wandering so we can start with a place, beautiful, a good Space Needle. We have a beautiful map here that we can outline our location.

[16:28] That’s really cool. They hand drew that. That’s amazing. I can copy this route and I can see all the different locations here. So I did provide the photos, but I actually worked earlier and I had Copilot go grab all the different photos for me, which is cool. So we can see all the different places here, and it actually filtered and it’s testing the app in real time. So it’s actually been adding. this is actually a browser inside the GitHub Copilot app. This is directly here and you can pick and polish, you can pick elements and you can see that it’s been invoking clicking elements, reading elements and doing a lot more. So that built-in deep integration is

[16:59] directly inside the Copilot app. So now this is gonna get to work validating because it kind of waited a few minutes for me to answer a question and then it’s gonna create our repo. So I figured while we wait there, I wanna also show you how I do a lot of my iOS and Android development on my Mac. So you have my Mac. let’s head over to my Mac over here and I know we’ve been working on this weight tracking application. We have, yes. You know, we’re entering winter so it’s time to bulk again. So maybe not the time for weight loss, but that’s okay. We’ve been building this iOS app

[17:29] together in the GitHub Copilot app. And I think one really cool thing like, you know, the GitHub Copilot app can be used to build any sort of thing, right? We just saw how we can build web apps. We have a built -in browser. There’s an extensibility model called canvases which we’ll show later today inside the GitHub Copilot app. And here I actually have a canvas for testing and viewing the iOS simulator directly in this app. So I can say with natural language, here’s what I want in my app right here inside the GitHub Copilot app. I can validate right here.

[18:00] Of course, this is like a real simulator. I can interact with it. I can come over here. I could change like the viewport if I wanted to try a different simulator. And it looks like from scrolling up, like this thing can actually go and drive the actual app from the agent. It can self-validate. Like, if I ask it to test things. And it looks like we’ve got to get this thing ready to ship. So we need some screenshots for this App Store. So I’m just going to fire it off and I’ll let the app take care of that. Like I’m not going to go manually capture these screenshots myself. It’s not 2025 anymore. Exactly. This is a canvas that ships and it has an MCP server.

[18:31] So I can actually speak directly to it. So it can understand what to do. So this is great in that iteration loop just like we saw in the web that specifically it was off testing it. And we can see hands up, hands up. I’m not doing anything. Right? And it’s a native Swift application directly right here. Yep. And you can see everything it’s doing, including asking you questions and anything that you want to do. Yep. Yeah. And I mean, I think the really cool thing about the GitHub Copilot app is I feel like it allows me to focus on the outcome that

[19:02] I’m trying to achieve, right? What is the feature I’m trying to build? Imparting my wisdom on architectural choices, things like that. And I’m not super close to the code, but that’s kind of intentional right here. And you can even do things like agentic self-verification, which of course is you’re firing off 10 things at once. Like the less things you actually have to do in any one of these threads, the more things you can do, right? And of course, like you said, like if I ever wanted to go and look at the code, I can do so in VS Code. So maybe let’s hop over to VS Code actually. Yeah. In fact, I was working on another app, a .NET MAUI application on Android, this little financial application. Yep.

[19:32] And I think what was great here is that these same MCP servers, the same tools, the same agent harness runs in here. So we can see our custom MAUI agent and the same thing. We have all of our different devices. In this case, I’m deploying it here on Android and you can run it the same exact prompt to have it test everything. So no matter what you’re building, no matter what you want to do, it can drive it. I think what’s cool is like a lot of developers using VS Code are used to like the extensions, right? There’s tons of extensions, the mobile canvases extension from John Dick here at Microsoft. And we can see that now the agent is parsing, taking screenshots

[20:03] and navigating fully through you and it’s gonna self validate. So I recently added an interest calculator. So I wanted to self validate it, take screenshots, add it to documentation. And now it’s just gonna kind of get to work doing its thing automatically. Scrolling around everything that we needed to do in real time, which is super powerful. So implement something, figure it out and it’s so cool to watch it. It’s literally taking screenshots and stuff right now, it’s super cool. So while that’s cooking and doing some screenshots, I think the thing that we should really talk about is the extensibility

[20:34] of the GitHub Copilot app. That’s right. So in the GitHub Copilot app, if you go to this customize tab, you can go install MCP servers, plugins, skills, canvases, essentially any customization you want inside the GitHub Copilot app to make the Copilot app work just like you and your team, right? So I can come in, I can add MCP servers. So my team is using Azure DevOps, I’m using Figma. I wanna do device testing with Playwright. I can install that right here. Of course, plugins from marketplaces

[21:05] like Awesome Copilot that our community has curated. So I can one click install things like WorkIQ to give the GitHub Copilot app context on my Microsoft 365 documents, conversations, team stuff, skills. We got Matt Pocock right after us. We got the grill me skill. He’s gonna tell us all about it, but you can go install and discover skills from your marketplaces. You can even actually add your own organizational marketplace. So we have that at Microsoft. We have a curated set of plugins for just people here at Microsoft.

