Copilot Free in Visual Studio 2022

•  슬래시 명령을 사용하면 코드 설명을 얻기 위한  /설명 과 같은 일반적인 작업을 빠르게 지정할 수 있습니다.
•  참조를 사용하여 특정 파일로 채팅 범위를 지정합니다.
• Copilot이 답변을 생성하기 위해  사용한 원본 을 검토합니다.
• 각 Copilot 채팅에 서로 다른 스레드 를 사용하여 각각 다른 컨텍스트를 유지할 수 있도록 하세요.

Visual Studio에서 Copilot Chat을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.

GitHub 의 토론 포럼을 통해 GitHub Copilot 관련 대화를 추적할 수도 있습니다.

GitHub Copilot 청구에 대해 자세히 알아보세요.

GitHub Copilot은 개발자 환경을 혁신합니다. AI 분야 리더가 지원하는 Copilot은 IDE의 코드 완성 및 채팅 지원부터 GitHub의 코드 설명 및 문서에 대한 답변에 이르기까지 소프트웨어 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 상황에 맞는 지원을 제공합니다. 워크플로를 개선하는 Copilot을 사용하여 개발자는 가치, 혁신, 행복에 더 집중할 수 있습니다.

GitHub Copilot을 사용하면 개발자는 문제 해결 및 협업에 더 많은 에너지를 집중하고 일상적이고 진부한 작업에 드는 노력을 줄일 수 있습니다. 그렇기 때문에 Copilot을 사용하는 개발자는 그렇지 않은 개발자보다 업무 만족도가 높고 코드를 작성할 때 품질 저하 없이 최대 55% 더 생산적이며, 이 모든 것이 더해져 참여도가 높은 개발자가 훌륭한 소프트웨어를 더 빨리 출시할 수 있습니다. 품질은 그대로 유지하면서 참여 개발자가 훌륭한 소프트웨어를 더 빠르게 출시할 수 있습니다.

GitHub Copilot은 Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDE, Neovim을 포함한 주요 편집기와 통합되며 다른 AI 코딩 도우미와 달리 기본적으로 GitHub에 내장되어 있습니다. 수백만 명의 개인 사용자와 수만 명의 비즈니스 고객이 사용하는 Copilot은 전 세계에서 가장 널리 채택된 AI 개발자 도구이자 개발자들이 이름만 대면 알 수 있는 경쟁 우위 도구입니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.

GitHub Copilot은 공개 리포지토리에 나타나는 모든 언어로 학습합니다. 각 언어에 대해 제공되는 제안의 품질은 해당 언어에 대한 학습 데이터의 양과 다양성에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어 JavaScript는 퍼블릭 리포지토리에서 많이 사용되며 GitHub Copilot에서 가장 잘 지원되는 언어 중 하나입니다. 퍼블릭 리포지토리에서 덜 사용되는 언어는 제안의 수가 적거나 덜 강력할 수 있습니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.

GitHub Copilot은 GitHub, OpenAI, Microsoft에서 개발한 생성형 AI 모델을 기반으로 합니다. GitHub의 퍼블릭 리포지토리에 있는 코드를 포함하여 공개적으로 사용 가능한 소스의 자연어 텍스트와 소스 코드에 대해 학습되었습니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.

지적 재산과 오픈 소스 문제에 대해 생각할 때는 GitHub Copilot이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 것이 중요합니다. Copilot의 제안을 만드는 AI 모델은 퍼블릭 코드로 학습할 수 있지만 코드를 포함하지는 않습니다. 제안을 생성할 때는 코드베이스에서 “복사하여 붙여넣지” 않습니다.

