メモ
GitHub Spark はパブリック プレビュー段階であり、変更される可能性があります。
GitHub Spark
について
Spark は Copilot を使用したプラットフォームです。個々のニーズに合わせて調整でき、デスクトップやモバイル デバイスからシームレスにアクセスできるアプリケーション ("spark") を作成して共有することができ、ユーザーがコードを記述したりデプロイしたりする必要はありません。
Spark は、アプリケーション作成のための自然言語中心の開発環境と、spark のニーズに合わせてスケーリングするフル マネージド ランタイム環境を提供します。 Spark では、インフラストラクチャを手動で管理したり、複数のツールを組み合わせたりする必要がなくなり、構築に集中できます。
入力処理
メモ
現在、Spark は Claude Sonnet 4 を利用しています。 このモデルは変更されることがあります。
Spark の入力プロンプトは、Copilot による前処理によって現在の Spark 入力のコンテキスト情報で補強され、大規模言語モデルを活用する開発環境内のエージェントに送信されます。 含まれるコンテキストには、現在のアプリケーションのコード、Spark インターフェイスに指定された以前のプロンプト、spark の開発環境のエラー ログなど、spark からの情報があります。
システムは、送信されたプロンプトのみに基づいてコードを生成するように設計されています。 会話型の対話には対応していません。 英語は、送信するプロンプトに適した言語です。
言語モデルの分析
次に、プロンプトは、大量のテキスト データでトレーニングされたニューラル ネットワークである大規模言語モデルに渡されます。 言語モデルによって入力プロンプトが分析され、エージェントでタスクについて推論し、必要なツールを利用できるようになります。
エージェントの実行
開発環境で実行されるエージェントは、プロンプトと渡されるその他のコンテキストを受け取り、spark を更新して要求を満たす方法を決定します。 エージェントは、コードの記述、コマンドの実行、実行出力の読み取りを行って、開発環境を操作できます。 エージェントが行うすべてのアクションは、プロンプトを実行するための正確で機能するコードを保証するものです。 エージェントからの唯一の出力はアプリケーション コードです。
Spark のフレームワーク
Spark エージェントは、Spark が提供するフレームワークと SDK を使用するようにトレーニングされています。これらによって、最新のデザインと Spark のランタイム コンポーネントにシームレスに統合されるセキュアなデプロイメントが保証されます。 デザイン フレームワークは、望みの外観に合わせてテーマを簡単に変更できるように、柔軟性が高いモジュール式として設計されています。 SDK を介してアクセスできる Spark のランタイム統合は、Web デプロイのベスト プラクティスを使用し、セキュアでスケーラブルなデプロイを保証します。
spark への推論機能の追加
Spark の SDK はネイティブに GitHub Models と統合されており、ユーザーがモデル推論を spark に組み込むことができます。 アプリケーションが推論機能を必要すると Spark が判断した場合、Spark SDK を使用して追加します。
Spark で提供されるツールを使用して、これらの推論機能で使用されるプロンプトを作成、変更、テストできます。 Spark はユーザーがアプリケーション内に作成したプロンプトのテストを行わないので、ユーザーは組み込んだ機能が意図したとおりに動作することを確認する必要があります。 GitHub Models の責任ある使用の詳細については、「GitHub モデルの責任ある使用」を参照してください。
データ処理
Spark は、サービスを運用するためにデータを収集します。これには、セッション間の継続性を保証するために必要となる、プロンプト、提案、コード スニペットが含まれます。 Spark は、使用パターン、送信されたフィードバック、パフォーマンス テレメトリなど、その他の使用状況情報も収集します。
Spark のユース ケース
フル スタック Web アプリケーションの構築とデプロイ
Spark を使用すると、自然言語を使用してフル スタック Web アプリケーションを構築できます。 Spark の統合ランタイム環境では、これらのアプリケーションをパブリック インターネットにデプロイできます。 このようにデプロイされたアプリケーションへのアクセス許可は、GitHub アカウントの可視性に基づいて定義でき、一般ユーザー、特定の GitHub メンバー、チームまたは organization のメンバー、または自分だけが表示できるように設定できます。 Sparks は、ボード ゲーム スコア管理から本格的なサービスとしてのソフトウェア製品まで、あらゆるものに対応できます。ただし、何をデプロイしても、GitHub のユーザー生成コンテンツのテーマの対象となります。
