Skip to main content

Управление обоснованием, доверием и утверждением для проблем

Настройте и управляйте обоснованием, доверием и утверждениями для проблем, которые обрабатываются Автоматизация.

Кто может использовать эту функцию?

Automationsдоступны с Copilot Pro GitHub, GitHub Copilot Pro+, Максимальное GitHub CopilotGitHub Copilot для бизнеса, и GitHub Copilot Enterprise планами. Automations доступны только в частных и внутренних репозиториях. Они недоступны там, где они были отключены администратором репозитория, в репозиториях, принадлежащих управляемые учетные записи пользователей, или там, где Copilot облачный агент не включены.
Sign up for Copilot

Логика и уверенность не требуют дополнительной настройки. АвтоматизацияКогда агент изменяет поддерживаемый атрибут проблемы, он автоматически присоединяет обоснование и уровень достоверности. Независимо от того, применяется ли это изменение непосредственно или ожидает проверки, зависит от уровня автоматизации репозитория или от явного запроса, чтобы предложить, а не применить это изменение.

Настройка уровня автоматизации репозитория

Примечание.

Настройка уровня автоматизации постепенно развертывается и может быть недоступна в репозитории.

Уровень автоматизации репозитория задает порог доверия, используемый для маршрутизации каждого поддерживаемого изменения. Изменения, оцененные ниже порогового значения, хранятся в виде предложений; изменения, внесенные в или выше, применяются автоматически. Уровень по умолчанию является осторожным, поэтому только изменения высокой достоверности применяются автоматически, пока не измените его.

  1. На GitHubперейдите на главную страницу репозитория.

  2. Под именем репозитория щелкните Settings. Если вкладка "Параметры" не отображается, выберите раскрывающееся меню и нажмите кнопку "Параметры".

    Снимок экрана: заголовок репозитория с вкладками. Вкладка "Параметры" выделена темно-оранжевым контуром.

  3. В разделе "Планирование" боковой панели щелкните предложения агента по проблемам.

  4. В разделе "Уровень автоматизации" выберите уровень, соответствующий вашему репозиторию:

    • Полный контроль: каждое изменение проводится для проверки. Ничего не применяется автоматически.
    • Осторожные (по умолчанию): автоматически применяются только изменения высокой достоверности. Все остальное проводится для вашего обзора.
    • Сбалансированный: подпрограмма, четкое сокращение изменений применяются автоматически. Все, что имеет неоднозначность, проводится для рассмотрения.
    • Полная автоматизация: каждое изменение применяется автоматически. Агент сохраняет изменения только в том случае, если он помечен как неопределенный.
  5. Нажмите кнопку Сохранить.

С Copilot облачный агент

  1. Автоматизация Создайте проблемы, которые возникают после Создание автоматизаций с помощью облачного агента Copilot. Используйте триггер создания проблемы или запустите Автоматизация его по расписанию.
  2. Автоматизация Предоставьте средства проблемы для атрибутов, которые требуется изменить, например обновление меток, задание типа, редактирование полей, назначение пользователей или закрытие проблем.
  3. В запросе опишите задачу триажа, например: Triage this issue by setting a type, labels, and priority, and explain your reasoning for each. вам не нужно явно указывать обоснование, уверенность или предложения. Чтобы сохранить определенные изменения для проверки независимо от достоверности, попросите агента предложить эти изменения, а не применить их.
  4. Сохраните Автоматизация. Когда он выполняется, его изменения несут обоснование и уровень достоверности. Изменения под уровнем автоматизации репозитория и любые изменения, которые вы попросили агент предложить, подождите на панели утверждений по этой проблеме.

С GitHub агентические рабочие процессы

Намерения проблем, метаданные логики и достоверности, присоединенные к изменениям проблем рабочего процесса, являются необязательными и включены по умолчанию. Существующие рабочие процессы продолжают работать без изменений.

  1. Обновите до последней GitHub агентические рабочие процессы версии расширения, выполнив команду gh aw upgrade.

  2. Добавьте рабочий процесс, который выдает проблемы в каталог репозитория .github/workflows . Вы можете начать с примера или разработки проблемы самостоятельно. См. GitHub агентические рабочие процессы документацию.

  3. Предоставьте рабочему процессу выходные данные для атрибутов, которые нужно изменить, перечислив их safe-outputs в интерфейсном элементе рабочего процесса. Например, add-labels чтобы применить метки, задать тип проблемы, set-issue-field``set-issue-type изменить поля assign-to-user или assign-to-agent назначить проблемы и close-issue закрыть их. Добавление этих выходных данных достаточно для рабочего процесса, чтобы внести соответствующие изменения в проблему с обоснованием и уровнем достоверности.

  4. При необходимости укажите, требуется ли для безопасного вывода метаданные намерения проблемы, задав issue-intent для него следующие параметры:

    safe-outputs:
      add-labels:
        issue-intent: true
    
    • Опустить issue-intentили оставить его неустановленным, чтобы сохранить его необязательным: агент рекомендуется обеспечить рационализатор и уровень достоверности, но выходные данные по-прежнему работают без них.
    • Задайте issue-intent: true для этого выходные данные с обоснованием и уровнем достоверности. Рабочий процесс завершается ошибкой, если агент игнорирует их.
    • Установка issue-intent: false полностью отказаться: выходные данные никогда не несут обоснование или метаданные достоверности.
  5. В командной строке рабочего процесса опишите задачу триажа. Чтобы сохранить определенные изменения для проверки независимо от достоверности, попросите агента предложить эти изменения, а не применить их.

  6. Скомпилируйте рабочий процесс, зафиксируйте gh aw compileфайл рабочего процесса и созданный файл блокировки.

  7. Когда рабочий процесс выполняется, его изменения несут обоснование и уровень достоверности (если вы не отказались). Изменения ниже уровня автоматизации репозитория и любые изменения, предложенные агентом, подождите на панели утверждений по этой проблеме.

С помощью REST или API GraphQL

Если вы создаете собственную интеграцию вместо использования Автоматизация, вы можете использовать те же интерфейсы REST и GraphQL API для включения рационального и доверия с изменением или пометить изменение как предложение, чтобы провести его для проверки. Изменение направляется так же, как изменение из Автоматизация рабочего процесса или GitHub агентические рабочие процессы рабочего процесса: при условии уровня автоматизации репозитория или проверки, если вы помечаете его как предложение.

Поиск проблем с ожидающих предложений

Чтобы найти проблемы с предложениями, ожидающими проверки, выполните поиск с помощью has:suggestions квалификатора, например is:issue is:open has:suggestions.

Просмотр предложений на панели утверждений

Когда изменение проводится для рассмотрения, оно ожидает в группе утверждений по этому вопросу вместо вступления в силу. Используйте панель, чтобы проверить каждое предложение и решить, что следует применить.

  1. Откройте проблему. Предлагаемые изменения отображаются на панели утверждений.
  2. Проверьте каждое предложение. В нем показаны предлагаемые изменения, такие как метка, тип, поле, назначаемый элемент или закрытие, а также уровень достоверности.
  3. Действовать по предложениям:
    • Нажмите кнопку "Принять" , чтобы применить предложение или отклонить его.
    • Нажмите кнопку "Принять все" или "Отклонить все ", чтобы выполнить все ожидающие предложения одновременно.

Принятые изменения вступили в силу немедленно. Отклоненные предложения отклоняются, не изменяя проблему.

Готовы поставить это на практике? См. раздел AUTOTITLE , чтобы создать Автоматизация проблемы, связанные с этим.