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GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요

GitHub Copilot Fusion이 일반에 공개되었습니다. 각 작업마다 개별 모델을 선택하는 대신, Copilot Fusion을 선택하면 Copilot이 지능적으로 어떤 모델을 사용할지 라우팅하고 오케스트레이션해 줍니다.… 글 ‘GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요’는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.

新闻源配图 · GitHub Copilot changelog
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GitHub Copilot 앱, Universe 출시

작업은 항상 하나의 저장소나 세션에만 맞춰지지는 않습니다. 하나의 기능이 여러 저장소에 걸쳐 있을 수 있습니다. 런칭 계획은 저장소를 전혀 건드리지 않고도 스펙, 디자인, 자산 등을 포함할 수 있습니다… 이 글은 GitHub Copilot 앱, Universe 출시라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게재되었습니다.

新闻源配图 · GitHub Copilot changelog
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GitHub Copilot 앱용 보안 확장 기능

이제 GitHub Copilot 앱을 떠나지 않고도 리포지토리의 GitHub 코드 스캐닝 알림을 처리할 수 있습니다. 현재 공개 미리보기 중인 새로운 GitHub 보안 확장 기능을 통해 가장 중요한 알림을 찾고, Copilot에 이를 설명하거나 수정을 도와달라고 요청할 수 있습니다. 이 글은 GitHub 보안 확장 기능이 처음으로 게시된 GitHub 블로그의 내용입니다.

新闻源配图 · GitHub Copilot changelog
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Letta 플랫폼에서 상태 기반 엔지니어링 협업자 구축 튜토리얼을 공개했습니다: 핵심 메모리, 공유 상태 및 이식 가능한 워크플로우를 지원합니다.

MarkTechPost는 2026년 10월 24일, Letta 프레임워크를 기반으로 지속적 상태를 갖춘 엔지니어링 협업자(agentic copilot)를 구축하는 방법을 소개하는 튜토리얼을 발표했습니다. 이 튜토리얼은 검증 가능한 핵심 메모리, 다중 에이전트 간 공유 메모리, 의미 기반 검색을 통한 지식 아카이브, 맞춤형 Python 도구 통합, 스트리밍 응답 및 .agent 형식(.af) 내보내기 등의 기능을 포괄합니다. 해당 내용은 기술 실무 가이드로, 성능 지표, 보안 감사 또는 생산 환경에서의 검증은 제공되지 않습니다.

Stateful Agentic Engineering Copilots with Letta: Core Memory, Shared State, Semantic Retrieval, Custom Tools, Streaming, and Portable Agent Workflows
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sparqlite: SQLite 내부의 SPARQL 1.1, Rust로 작성

연구: sparqlite: SQLite 내부의 SPARQL 1.1, Rust로 작성 이 연구 과제는 사실 클라우드 코드 문서의 ‘동적 워크플로를 활용한 대규모 서브에이전트 오케스트레이션’에서 설명된 대로, ‘Ultracode’ 모드에서 클라우드 코드 웹을 실행하는 실험이다. Ultracode가 활성화되면 클라우드 코드는 동적 워크플로를 적극적으로 활용하여, 복잡한 문제를 해결하기 위해 서브에이전트 네트워크를 정의하고 조율하는 JavaScript를 생성한다. 초기 프롬프트는 다음과 같았다—‘행들을 직접 처리하라’는 뜻이었고, ‘delete’라는 단어는 휴대폰 자판에서 실수로 입력된 오타였다: Rust로 SQLite 확장 기능을 작성하여 SPARQL을 내장하고, delete 행을 직접 처리할 수 있어 매우 빠르게 작동하도록 만드세요. 이로 인해 클라우드 코드 웹은 12시간 넘게 연속으로 작동했다. 다음 날 진행 상황을 확인하고, 한 줄의 메시지를 보냈다.

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Python 3.15를 이용한 웹 편집 프로파일링: 플레임 그래프와 소스 히트맵

연구: Python 3.15를 이용한 웹 편집 프로파일링: 플레임 그래프와 소스 히트맵 GPT-6 Astra Extra High가 탑재된 Codex를 사용해 새로운 Python 3.15 프로파일러의 성능을 시험해 보았습니다. PyPI에 있는 “web-edit” 앱을 대상으로 실행해 보았는데요, 먼저 연구를 진행한 뒤 이들 데모를 만들어 주시기 바랍니다. 다음은 그 결과로 나온 플레임 그래프와 히트맵의 예시입니다. 태그: 프로파일링, 파이썬, 코덱스

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Codex Original은 무엇입니까?

우리는 건축가, 팅커, 연구원 및 Codex를 사용하여 놀라운 일을 할 수있는 제작자의 실제 이야기를 수집하고 있습니다. Codex Originals 프로그램의 다음 챕터의 일부가 되려면 아래 이야기와 프로젝트에 대해 더 많은 것을 알려주십시오.

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