アイデアのプロトタイピング
Spark は、開発者、設計者、製品マネージャー、構築に携わるその他の関係者が、ゼロからアプリケーションを構築したり、複雑なモックアップを構築したりする必要なく、アイデアを迅速にプロトタイピングするのに役立ちます。 これらのプロトタイプは、デプロイして簡単に共有することも、構築の関係者がすぐに自身の構想を確認する方法として非公開のままにしておくこともできます。
Spark のパフォーマンスの向上
Spark では、多様なアプリケーションを構築できます。また、時間の経過に伴い、新しい要件の出現に応じてアプリケーションを反復処理して複雑化することができます。 パフォーマンスを向上させ、Spark の制限事項の一部に対処するには、さまざまなベスト プラクティスを採用できます。 Spark の制限事項の詳細については、「Spark の制限事項」を参照してください。
トピックに合う具体的なプロンプトを維持する
Spark は、spark の構築および反復処理を目的としています。 意図した動作と対話式操作について具体的であればあるほど、Spark から優れた出力を得られます。 特定のシナリオ、モックアップ、仕様などの関連コンテキストを組み込むことは、Spark がユーザーの意図を理解するのに役立ち、得られる出力が向上します。
また、Spark は、前のプロンプトのコンテキストを生成する後続の各リビジョンに組み込みます。 トピックに合わないプロンプトを送信すると、後続のリビジョンのパフォーマンスが低下する可能性があります。 そのため、構築するアプリケーションに対してプロンプトができるだけ高い関連性を保つようにしてください。
対象設定編集を適切に使用する
Spark の対象設定編集を使用すると、アプリケーション内の要素を指定して、アプリケーションの個々の要素のスタイル、内容、動作を絞り込むことができます。 このような対象設定編集は、編集対象領域を制限し、意図を Spark に表す優れた方法です。 可能な限り (グローバル プロンプトではなく) 対象設定編集を使用することで、行われる変更の正確性が高まり、Spark によって新しいリビジョンが生成される際のアプリケーションの副作用も少なくなります。
Spark の出力を確認する
Spark は非常に強力なツールですが、誤りが発生することもあります。 誤りとしては、ユーザーの目標を誤解することもあれば、生成された spark 内の単純な構文エラーであることもあります。 必ず Spark 提供のアプリケーション プレビューを使用して、spark がさまざまなシナリオでも意図したとおりに動作することを確認してください。 コードに詳しい場合は、生成されたコードがご自身のコード品質標準に達していることを確認するのもベスト プラクティスとしてお勧めします。
GitHub Spark の制限事項
ユーザーの意図の解釈
Spark は、ユーザーの意図の解釈において常に正しいとは限りません。 必ず Spark 提供のプレビューを使用して、spark 内の正確な動作を確認する必要があります。
制限付きのスコープ
Spark は Copilot を活用しており、大量のコードと関連アプリケーションに対してトレーニングされています。 ただし、複雑なアプリケーションや斬新なアプリケーションに関してはまだ課題があります。 Spark は、一般的な個人向けアプリケーションのシナリオ (仕事効率化ツール、学習支援、生活管理ユーティリティなど) で、自然言語指示を英語で提供するときに、最も高いパフォーマンスを発揮します。
セキュリティの制限事項
Spark のランタイムは、アプリケーション デプロイのベスト プラクティスに従うとき、コードを確率的に生成します。このため、特にトレーニング セットのアプリケーションで脆弱性が一般的な場合には、そのような脆弱性が生じる可能性があります。 個人データまたは機密データを管理するアプリケーションを構築する際には注意が必要です。必ず、生成されたアプリケーションを詳しく確認してテストしてください。
法律と規制に関する考慮事項
ユーザーは、AI サービスやソリューションを使用する際に、該当する法律や規制上の義務を評価する必要がありますが、すべての業界やシナリオに適しているとは限りません。 さらに、AI サービスまたはソリューションは、該当するサービス利用規約と関連する行動規範で禁止されている方法のために設計されておらず、そのような方法で使うこともできません。
不快感を与えるコンテンツ
Spark には、有害なコンテンツ、憎しみに満ちたコンテンツ、攻撃的なコンテンツに対する保護が組み込まれています。 攻撃的なコンテンツの例があれば copilot-safety@github.com に報告してください。 ご自身の spark の URL を含めて、spark を識別できるようにしてください。
問題があるコンテンツや違法なコンテンツをフィードバックからレポートできます。または、spark を不正またはスパムとして報告できます。 「悪用あるいはスパムをレポートする」および GitHub の「コンテンツ削除ポリシー」を参照してください。