Visual Studioのエージェントモード入門 - あなたの真のAIコパイロット

今日の世界では、モバイルアプリから戦略立案プラットフォームまで、プロンプトベースのツールで作成されるAIアートからデジタルデザイン用のテキスト生成画像作成まで、AIはあらゆるところに存在しています。 最新の開発の中心にあるエキサイティングなツールの1つが、自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を使用してコーディングの生産性を高めるように設計されたAIコパイロットであるGitHub Copilotです。

このガイドでは、Tim Corey のチュートリアル"Visual Studio のエージェントモードのイントロ — あなたの本当の AI Copilot"を深堀します。このウォークスルーは、AI を使用してコードを生成する方法を開発者が理解するのに役立つだけでなく、Copilot、あなたの AI 仲間が音声認識を行ったり、テストを書いたり、さらにはコマンドライン操作さえも実行することができるというような機能を示します。すべてがCopilot チャットウィンドウ内のユーザーのプロンプトに応えて行われます。

ステージを設定する：Visual Studio のエージェント モード

チュートリアルの冒頭で、Tim は Agent Mode を、開発環境との統合に焦点を当てた AIの強力なブランチとして紹介します。 Tim氏が説明するように、Visual Studio 2022（バージョン17.4）の今回のアップグレードにより、GitHub Copilotは自然言語を使用してインテリジェントな応答を作成し、コード変更を実装し、それらをテストすることができるようになりました。

この機能には、基本的に、開発者の意図を解釈し、アルゴリズムを利用してスタイルの変更やロジックのデバッグなどのタスクを実行するスマートソフトウェアが含まれます。 これは、人工知能（artificial intelligence）の実際の応用であり、知能がいかに効率化と自動化のためのツールであるかを示すものです。

Copilotチャットを始める

Tim氏は、基本的なCopilot Chatインターフェイスを使用しても、コードの要約、単体テストの記述、アクティブなドキュメント内の問題の検出を依頼することで、ユーザがユーザプロンプトに応答できることを示します。 無料版と有料版では、特徴、機能、利用可能なサービスが異なる場合があります。Tim は個人的に、より深い機能の GitHub Copilot Pro Plus を使用しています。

GPT-4.1のようなモデルを使用したAIについて耳にすることがあるかもしれません。ティムは、オープンソースのコードベースを分析することで、より適切な回答を提供するように訓練されていると強調しています。 そこで、自然言語処理と機械学習が融合し、Copilotは純粋に平易な英語の命令に基づいてコードを生成し、デバッグできるようになります。

エージェント モードを有効にしてインターフェイスを理解する

Timは、エージェントモードを有効にする方法を説明します：

ツール → オプション → GitHub → Copilot → チャットペインでエージェントモードを有効にする

このツールを有効にすると、開発体験が一変します。 単にコードを提案するのではなく、Copilot、あなたの AI 仲間は積極的に変更を適用し、ビルドを管理します。 それはもはや、アウトラインを作成し、既存の作業を下書き校正し、さらにテストに対して結果を検証することができるアシスタントになります。

最初の使用例：ナビゲーションバーの削除

Copilotの実践的な機能を示すために、TimはAIにナビゲーションバーの削除を指示しています：

サイトのトップバーに"About. バー全体を削除できますか？"

AIは正しいファイル（MainLayout.razor）を特定し、きれいに削除します。 また、プロジェクトが成功したことを確認するために、その後のプロジェクトも構築します。 通常は手作業で行われるこのようなルーチンワークは、自然言語処理を使用したCopilotのインテリジェントな応答によって完了します。

ここでのティムのアドバイスは非常に重要です。 これは、AIが一見正しいように見える実装に欠陥のあるロジックを注入することがあるという現実の例と結びついています。 AIはコードを生成し、ファイルを分析することはできますが、人間の判断に代わるものではありません。

カスタムテーマの適用：AI駆動型CSSスタイリング

Tim は、ほぼフォトリアリスティックなイメージをスタイリング的に作成する展示で、Copilot が Blazor サイトのテーマを更新する様子を見せます。 彼はcolorhunt.coから4つの16進コードをコピーし、指示とともにCopilotに貼り付けるだけです：

カラーテーマをこの色に変更したい。

プライマリ"や"アクセント"といったラベルはありませんが、Copilotはそれぞれの色に適切な役割を割り当てています。 app.css、MainLayout.razor.css、NavMenu.razor.cssを含む複数のファイルにわたってスタイルを更新し、複雑なコーディングタスクや機械学習主導の推論を処理する能力を示しています。

このビジュアル・リフレッシュは、水彩画を描いたり、夕日を眺める女性を紹介したりするのと似ています。 その結果は？ オリジナルのBlazorパープルの面影を残さない、ユニークなスタイルのサイト。

実世界の応用: "C#の学び方"サイト

Tim氏は、howtolearnc.comというサイトは、ほぼすべてエージェントモードのCopilotを使用して作成されたことを明かしました。 コンテンツ、リンク、プロンプト、タスク、フィードバックだけで、AI は実用的なサイトを提供しました。このプロジェクトは AI が分析、テキスト生成、画像作成だけでなく、見込み客を引き寄せ、リードを増やす生産準備向けアプリケーションでも有用であることを証明しています。

プロジェクトアーキテクチャの深い理解

エージェントモードの最も印象的な点の1つは、プロジェクト内部を意識していることです。 Tim氏は、CopilotがMainLayout.razor.cssがapp.cssよりも優先されることを理解する方法を説明し、AIモデルがアプリケーション構造をいかに深く解析できるかを強調しています。

これは、モバイルアプリの開発や、AIがグローバルスタイルとコンポーネントスコープのスタイルを区別しなければならない大規模なソリューションで作業する場合に重要です。

NuGetパッケージのインストールを自動化する

さらにTim氏は、CopilotがPowerShellを呼び出してNuGetパッケージをインストールする方法を紹介します。 依頼方法

Dapper NuGetパッケージを私のメインプロジェクトに追加してください。

Tim は Copilot にシェルコマンドを作成させます: .NET add package Dapper. 確認後、変更が適用されるが、ティムは、コマンドライン実行はチャットインターフェースからロールバックできないため、ソース管理の重要性を強調する。

旅程の検索、観光スポットを特定するホテル、場所からの正確な距離のマッピングなどの状況では、このようなツールの統合と自動化は、AIが舞台裏で力仕事を行うという類似した役割を果たします。

ベストプラクティスの強化

ティムの哲学の主なハイライトは、"AIだけに頼らない"ことです。 基礎を学ぶ。 人間の言葉に反応し、AIアシスタントを通じてコードを生成できるからといって、"なぜ "や "どのように "を理解することを省略できるわけではありません。

基礎的な知識がないと、システムが脆弱性でいっぱいになったり、さらに悪いことに、自分のアプリケーションをデバッグしたり拡張したりできない人になってしまう危険性があります。

結論AI主導型開発の未来

GitHub Copilot のエージェント モードに関する Tim の video は、コードの生成から UI の更新まで、依存関係の管理から既存のコード ロジックの初稿校正まで、AI がどのような機能を実行できるかを明確に示しています。 新しいサイトを作成したり、アーキテクチャをアップグレードしたり、新しいスキルや趣味を学んだりするとき、Copilot、あなたの AI 仲間は進捗を加速するために設計されています。

音声認識のような機能から、JavaScriptのコードをTypeScriptに変換する支援まで、自然言語処理を使用してインテリジェントな応答を作成するツールの能力によって導かれるパワーは、あなたの手の中にあります。