Menu

github

git_workflow

Git és GitHub Windows-on: az első commit-pull request útja

, , , , , , ,

| Olvasási idő: 6 perc |

A modern fejlesztésben, különösen a DevOps és GitOps-alapú rendszerekben a Git használata nem csak hasznos, hanem megkerülhetetlen. A cloud világában minden lényeges változtatás – alkalmazáskód, infrastruktúra-kód, CI/CD beállítások – verziókezelésből indul.


A GitHub biztosítja azt a megbízható és átlátható verziókezelési környezetet, ahol a kódot biztonságosan tárolhatjuk, módosíthatjuk, ellenőrizhetjük és közösen fejleszthetjük. Egy cloud szakember számára ez ugyanannyira alap, mint a konténerizáció vagy a CI/CD pipeline-ok ismerete.


Ez a cikk lépésről lépésre bemutatja Windows környezetben a teljes utat: a Git telepítésétől kezdve a GitHub kapcsolat beállításán át egészen az első pull request beküldéséig és merge-éig.

1. Git telepítése Windows-on

A fejlesztés első lépése a Git telepítése.

  1. Töltsd le a Git for Windows csomagot.
  2. Indítsd el a telepítőt.
  3. A legtöbb kérdésnél az alapbeállítás elegendő.
  4. A telepítés végén elérhető lesz a Git Bash.

2. Git beállítása (user.name, user.email)

Nyisd meg a Git Bash-t, majd futtasd:

git config --global user.name "Vezetéknév Keresztnév"
git config --global user.email "email@példa.hu"

Ezek alapján a Git minden commitot hozzád köt.

3. Új repository létrehozása GitHub-on

  1. Nyisd meg a GitHub felületét. Jelentkezz be, vagy hozz létre egy új felhasználót.
  2. Kattints a New gombra.
  3. Add meg a repository nevét.
  4. Hozd létre a repository-t (README-vel vagy anélkül).

Az alábbiakban mindegyik piros nyíllal jelölt elemről írok 1–1 rövid mondatot, azt bemutatva, hogy mit jelent és miért fontos a GitHub repository létrehozásakor.

  • Owner – Megadja, hogy kihez vagy melyik szervezethez tartozik a repository, ami meghatározza a hozzáférési és kezelési jogosultságokat.
  • Repository name – A projekt egyedi neve GitHub-on, amely alapján mások könnyen megtalálhatják és hivatkozhatnak rá.
  • Choose visibility (Public) – Azt határozza meg, hogy bárki láthatja-e a repository-t, ami fontos, ha nyílt forráskódú vagy publikusan megosztott projektet hozol létre.
  • Add README (On) – A README fájl alap bemutatkozó dokumentumot ad a projektedhez, ami segít a felhasználóknak megérteni, mire való a repository.
  • Add .gitignore – A .gitignore kiválasztása biztosítja, hogy például a Python projektekben keletkező ideiglenes és felesleges fájlok ne kerüljenek fel a repository-ba. Itt nem csak Píthon, hanem minden fontos és ismert .programnyelvhez választható .gitignore fájl.
  • Add license – A licenc kiválasztása megadja, hogyan használhatják mások a kódodat, ami jogi szempontból elengedhetetlen egy nyílt projekt esetén.

Miután rákattintasz a Create repository gombra, létrejön a repository.

Most már van egy GitHub tárolód, amelyhez akár a Windows géped is csatlakozni tud.

4. Repository klónozása

Miután létrehoztad a repository-t GitHub-on, a következő lépés, hogy a saját gépedre is letöltsd. Így tudsz majd fájlokat létrehozni, módosítani és commitolni. A klónozás során a Git létrehozza a projekt helyi másolatát, valamint beállítja a GitHub-on lévő távoli repository-t is, így minden későbbi push és pull egyértelműen ide fog kapcsolódni.

