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      GitHub深夜引爆,最強Claude + Codex合體!全球1.8億碼農一夜解放

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      新智元報道

      編輯:桃子 好困

      【新智元導讀】深夜,GitHub官宣大變身!全球兩大編程AI Claude和Codex集體入駐,再加上Copilot,正式開啟AI編程「三足鼎立」的時代。三個「AI碼農」集體賣命,人類開發者狂喜。

      GitHub要變天了!

      凌晨,微軟GitHub宣布重磅更新:正式集成全球「最強編程大腦」——Claude和Codex。


      地表最強編程三劍客——Copilot、Claude、Codex,終于迎來史詩級合體!

      開發者只需一個指令,三個AI任你差遣,瞬間完成編碼、修Bug、提交PR等復雜任務。

      這標志著,GitHub正從一個單純的代碼托管平臺,進化為多智能體協同的「AI戰場」。


      這一切,都通過一個「指揮中心」Agent HQ實現。軟件開發中,最耗神的就是「上下文切換」。

      如今通過Agent HQ,無需切換工具,絲滑完成構思到落地的全過程,極大地降低了摩擦感。

      最關鍵的是,Copilot、Claude、Codex三個AI,可以在IDE、GitHub,以及移動端一鍵調用。


      微軟這一步棋,是希望通過GitHub,讓AI智能體成為開發者們原生的核心配置。


      2023年,GitHub開發者數量突破1億大關,如今平臺有超1.8億人

      目前,訂閱Copilot Pro+、Copilot Enterprise,今天就可以搶先體驗。

      評論區下方,開發者們紛紛歡呼,「同一時間可以讓三個頂級AI為自己打工了」。




      GitHub超進化

      一次集齊全球最強AI編程大腦

      可以說,GitHub搞的這個大動作,意味著開發者們的「上下文地獄」終于要終結了!


      在軟件開發中,上下文切換就意味著效率損耗。

      從今天起,Agent HQ平臺正式開啟公測,這次它不再讓Copilot獨占鰲頭,直接引入Claude+Codex「兩尊大神」。

      簡言之,碼農們終于可以在GitHub中,一次可以運行不同的編程智能體。

      最讓程序員興奮的,莫過于那種「原生」的絲滑感。

      以前,你可能得在AI應用和代碼編輯器之間反復復制粘貼;現在,這些智能體直接「長」在了GitHub倉庫里。

      它們不僅能幫你寫代碼,還能在拉取請求(PR)里像真人隊友一樣發表評論、分析漏洞。


      這樣一來,所有的上下文、歷史記錄和代碼review,都會緊密關聯在個人工作流中,再也不用跳來跳去了。

      只要是Copilot Pro、Enterprise用戶,今天即可在GitHub網頁端、手機App,甚至VS Code,直接指派頂級AI為你「賣命」。


      那么,開發者該如何快速上手這套「神級裝備」呢?

      一杯咖啡

      指揮三個「AI碼農」打工

      先說個有趣的玩法,針對同一個編碼難題,可同時指派Copilot、Claude和Codex一起執行。

      只需把費時的重活兒丟給多個AI異步處理,喝一杯咖啡功夫,就能看到一份詳盡的日志和寫好的PR建議。

      每次啟動編程智能體任務,都會消耗一個高級請求(Premium Request) 額度。


      接下來,是具體的操作過程。

      1. 在GitHub上管理智能體任務

      • 進入已啟用智能體的倉庫,點擊Agents標簽頁;

      • 輸入需求,點擊Copilot圖標并從中選擇一個智能體;

      • 提交請求即可開始。


      智能體默認異步運行。開發者可以盯著進度條看實時反饋,也可以晚點再來復盤。

      詳細的日志會清晰記錄智能體每一步做了什么以及為什么要這么做。

      智能體生成的產物(如review、代碼草案或修改建議)會像普通的代碼貢獻一樣呈現,方便個人進行評審。

      2. 在Issue和PR中指派智能體

      • 對比方案:為一個Issue同時指派Copilot、Claude和Codex,看看誰給出的方案最優秀。

      • 自動提交PR:智能體可以自動生成草稿PR供審核。

      • 深度分析:在現有的PR中召喚智能體,讓它幫忙分析代碼或進行針對性修改。

      • 隨時召喚:在PR評論區@Copilot、@Claude或@Codex即可指派后續任務。

      由于智能體的所有活動都是透明且可評審的,它們的產出會像「隊友」提交的代碼一樣,自然地融入個人評估流程。

      切記:智能體也會犯錯。

      這就是微軟為什么將流程設計為「可評審、可對比、可質疑」,而不是盲目接受它們的建議。

      VS Code深度集成

      如果開發者習慣在IDE中工作,VS Code(1.109+版本)也已深度集成:

      • 打開方式在標題欄查找,或快捷鍵Ctrl+Shift+P/CMD+Shift+P搜索Agent sessions(智能體任務)視圖。

      選擇適合的模式:

