GitHub Next

¿Qué es GitHub Next?

GitHub Next es un equipo de GitHub dedicado a explorar el futuro del desarrollo de software. Se centran en la creación de prototipos de herramientas y tecnologías que amplían los límites de lo posible, con el objetivo de revolucionar el proceso de desarrollo de software. Esto incluye la identificación de estrategias innovadoras para crear equipos de ingeniería de software prósperos y altamente eficientes.

¿Cómo funciona GitHub Next?

GitHub Next opera a través de varias actividades clave:

• Investigación: Realización de investigaciones en profundidad sobre las tendencias emergentes, los desafíos y las oportunidades en el desarrollo de software.
• Prototipos: Desarrollo de herramientas y tecnologías experimentales que aborden las necesidades identificadas y exploren nuevos paradigmas.
• Colaboración: Participación con la comunidad de desarrollo de software en general a través de eventos, publicaciones y contribuciones de código abierto.

Proyectos Clave y Áreas de Investigación

GitHub Next participa activamente en una variedad de áreas de investigación y proyectos, que incluyen:

AI para Código

• Hacia la programación en lenguaje natural para GitHub Actions (Project Copernicus): Exploración del uso del lenguaje natural para programar GitHub Actions.
• Explorando la navegación impulsada por LLM para su base de código (Project Copernicus): Utilización de LLM para mejorar la navegación del código.
• Explorando la automatización impulsada por LLM en la colaboración de software basada en plataforma (Continuous AI): Investigación de las posibilidades de automatización que ofrecen los LLM en la colaboración de software.
• Configuración, construcción y prueba agentic de repositorios (Discovery Agent): Creación de procesos automatizados para configurar, construir y probar repositorios.
• ¿Podemos permitir que cualquiera cree o adapte software para sí mismo, utilizando AI y un tiempo de ejecución totalmente gestionado? (GitHub Spark): Empoderar a las personas para crear o adaptar software con la ayuda de AI y un entorno de tiempo de ejecución gestionado.
• Una superfamilia innovadora de fuentes para código (Monaspace): Diseño de fuentes especializadas para mejorar la expresividad del código en cualquier editor.

Visualización de Datos

• ¿Podemos derivar sistemas de diseño personalizados de fuentes de inspiración? (Mosaic): Objetivo de generar sistemas de diseño personalizados utilizando fuentes de inspiración.
• ¿Cómo podemos "identificar" una base de código para ver su estructura de un vistazo? (Visualizing a Codebase): Exploración de métodos para visualizar automáticamente los repositorios de GitHub para una comprensión estructural rápida.

