開発作業の多くは大規模なチームのコンテキストで行われており、Work IQ を使用してその作業コンテキストをすべて GitHub Copilot CLI に取り込むことができるようになりました。試してみてください: https://lnkd.in/gGPd-FWr |サティア・ナデラ

成績証明書

成績証明書

成績証明書

AI エージェントが必要とするコンテキストの多くは、実際にはアプリケーション内に存在しません。実際には、ドキュメント、電子メール、会議、SharePoint の会社データに含まれています。 Work IQ を使用すると、組織のデータの完全なコンテキストを Copilot CLI や Agentic AI アシスタントなどのエージェントに提供できます。ターミナルに書き込むと、単一の MCP サーバーを追加するだけで済みます。追加すると、エージェントは組織データを簡単に取り込むことができます。あなたがしなければならないのは、ただ尋ねることだけです。これは、ほとんどのアプリケーションに欠けているコンテキストの一部であり、これにより、今日使用できる強力なワークフローが可能になります。これは Word で書かれた仕様で、SharePoint に存在します。これを手作業で要約する必要はありません。ドキュメントのタイトルとリポジトリへのリンクを Copilot に渡し、仕様と実装を比較するよう依頼するだけです。副操縦士。 Work IQ を通じて適切な仕様を見つけ、コードを検査して 2 つを比較します。どの要件が実装され、どの要件が変更され、何が欠落しているかが表示されます。これは単なる検索結果ではなく、委任された実行です。次に、より難しい問題を見てみましょう。私たちはファイル エクスプローラーのバージョン管理機能について何度か会議をしましたが、誰もそのアーキテクチャを書き留めませんでした。そこで私は Copilot に実装計画を見つけるように依頼しました。それを描いてください、副操縦士は会議の記録と電子メールについて理由を説明します。仕事から IQ を取得し、アーキテクチャを再構築し、決定事項を要約します。これらの決定は正式に記録されることはありませんでしたが、依然として内部で存在しています。 Copilot は問題空間を調査し、作業を計画し、進行中に結果をレビューします。特定のルーティング ロジックを接続することなく、ステップごとに適切なモデルを選択できます。単純なスラッシュ コマンドを使用してモデルを選択することもできます。これらすべてを、エージェントを離れることなく実行できます。 Work IQ を使用して、エージェントに真のインテリジェンスを今すぐ組み込んでください。