• 코드 제안을 생성하기 위해 Copilot 확장은 편집기에서 커서 바로 앞과 뒤의 줄에 초점을 맞추어 코드를 검사하는 것으로 시작하며, 편집기에서 열려 있는 다른 파일과 리포지토리 또는 파일 경로의 URL을 포함한 정보도 검사하여 관련 컨텍스트를 식별합니다. 해당 정보는 Copilot의 모델로 전송되어 다음에 일어날 수 있는 일을 확률적으로 판단하고 제안을 생성합니다.
• 코드 편집기에서 채팅에 대한 제안을 생성하기 위해 Copilot 확장은 활성 문서에 열려 있는 코드 파일, 코드 선택, 프레임워크, 언어, 종속성 등의 일반 작업 영역 정보를 포함한 추가 컨텍스트와 프롬프트를 결합하여 상황에 맞는 프롬프트를 생성합니다. 해당 정보는 Copilot의 모델로 전송되어 다음에 일어날 수 있는 일을 확률적으로 판단하고 제안을 생성합니다.
• 채팅 프롬프트에서 질문에 대한 답변을 제공하는 등 GitHub.com에서 채팅을 위한 제안을 생성하기 위해 Copilot은 이전 프롬프트, GitHub.com의 열린 페이지, 코드베이스 또는 Bing Search에서 검색된 컨텍스트를 포함한 추가 컨텍스트와 프롬프트를 결합하여 컨텍스트 프롬프트를 생성합니다. 해당 정보는 Copilot의 모델로 전송되어 다음에 일어날 수 있는 일을 확률적으로 판단하고 제안을 생성합니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.

• 사용자 참여 데이터: 여기에는 수락 또는 취소된 완료, 오류 메시지, 시스템 로그, 제품 사용 현황 메트릭 등 Copilot과의 사용자 상호 작용에서 캡처된 가명 식별자가 포함됩니다.
• 프롬프트: 이는 제안을 생성하기 위해 Copilot의 AI로 전송되는 컨텍스트와 함께 채팅 또는 코드에 대한 입력입니다.
• 제안: 프롬프트에 따라 사용자에게 제공되는 AI가 생성한 코드 줄 또는 채팅 응답입니다.
• 피드백 데이터: 이는 지원 티켓의 피드백과 함께 반응(예: 좋아요/싫어요) 및 댓글(선택 사항)을 포함한 실시간 사용자 피드백으로 구성됩니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.

GitHub에서 Copilot 데이터를 사용하는 방법은 사용자가 Copilot에 액세스하는 방법과 목적에 따라 달라집니다. 사용자는 웹, 확장, 모바일 앱, 컴퓨터 터미널, 다양한 IDE(통합 개발 환경)를 통해 GitHub Copilot에 액세스할 수 있습니다. GitHub는 일반적으로 개인 데이터를 다음과 같은 목적으로 사용합니다.

• 개인 설정된 환경과 권장 사항을 보장하기 위해 고객의 구성 및 사용량에 따라 서비스를 제공하고 유지 관리하고 업데이트합니다.
• 소프트웨어 버그를 수정하고 온라인 서비스의 기능 및 최신 상태를 유지 관리하여 보안 인시던트와 제품 관련 문제를 포함한 문제의 방지, 검색, 해결, 완화와 관련된 문제 해결
• 서비스를 최신 상태로 유지하여 사용자 생산성, 신뢰성, 효율성, 품질, 개인 정보 보호, 접근성, 보안 향상

이러한 관행은 데이터 컨트롤러 고객에 대한 데이터 처리 약속을 자세히 설명하는 GitHub의 DPA(데이터 보호 계약)에 요약되어 있습니다.

또한 GitHub는 다음 목적을 위해 DPA에 따라 고객 권한 부여가 있는 특정 개인 데이터를 사용합니다.

• 청구 및 계정 관리
• 법적 의무를 준수하고 해결하려면 다음을 수행합니다.
• 악용 탐지, 예방, 보호, 바이러스 검사, 서비스 약관 위반을 탐지하기 위한 검사
• 직원 수수료 및 파트너 인센티브를 계산하기 위한 요약 보고서를 생성하려면 다음을 수행합니다.
• 예측, 수익 분석, 용량 계획, 제품 전략과 같은 영역을 다루는 내부 사용 및 전략적 계획에 대한 집계된 보고서를 생성하려면 다음을 수행합니다.

