GitHub Copilot staje się mądrzejszy dzięki technikom inżynierii kontekstu

Peter Zhang
12 stycznia 2026 23:03

GitHub ujawnia trzy praktyczne metody dla deweloperów w celu poprawy wyników kodowania AI poprzez niestandardowe instrukcje, wielokrotnego użytku prompty i wyspecjalizowanych agentów.

GitHub zachęca deweloperów do wyjścia poza podstawowe promptowanie dzięki nowemu frameworkowi, który nazywa inżynierią kontekstu — systematycznemu podejściu do dostarczania asystentom kodowania AI właściwych informacji we właściwym czasie. Wytyczne, opublikowane 12 stycznia 2026 roku, przedstawiają trzy konkretne techniki uzyskiwania lepszych rezultatów z GitHub Copilot.

Koncepcja reprezentuje to, co CEO Braintrust Ankur Goyal opisuje jako dostarczanie „właściwych informacji (we właściwym formacie) do LLM". Chodzi mniej o sprytne sformułowania, a bardziej o ustrukturyzowane dostarczanie danych.

Trzy techniki, które rzeczywiście działają

Harald Kirschner, główny menedżer produktu w Microsoft z głęboką wiedzą na temat VS Code i Copilot, przedstawił podejście na GitHub Universe jesienią ubiegłego roku. Trzy metody:

Niestandardowe instrukcje pozwalają zespołom definiować konwencje kodowania, standardy nazewnictwa i style dokumentacji, których Copilot automatycznie przestrzega. Znajdują się one w plikach .github/copilot-instructions.md lub ustawieniach VS Code. Pomyśl: jak powinny być zbudowane komponenty React, jak obsługiwane są błędy w usługach Node lub zasady formatowania dokumentacji API.

Prompty wielokrotnego użytku przekształcają częste zadania w ustandaryzowane polecenia. Przechowywane w .github/prompts/*.prompts.md, mogą być uruchamiane za pomocą poleceń slash, takich jak /create-react-form. Zespoły używają ich do przeglądów kodu, generowania testów i tworzenia szkieletu projektu — za każdym razem to samo wykonanie.

Niestandardowi agenci tworzą wyspecjalizowane persony AI z określonymi obowiązkami. Agent projektowania API przegląda interfejsy. Agent bezpieczeństwa zajmuje się analizą statyczną. Agent dokumentacji przepisuje komentarze. Każdy może zawierać własne narzędzia, ograniczenia i modele zachowań, z możliwością przekazywania między agentami w złożonych przepływach pracy.

Dlaczego to ma znaczenie teraz

Inżynieria kontekstu zyskała znaczną popularność w branży AI na początku 2026 roku, z wieloma dyskusjami skoncentrowanymi na przedsiębiorstwach pojawiającymi się w tym samym tygodniu, co wytyczne GitHub. Dyscyplina ta odnosi się do fundamentalnego ograniczenia: LLM-y działają dramatycznie lepiej, gdy otrzymują ustrukturyzowane, istotne informacje kontekstowe, a nie surowe zapytania.

Retrieval Augmented Generation (RAG), systemy pamięci i orkiestracja narzędzi — wszystko to mieści się pod tym parasolem. Celem nie jest tylko lepszy wynik kodu — chodzi o zmniejszenie wymian promptów, które zakłócają przepływ pracy dewelopera.

Dla zespołów już korzystających z Copilot praktyczną korzyścią jest spójność między repozytoriami i szybsze wdrażanie. Nowi deweloperzy dziedziczą konfigurację inżynierii kontekstu, zamiast uczyć się plemiennej wiedzy o tym, „jak prawidłowo promptować Copilot".

Dokumentacja GitHub zawiera przewodniki konfiguracji dla każdej techniki, co sugeruje, że firma postrzega inżynierię kontekstu jako kluczową kompetencję dla rozwoju wspomaganego AI w przyszłości.

Źródło obrazu: Shutterstock