Nyisd meg a Git Bash-t, és futtasd a következő parancsot:

git clone https://github.com/<felhasznalonev>/<repo>.git

A parancs eredménye:

  • létrejön egy új könyvtár a repository nevével
  • a könyvtár tartalmazni fog egy .git mappát
  • a Git automatikusan beállítja az origin nevű távoli kapcsolatot a GitHub-ra

Lépj be a projekt könyvtárába:

cd <repo>

Mostantól biztosan egy Git repository-ban vagy, és a Git pontosan tudja, melyik GitHub tárolóhoz tartozik a projekt.

5. Bejelentkezés GitHub-ba Git-en keresztül

A Git for Windows tartalmazza a Git Credential Manager-t, amely a GitHub böngészős, biztonságos bejelentkezését használja.

  1. Amikor először futtatsz olyan parancsot, amely GitHub-ot érint (például git push), megnyílik egy bejelentkezési ablak.
  2. A Git Desktop alkalmazás segítségével bejelentkezel a GitHub fiókodba.
  3. A rendszer eltárolja a hitelesítést.
  4. További műveleteknél nem kell újra belépni.

Ez a modern, támogatott hitelesítési mód.

6. Új branch létrehozása fejlesztéshez

Hozz létre egy külön fejlesztési ágat, hogy elkülönítve tudj új funkciókon dolgozni.

git checkout -b feature/elso-fejlesztes

7. Első fájl létrehozása

Hozd létre az első python fájlodat a projektben. Ez lesz az első verziókezelt tartalom a repository-ban.

echo "print('Hello Világ')" > elso.py

8. Commit készítése

Add hozzá a fájlt a következő commithoz, majd rögzítsd a változtatást a Git történetében.

git add elso.py
git commit -m "Első commit: Első python kódom"

9. Push GitHub-ra

Töltsd fel a commitot és ezzel együtt az újonnan létrehozott ágat a GitHub-ra.

git push --set-upstream origin feature/elso-fejlesztes

10. Pull request létrehozása GitHub-on

  1. Nyisd meg a GitHub repo-t.
  2. A felület felajánlja a Compare & pull request opciót.
  3. Add meg a leírást és küldd be a PR-t a Create pull request gombra kattintva.
  4. Reviewer jóváhagyja (vagy te, ha saját repo) – ha szükséges.
  5. A Merge pull request gombra kattintásal a változás belekerül a main ágba.

Mi történik a merge után?

A branch bezárul, a módosítások bekerülnek a main ágba, és onnantól a projekt fő ágának részévé válnak.
Ez cloud környezetben különösen fontos, mert:

  • CI/CD pipeline automatikusan indulhat
  • Infrastruktúra-kód esetén automatikus deploy-t indíthat
  • A változás auditálható
  • A main ág mindig stabil, ellenőrzött állapotot képvisel

A branch általában törölhető, mert betöltötte a szerepét.

Teljes workflow áttekintése (folyamat)

A teljes folyamat így néz ki:

  1. Git telepítése
  2. Globális Git beállítások megadása
  3. Új GitHub repository létrehozása
  4. Repository klónozása (esetenként: GitHub bejelentkezés)
  5. GitHub bejelentkezés
  6. Új branch létrehozása egy új feladathoz
  7. Első fejlesztés
  8. Első commit
  9. Push a GitHub-ra a feature branch-re
  10. Pull request létrehozása
  11. Review és merge
  12. Branch törlése
  13. Következő feladat új branch-en

Ez a modern Git alapú fejlesztési folyamat.

Hogyan gyakorolj?

Gyakorlásra ajánlott lépések:

  1. Hozz létre 2–3 saját repository-t különböző témában.
  2. Minden feladatot új branch-en oldj meg.
  3. Írj heti 2–3 pull requestet, még akkor is, ha egyedül fejlesztesz.
  4. Gyakorold a merge utáni cleanup-ot (branch törlése).
  5. Hozz létre szándékosan konfliktust, majd oldd fel.
  6. Használj külön fájlt minden gyakorlathoz, hogy átlásd a verziók alakulását.

Egy hónap alatt stabil izommemóriává válik a folyamat.

