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只看一手#GitHub
10月14日周三
  1. GitHub Blog · AI & ML36

    GitHub 如何用 ModernBERT 分类器更少误报地检测密钥

    GitHub 用微调的 ModernBERT 分类器替换此前基于 LLM 的密钥扫描流水线，在正则召回候选后结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭据。新流水线使推送后扫描中位执行时间降低 86%、服务成本降低超 98%，告警接受率提升 11.5%，并让通用密钥检测得以进入推送保护阶段。

10月13日周二
10月8日周四
10月5日周一
10月2日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML22

    GitHub 博客：AI 正在改变开发者工作，值得强化的三项技能

    GitHub 博客提出 AI 时代开发者应强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它，不轻信 AI 的第一个答案，以及用 AI 省下的时间解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明用第二个模型审查计划、代码和测试能发现首个模型遗漏的问题。

9月26日周六
  1. GitHub Blog · AI & ML58

    GitHub Copilot 入门教程：用 canvases 构建自定义工作流

    GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义界面，用户和智能体共享同一份状态，可做成看板、问题分诊板、发布清单或仪表盘。创建时在智能体会话中输入 /create-canvas 技能并用自然语言描述工作流，智能体就会生成界面并打开在右侧面板，之后可继续让智能体增删列、筛选或接入未关闭的 pull request。

9月25日周五
  1. GitHub Blog · AI & ML50

    GitHub Copilot 用 canvas 替代聊天框：当聊天不是合适的 UI

    GitHub Copilot 应用推出 canvas，一种在应用内运行、无浏览器外壳的全栈小应用，可与 Copilot 智能体双向通信。官方演示用 canvas 做 Connect 4 对战、Winget 包管理和 SQLite 操作，并称让智能体造工具比反复用聊天消耗 token 更划算。canvas 可调用第三方 API 并本地执行代码，复杂工作流示例约需一天调好。

  2. GitHub Blog · AI & ML64

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow 自主模糊测试流水线

    GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，这是一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体就会自动识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，再对每个崩溃做分类并生成漏洞报告。

    推荐理由：作者公开了这套自主模糊测试流水线的架构与运行方式，读者可据此判断哪些人工环节能交给 LLM 智能体。