Áreas de Investigación Anteriores

• Una exploración de una nueva categoría de asistencias para usar el lenguaje natural en el desarrollo de software (Extract, Edit, Apply): Examinar cómo el lenguaje natural puede ayudar en el desarrollo de software.
• ¿Podemos hacer que sea fácil y divertido aprender mientras construimos? (Learning Sandbox): Creación de entornos de aprendizaje interactivos y personalizados dentro del flujo de trabajo de desarrollo.
• Cuadernos en vivo en VS Code para JavaScript/TypeScript, desarrollo web y experimentación con AI (Vitale): Proporcionar cuadernos en vivo para el desarrollo web y la experimentación con AI.
• Un entorno de desarrollo agentic, diseñado para tareas cotidianas (Copilot Workspace): Diseño de un entorno de desarrollo asistido por agentes.
• ¿Podemos mejorar la finalización de código de Copilot sugiriendo el próximo cambio lógico, dondequiera que esté en su proyecto? (Copilot Next Edit Suggestions): Mejora de la finalización de código sugiriendo cambios lógicos dentro del proyecto.
• Colaboración multijugador para todo su repositorio (Realtime GitHub): Exploración de la colaboración multiusuario para repositorios completos.
• ¿Podemos desarrollar software completamente en lenguaje natural, y una cadena de herramientas impulsada por AI gestiona la implementación? (SpecLang): Investigación del uso del lenguaje natural para el desarrollo de software con cadenas de herramientas impulsadas por AI.
• ¿Cómo podemos hacer que las respuestas de LLM sean más robustas y fáciles de entender combinando su razonamiento fluido con una estructura rígida? (Code Atlas): Mejora de la fiabilidad e interpretabilidad de las respuestas de LLM integrando el razonamiento con la estructura.
• Una exploración del uso de la generación de cálculos para mejorar las capacidades de razonamiento numérico de GPT-4 (GPT-4 with Calc): Mejora del razonamiento numérico de GPT-4 a través de la generación de cálculos.
• ¿Cómo se sentiría tener un experto a mano en todo momento? (Copilot for Docs): Desarrollo de una herramienta para proporcionar asistencia de documentación de nivel experto.
• Las solicitudes de extracción son una parte central de la experiencia del usuario de GitHub. (Copilot for Pull Requests): Mejora de las descripciones de las solicitudes de extracción y las revisiones del equipo utilizando Copilot.
• ¿Alguna vez tiene problemas para recordar ese comando de shell o esta bandera oscura? (Copilot Completions in the CLI): Integración de la asistencia de GitHub Copilot en la terminal.
• Escriba código sin el teclado. (Copilot Voice): Habilitación de la codificación basada en voz con GitHub Copilot.
• ¿Puede la edición de código sentirse más táctil, como pintar con pinceles de Photoshop? (Code Brushes): Introducción de herramientas para modificar el código con una interfaz de pincel similar a Photoshop.
• Reimagine los repositorios con bloques personalizados e interactivos. (GitHub Blocks): Mejora de los repositorios con bloques personalizados e interactivos para una mejor documentación y flujos de trabajo.
• A medida que trabajamos cada vez más juntos de forma remota, ¿cómo podríamos unificar nuestros flujos de trabajo para permitir la colaboración remota para los desarrolladores? (Collaborative Workspaces): Exploración de formas de unificar los flujos de trabajo para la colaboración remota de desarrolladores.
• GitHub Copilot Radar es una herramienta de navegación de código que muestra a los desarrolladores la línea más relevante para su posición en el código. (GitHub Copilot Radar): Proporcionar una navegación de código mejorada con sugerencias contextuales.
• Queremos permitir que Copilot vea el código en todo su repositorio para hacer sugerencias aún mejores. (GitHub Copilot for Your Codebase): Mejora de las sugerencias de Copilot permitiéndole acceder a toda la base de código.
• Comentarios más rápidos sobre las vulnerabilidades de seguridad en sus PR. (Incremental CodeQL): Ofrecer comentarios de seguridad más rápidos en las solicitudes de extracción.
• TestPilot le ayuda a crear pruebas unitarias legibles basadas en su código y documentación. (TestPilot): Ayudar en la creación de pruebas unitarias legibles basadas en el código y la documentación.
• Una extensión de VS Code para aplicaciones experimentales de GitHub Copilot. (GitHub Copilot Labs): Proporcionar una extensión de VS Code para experimentos de GitHub Copilot.
• Una colaboración continua con Microsoft para llevar React a su biblioteca Webview UI Toolkit para Visual Studio Code (React Webview UI Toolkit for VS Code): Integración de React en el Webview UI Toolkit de Visual Studio Code.
• Una nueva forma de construir software (GitHub Copilot): Introducción de un enfoque novedoso para el desarrollo de software.
• Flat explora cómo facilitar el trabajo con datos en git y GitHub (Flat Data): Simplificación del manejo de datos en Git y GitHub con control de versiones.

¿Para quién es GitHub Next?

GitHub Next es beneficioso para:

• Desarrolladores de software: Profesionales que buscan mejorar sus procesos y flujos de trabajo de desarrollo.
• Investigadores: Individuos que exploran el futuro del desarrollo de software y las herramientas impulsadas por AI.
• Equipos de ingeniería: Equipos que buscan optimizar la colaboración, la productividad y la calidad del código.

¿Por qué elegir GitHub Next?

GitHub Next destaca porque:

• Se centra en la innovación: Dedicado a explorar y crear prototipos de tecnologías de vanguardia.
• Ofrece soluciones prácticas: Proporciona herramientas y estrategias para mejorar las prácticas de desarrollo de software.
• Fomenta la colaboración: Fomenta un enfoque impulsado por la comunidad para la innovación en el desarrollo de software.