Összefoglalás

A Git és GitHub használata ma már alapvető készség minden cloud és DevOps szakember számára.
A lépések logikusak, következetesek és jól szervezhetők: klónozás, commit, push, branch, pull request, merge.
Ha valaki ezt a folyamatot magabiztosan végig tudja vinni, gyakorlatilag készen áll arra, hogy nagyvállalati, felhőalapú vagy akár GitOps-alapú rendszerekben is hatékonyan dolgozzon.

Ajánlott következő lépések:

  • megtanulni a rebase működését
  • saját CI/CD pipeline létrehozása
  • infrastruktúra-kód verziókezelése GitHub-on
  • GitHub Actions alapjainak elsajátítása

Ezek a készségek együtt a modern cloud munkafolyamat alapját adják.

github_token_pat_security

GitHub token kezelés és változások: Personal Access Token

, , , , , , ,

| Olvasási idő: 4 perc |

Amikor fejlesztőként program csomagokat publikálunk vagy automatizálunk, a biztonság mindig kulcskérdés. A szoftverellátási lánc támadásai egyre gyakoribbak, ezért a GitHub most javította a hitelesítést és a token-kezelést.
Az egész folyamat középpontjában a Personal Access Token (PAT) áll — ez az a digitális kulcs, ami a fejlesztők mindennapjait biztonságosabbá és szabályozottabbá teszi.

Mi az a PAT, és miért fontos?

A Personal Access Token (PAT) egy digitális azonosító, amellyel hitelesítem magam a GitHub-on vagy az npm-en anélkül, hogy jelszót kellene megadnom.
Olyan, mint egy személyre szabott kulcs, amivel belépek egy zárt rendszerbe – de csak azokhoz az ajtókhoz, amelyekhez ténylegesen van jogosultságom.

A PAT azért fontos, mert:

  • Biztonságosabb, mint a jelszó, nem kerül közvetlenül a kódba vagy pipeline-ba.
  • Automatizált folyamatokhoz (CI/CD, build, deploy) elengedhetetlen, mivel emberi beavatkozás nélkül hitelesít.
  • Korlátozható és forgatható, így ha kiszivárog, a kár minimalizálható.

Más szóval: minden, amit a fejlesztői rendszerekben „tokenk-ént” használunk — legyen az npm, GitHub vagy API — valójában egy Personal Access Token, csak más néven vagy kontextusban jelenik meg.

A token típusok közötti különbségek

A GitHub háromféle token-mechanizmust használ — ezek közül az első volt a klasszikus PAT, a második a továbbfejlesztett granularis verzió, a harmadik pedig már a PAT nélküli jövő.

1. Klasszikus PAT (Classic Token) – a régi hozzáférés

A klasszikus PAT hatókörös, tehát megadható, milyen tág jogosultságokkal rendelkezik (pl. repo). Ugyanakkor a hatóköre nem elég finom (jellemzően minden repo, amihez a felhasználónak hozzáférése van), és a lejárat nem volt kötelező – emiatt nagyobb a kockázat, ha kiszivárog.

2. Granularis PAT (Fine-grained Access Token) – a finomítás

A granularis PAT bevezetésével a GitHub sokkal precízebb jogosultságkezelést adott a kezünkbe.
Beállíthatom, hogy:

  • pontosan mely repository-hoz fér hozzá,
  • milyen műveletekre jogosít (pl. olvasás, írás, admin),
  • és meddig érvényes legyen (alapértelmezés szerint 7 nap, maximum 90).

Ez csökkenti a támadási felületet, és jobban illeszkedik a vállalati biztonsági irányelvekhez is.

3. OIDC / Trusted Publishing – alternatíva pipeline-hoz

A Trusted Publishing nem azt jelenti, hogy megszűnnek a Personal Access Token-ek (PAT) – sok esetben továbbra is szükség van rájuk – hanem azt, hogy egy biztonságosabb alternatívát kínál az automatizált csomag-kezeléshez. Ebben a megközelítésben a CI/CD rendszer (például GitHub Actions vagy GitLab CI/CD) az OpenID Connect (OIDC) protokollt használja, és rövid életű hitelesítést kap az adott csomag-registry (pl. npm) felé. Így a folyamat során nem kell előre létrehozott vagy tárolt PAT-et használnom, mert a futás idejére automatikusan generálódik a jogosultság.