      • Local(本地模式): 使用本地Copilot、Claude或Codex進行快速的交互式輔助。

      • Cloud(云端模式): 將自主任務發送到GitHub服務器運行,運行期間你可以繼續做別的事。

      • Background(后臺模式): 僅限Copilot,用于異步處理本地工作。

      這樣,開發者就可以在編輯器里推敲想法,然后把那些費時的重活兒丟給GitHub處理,歷史記錄和上下文一個都不會丟。

      此外,在GitHub移動端,你也可以直接在手機上調用三個AI干活。


      開發者「終極外掛」

      原生AI融入編碼工作流

      再來看Agent HQ,它不僅僅是寫代碼,還是一個「參謀部」。

      開發者可以讓不同的智能體處理同一個難題,觀察Copilot、Claude和Codex在權衡取舍時的不同邏輯。

      這種方式,可以幫助人們更早地發現潛在問題:

      • 架構防線:讓多個智能體評估代碼的模塊化和耦合度,防止由于改動引入意想不到的副作用。

      • 邏輯壓測:指派一個智能體專門尋找邊界情況、異步死鎖或在高并發下的潛在隱患。

      • 務實方案:讓另一個智能體提出那種改動最小、向后兼容性最好的重構方案,將波及范圍控制到最小。

      通過這種模式,開發者的工作重點正發生質變——

      從苦哈哈的「摳語法」,正式升華為高屋建瓴的「定策略」。


      為什么在GitHub中,原生運行智能體很重要?

      微軟給出了最好的解釋,GitHub是代碼的家,是團隊協作和決策交付的中心。

      將智能體原生內置到這個流程中,而不是作為外部插件,其規?;б媸蔷薮蟮模?/p>

      開發者不再需要在各種工具、文檔和對話框之間反復復制粘貼代碼塊,所有的討論和改動都直接「長」在倉庫里。

      這意味著:

      • 盡早權衡:在代碼還沒寫死之前,利用多個智能體探索不同的實現路徑。

      • 上下文不丟失:智能體直接讀取倉庫、Issue和PR的數據,告別那些「前言不搭后語」的無狀態提示詞。

      • 零成本評審:智能體生成的改動就是草稿PR,和平時評審同事代碼的習慣一模一樣。

      沒有新平臺要學,沒有復雜的AI工作流要維護。一切都在個人熟悉的環境里。

      最重要的是,Agent HQ不僅為開發者個人帶來了福利,整個技術組織也將成為最大的受益者,可以實現:

      • 集中管控:管理員可以在后臺一鍵管理所有AI智能體的訪問權限和安全策略。

      • 代碼質量關卡GitHub Code Quality(公測中)會評估AI生成代碼的可維護性和可靠性,確?!窵GTM」不僅是隨口說說,而是真正符合長期代碼健康。

      • 自動化一審:Copilot能在開發者介入前,先對智能體生成的代碼進行第一輪預審和問題修復。

      • 量化指標:通過指標看板跟蹤AI對組織的實際貢獻,讓AI的投入產出比清晰可見。

      不只是IDE,AI開始接管平臺

      這一動作不僅是功能的更新,更是一場維度的徹底升級。

      它直接印證了今年最猛烈的幾大趨勢:

      • 戰場轉移:從IDE到全平臺

      AI的軍備競賽已不再局限于編輯器(IDE)里的代碼補全。風向變了!下一個制高點,是貫穿軟件全生命周期的平臺級智能體。

      • 作戰單位:從單兵到軍團

      告別「單兵作戰 + AI助手」的舊時代吧?,F在的核心挑戰,是如何在組織層面建立統一、安全的工作流,讓AI真正規?;涞?。

      • 能力分工:從通用到專精

      「萬能型」助手已顯疲態。未來屬于各司其職的「專用AI智能體編隊」——有的搞安全,有的搞測試,有的搞重構。

      像「艦隊指揮官」一樣去戰斗

      2026年,我們不需要再糾結「哪個AI工具更好用」,唯一的命題是:

      團隊該如何指揮這支「智能體艦隊」,去碾壓低效的工作流?

      別忘了,開發者真正寫新代碼的時間只占20%。

      剩下的80%,那些重復的Bug分揀、枯燥的文檔更新、繁瑣的PR審查——才是AI真正的主戰場!

      2026年,你的任務只有兩個字:進擊。

      不要只做寫代碼的士兵,要學會像「艦隊指揮官」一樣思考:

      • 審視全局:哪里在空耗時間?哪里在浪費生命?

      • 大膽放權:把臟活累活統統丟給AI智能體,讓它們去試錯,去執行。

      這是一場思維的革命。有些實驗會失敗,但只要成功一次,你的工作模式將被永久重塑。


      擁抱這套新邏輯吧。

      別再只盯著屏幕敲代碼,去指揮戰斗,2026年將是你脫胎換骨的一年。

      參考資料:

      https://github.blog/news-insights/company-news/pick-your-agent-use-claude-and-codex-on-agent-hq/

      https://www.linkedin.com/posts/aboutasha_today-were-bringing-two-new-coding-agents-activity-7424866224217579521-rwm4/

      https://www.theverge.com/news/873665/github-claude-codex-ai-agents

      https://x.com/github/status/2019093909981257849?s=20

      https://www.eficode.com/blog/why-github-agent-hq-matters-for-engineering-teams-in-2026


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