특히 Copilot 개인 고객에 대한 컨트롤러로서의 GitHub의 데이터 처리 활동에 대한 자세한 내용은 GitHub 개인정보처리방침을 참조하세요.

GitHub Copilot의 주요 IP 고려 사항은 저작권과 관련이 있습니다. Copilot을 지원하는 모델은 저작권이 있는 코드를 포함하여 공개적으로 액세스할 수 있는 광범위한 코드의 컬렉션에 대해 학습되었으며 드문 경우지만 Copilot의 제안은 해당 모델이 학습된 코드와 유사할 수 있습니다. 이러한 고려 사항에 대해 알아야 할 몇 가지 기본 정보는 다음과 같습니다.

저작권법은 AI 모델 학습을 위해 저작물을 사용하는 것을 허용합니다. 전 세계 국가에는 저작권법에 기계가 소프트웨어 코드를 포함하여 저작권이 있는 자료에서 패턴과 사실을 학습하고, 이해하고, 추출할 수 있도록 하는 조항을 두고 있습니다. 예를 들어 유럽 연합, 일본, 싱가포르에는 기계 학습을 통해 AI 모델을 개발할 수 있도록 허용하는 명시적인 조항이 있습니다. 캐나다, 인도, 미국을 포함한 다른 국가에서도 공정 사용/공정 거래 조항에 따라 이러한 학습을 허용합니다. GitHub Copilot의 AI 모델은 공개적으로 액세스할 수 있고 허용되는 저작권 사용 범위 내에 있는 GitHub의 공개 리포지토리에 있는 코드를 사용하여 학습되었습니다.

제안의 저작권 위험은 어떻게 되나요? 드물지만(GitHub 연구에 따르면 1% 미만) GitHub의 제안이 GitHub의 AI 모델 학습에 사용된 코드의 예와 일치하는 경우가 있습니다. 마찬가지로 Copilot은 코드를 “조회”하거나 “복사하여 붙여넣기”하지 않고 대신 사용자 작업 영역의 컨텍스트를 사용하여 제안을 합성하고 생성합니다.

당사의 경험에 따르면 일치하는 제안은 두 가지 상황에서 발생할 가능성이 가장 급니다. (i) 코드 편집기에 Copilot 모델이 합성할 컨텍스트가 거의 없거나 전혀 없는 경우 또는 (ii) 일치하는 제안이 일반적인 접근 방식이나 방법을 나타내는 경우입니다. 코드 제안이 기존 코드와 일치하는 경우 해당 제안을 사용하면 사용된 코드의 양과 성격, 코드가 사용되는 컨텍스트에 따라 저작권 침해 주장이 제기될 위험이 있습니다. 이는 온라인 소스에서 코드를 복사하거나 라이브러리의 코드를 재사용하는 등 개발자가 직접 작성하지 않은 코드를 사용할 때 발생하는 위험과 여러 가지 면에서 동일합니다. 따라서 책임 있는 조직과 개발자는 사용자에게 잠재적인 일치 코드를 식별하고 평가하기 위해 코드 검색 정책을 사용할 것을 권장합니다.

Copilot에서는 Copilot이 GitHub.com에서 공개적으로 사용 가능한 코드와 일치하는 코드 완성을 제안하도록 허용할지 여부를 선택할 수 있습니다. 자세한 내용은 “GitHub.com에서 GitHub Copilot 설정 구성”을 참조하세요. 퍼블릭 코드와 일치하는 제안을 허용한 경우에는 해당 제안을 수락하면 GitHub Copilot에서 일치하는 코드에 대한 세부 정보를 제공할 수 있습니다. 코드를 일치시키는 것은 반드시 저작권 침해를 의미하는 것은 아니므로, 제안을 사용할지 여부와 적절한 상황에서 (다른 라이선스 준수와 함께) 귀속할 대상과 대상을 결정하는 것은 궁극적으로 사용자의 몫입니다.

GitHub Copilot의 일반적인 사용, 제품 영향, 인간, 감독, 개인 정보에 대한 자세한 내용은  GitHub Copilot FAQ의 포괄적인 목록을 참조하세요.