Ez a megközelítés jelentősen csökkenti a token-kezelés kockázatát – nincs olyan hosszú életű kulcs, amit elfelejtek forgatni vagy ami kiszivároghat –, de nem helyettesíti a PAT-eket más típusú műveletekhez vagy API-hívásokhoz.
A Trusted Publishing jelenleg támogatott a GitHub Actions és GitLab CI/CD környezetben, és egyre több CI-platform fogja követni ezt az irányt.

Mi változik most konkrétan?

A GitHub az npm ökoszisztémán keresztül vezeti be a PAT-kezelés első nagy változását.
A mostani frissítés három fő területet érint, és minden esetben jól látszik, hogyan változik a korábbi működés.

TerületKorábbi állapotÚj szabály
PAT élettartamA tokenek alapértelmezett lejárata 30 nap volt, a klasszikus PAT akár korlátlanul is élt.Az új granularis PAT alapértelmezett lejárata 7 nap, maximum 90 nap.
Klasszikus PAT-ekTovábbra is használhatók voltak, teljes hozzáféréssel.Teljes kivezetés: 2025 november közepétől minden klasszikus PAT érvénytelen lesz.
2FA hitelesítésTOTP-alapú (időzített kódos) kétlépcsős azonosítás.WebAuthn/passkey alapú 2FA váltja, ami ellenáll a phishing-támadásoknak.

Ezek a változások október közepétől indulnak, és november közepéig minden klasszikus token megszűnik.

Példák, ahol PAT-et használunk

  1. CI/CD pipeline-ban: amikor a GitHub Actions új verziót publikál npm-re, PAT segítségével hitelesít.
  2. Helyi fejlesztéskor: a git push vagy npm publish művelet PAT alapján engedélyezett.
  3. Integrációs eszközöknél: például a Dependabot vagy a Renovate PAT-tel fér hozzá a repo-hoz, hogy automatikus frissítéseket küldjön.

Hogyan készülj fel?

  1. Új granularis PAT-eket hozol létre, és minden pipeline-ban lecseréled a régieket.
  2. Áttérsz az OIDC-alapú Trusted Publishing használatára, ahol lehetséges.
  3. Rendszeresen rotálod a még meglévő PAT-eket.
  4. Bevezeted a WebAuthn alapú 2FA-t, hogy megerősítsed a fiókom védelmét.

Összegzés

A Personal Access Token-ek (PAT) a modern fejlesztői hitelesítés alapját jelentik.

Különösen fontos felhő megoldásokkal való integrálásnál (pl. Azure DevOps Pipelines vagy AWS CodePipeline), mert így biztosíthatjuk, hogy csak a szükséges műveletekhez kapunk hozzáférést, és a felhőerőforrásokat is biztonságosan kezelhetjük.

A GitHub most azért változtat, hogy ezek a tokenek rövidebb életűek, korlátozottabb hatókörűek és biztonságosabbak legyenek.
Ez az átmenet az automatizált, tokenmentes jövő felé vezet — ahol az azonosítás már teljesen automatizált és emberi beavatkozás nélküli.

Én személy szerint támogatom ezt az irányt. Ez a változás nemcsak engem véd, hanem mindenkit, aki a GitHub-ra és az npm-re épít.

github_copilot_agent

GitHub CoPilot Agent: újabb szint az asszisztált kódolásban

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 2 perc |

Habár csak néhány napja jelentették be, nekem már volt alkalmam kipróbálni a GitHub CoPilot új Agent funkcióját a Visual Studio Code-ban, és őszintén szólva lenyűgözött, amit tapasztaltam. Korábban is használtam a CoPilotot, de az Agent mód teljesen új szintre emelte az eddig is igen jó fejlesztői élményt.

Bizonyára eddig is sokan kipróbáltátok már a CoPilot-ot, hiszen van belőle ingyenes változat is, így felelőtlenség lenne kihagyni ezt a lehetőséget. Az ingyenes változat kiváló választás azoknak, akik nem folyamatosan használják ezt az eszközt.