[21:35] You can add that marketplace registry directly to the GitHub Copilot app. So every single engineer on your team has access to those plugins. And of course canvases, right? Canvases are basically a visual way for you to drive the app. So we saw the iOS simulator canvas, but there’s other canvases like Azure DevOps, Foundry, Jira. We use the Sentry canvas a lot on our team. It doesn’t just show us like active issues we have for Sentry, but from that canvas, I can actually go in and I can say, oh, this is the top performance issue we have in

[22:06] the GitHub Copilot app. Fix this bug. It’s literally one click away. And so then my interaction model shifts from just being so focused on chat to now I have the canvas and I’m using that to actually fire off agent sessions in the app. Let’s head back to my PC because I got two more things I wanna show. Perfect. The first is that you can build your own canvases. You can use slash create canvas. And in fact, I have my own. I have my own repo actions. So I never have to leave the Copilot app to see all of my actions running on GitHub.com. And for TinyClips, I actually

[22:36] created my entire release dashboard here. I can create release notes, generate PRs, tag releases, and see everything all in real time, including what’s live for Mac and on Windows. And I can even see the status of what’s on winget today and what’s released, which is super cool. So you can just build your own and these can leverage the GitHub Copilot SDK to infuse the agent inside of these canvases, which is super duper cool. All right. I have two more things I wanna show. First is something down here, which is kind of interesting called, is this WSL? Is it WSL?

[23:07] Yeah, I wanna point out here there’s this little icon here and it says it’s running in WSL on Ubuntu. This is a brand new feature. If you go under environment, you’ll see that I am connected to the Windows subsystem for Linux. So I built a little application that I can run here with this little run button. It’s supposed to be there. Where is it at? See, run the app. There we go. Okay, it was there. That should run it. Let’s see. I think I need to, there we go.

[23:38] Perfect. And so the GitHub Copilot app, of course I can run sessions locally on my machine. I can also run sessions in the cloud and now I can run them on remotes like WSL as well. And there it is. So there’s my little app. Is this WSL? It is. It is indeed WSL. It’s right here. In fact, I’ll prove it to you really quick. I’m gonna go over to my terminal, I’m gonna type in btop over here. I’m gonna make this bigger and now I have btop running directly inside of it. So this is right directly inside of this and you can just run everything configured inside of WSL.

[24:09] So you can configure all those environments. Last thing really quick, I’m gonna head over to the CLI. Over here, I wanna talk about HydraFusion. So the best model is not having to pick a model at all. So here I’ve gone ahead and I’ve created a new worktree with the slash worktree command and I’m gonna tell it to get to work on this. And HydraFusion here is gonna pick the best approach, best on the prompt. It’s picked critique here and it’s gonna do a few things. It’s gonna do a first pass with a primary worker. It’s gonna then understand that pass

[24:40] and go back and critique it. And it’s gonna have a read only reviewer to provide notes on it. And then I’ll do a revision pass and then go ahead and implement it automatically. The cool part here is all this is happening. You can see my AI credits in real time go and I’ve used less than one so far to do these first pass and primary. So the team is working really hard on the output but the idea is you shouldn’t have to worry about the output until the end when it all sort of finishes, which is really nice. There’s gonna be a deep dive in HydraFusion so I’m not gonna go too deep onto it. But I also wanna point out

[25:11] if I hit the left arrow, I got a bunch of things cooking over here too. I’m a big GUI person so I love a TUI and I love that I can just click on things and I can navigate around into all of my different sessions here. So I can go and I can see here all of my sessions and I wanna also point out that all of these sessions that I’ve been going on here, I’ve been using HydraFusion on and they also show up inside, if I want to, in the GitHub Copilot app because they’re all there. There’s an option to show your CLI sessions. So as these are working back and forth, they’re all

[25:41] readily available for you and then this is gonna go ahead, finish this off. And if I wanted to create a new session, I can just click on new session, I can view all my issues for the repo, open pull requests, everything, deep integration. I love that I can click on things. I love a good mouse click. All right, let’s wrap this thing up as Copilot continues to work. Okay, first thing is you can get the GitHub Copilot app today, gh.io/app to turn your idea into reality and start to check out all of these amazing features

[26:11] that we’ve talked about today. The rich ecosystem that continues to build out, publish your plugins, publish your MCP servers and go ahead and configure these for your team, your project or your enterprise. We love to see this continue to be built out. More models are added every single day and you have those readily available to you. Or if you’re like me, I’m Auto Mode and now I’m HydraFusion all day. Every day is the default inside the CLI, I simply love it. And of course you can bring your own key, configure anything you want. Now I do want to

[26:41] talk here that the HydraFusion part is really unique. We saw it use critique, but we can also see that there’s other modes such as a single shot, cascade and these different are automatically selecting different models at the right time for the task and switching when it makes sense to cache bust efficiently and effectively. Deep dive into the blog post on HydraFusion, type in HydraFusion GitHub into your favorite search engine, read the deep dive blog post. It is awesome to just see what the team is working on. We showed the deep integration into Slack, also available in Teams.

[27:13] If you haven’t gotten that configured, you got to do it. It’s mind -blowing to work on stuff. A bunch of great things to help you dream, build and ship. Last thing really, really quick that I want to point out while you take a screenshot really quick is that there’s tons of great stuff here. Matt’s going to be right after us, grilling us hard with his skills, deep dive on HydraFusion, folks from the VS Code, the Copilot team and you all be back live coding with Wes, hopefully an updated website, automatically there. But fun doesn’t stop today.

[27:43] The community is rallying behind the GitHub Copilot Dev Days, and there’s hundreds of events around the globe. You can go to this URL or scan that QR code to take you to the Luma calendar where you’ll see a hundred events. I’m doing one in Portland in October. So if you’re in the Portland area, hope to see you Portland, Oregon, not Maine. So hope to see you there. And these are really awesome to see the community come together. Also, I want to point out that our little buddy does need a name. He does. And we have a whole survey that the team’s been putting on for a chance to win a whole month of GitHub Copilot Max

[28:14] if the name is selected. Now you can go ahead and go to aka.ms/vscode-pet to run the same command inside of VS Code, but the team’s been cooking up a little trailer. So let’s go ahead and play that now.

[29:05] That’s going to do it for this, but we have so much more in store. So as always happy coding. Pierce, thanks for being here and over to you Burke.