Az új funkció lényege, hogy már nem csak sorokat egészít ki, hanem képes folyamatos párbeszédben segíteni a munkámat. Olyan, mintha egy valódi technikai asszisztens ülne mellettem, akivel beszélgetve együtt haladunk előre. Megkérhetem például, hogy magyarázza el egy kódrészlet működését, javítson ki hibákat, vagy írjon nekem egy új funkciót egy meglévő projektbe.

A CoPilot Agent mostantól minden Visual Studio Code felhasználó számára elérhető, külön beállítás nélkül, tehát az ingyenes változatot alapból megkapjuk. A bal oldali menüből egyszerűen elindítható a CoPilot Agent felület, ahol természetes nyelven – akár magyarul is – megfogalmazhatom a kérdéseimet vagy feladataimat. Az élmény sokkal személyesebb, mint a hagyományos kódkiegészítés, mert tényleg beszélgetni tudok a rendszerrel.

Ami különösen izgalmas, hogy megjelent a multi-command plan (MCP) támogatás is, amely lehetővé teszi, hogy a CoPilot több lépéses, komplexebb feladatokat is átlásson és megoldjon. Például ha szeretnék létrehozni egy új REST API-t, akkor először kérdéseket tesz fel az igényeimről, majd ezek alapján generálja a megfelelő fájlokat, „endpoint”-okat és struktúrákat.

Kezdőként ez hatalmas segítséget jelenthet. Emlékszem, korábban én is mennyi időt töltöttem azzal a tanulás elején, hogy rájöjjek, hogyan kezdjek bele egy-egy új projektbe, hogyan építsem fel a fájlstruktúrát vagy írjak teszteket. A CoPilot Agent képes konkrét példákon keresztül megmutatni ezeket, ráadásul valós idejű visszajelzést is ad. Olyan, mintha egy türelmes mentor állna mellettem, akit bármikor kérdezhetek.

Fontos azonban megemlíteni, hogy a CoPilot – még az Agent módban is – nem tévedhetetlen. Az általa generált kódokat minden esetben felelősséggel kell kezelni. Én mindig átnézem, tesztelem, és ahol kell, javítom a javaslatait. Különösen biztonsági, adatkezelési vagy éles környezetbe szánt kódok esetén nem szabad vakon megbízni benne.

Összességében úgy érzem, a GitHub CoPilot Agent módja egy új korszak kezdete lehet a fejlesztésben és a tanulásban. Nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem valódi tanulási lehetőséget is kínál – főleg azoknak, akik most vágnának bele a programozás világába. Ha eddig csak próbálgattad a CoPilotot, most érdemes visszatérni hozzá: az Agent mód valóban megváltoztatja, hogyan gondolkodunk a kódolásról.

Van olyan ötlet, aminek a megvalósítását eddig elnapoltad, mert nem volt aki segített volna? Ugye?
Most már nincs több kifogás. 🙂

deepseek2

Új szintre emelt AI-fejlesztés: DeepSeek R1 az Azure-ban

, , , , , , , ,

| Olvasási idő: 3 perc |

Mi az a DeepSeek? Egy új OpenAI modell? Nem! A DeepSeek egy hirtelen berobbant projekt, amely egyre nagyobb figyelmet kap az AI világában. A csapat célja, hogy nyílt forráskódú, nagy teljesítményű és költséghatékony AI-modelleket hozzanak létre, amelyeket a fejlesztők könnyen beépíthetnek saját rendszereikbe. Az egyik legújabb modelljük, a DeepSeek R1, mostantól elérhető az Azure AI Foundry-n, így egyszerűen kipróbálhatod és integrálhatod a saját alkalmazásaidba.

DeepSeek és Azure

A DeepSeek egy AI-kutatásra és fejlesztésre specializálódott csapat, amely nagyméretű nyelvi modelleket (LLM) és más AI-megoldásokat készít. Céljuk, hogy magas teljesítményű, nyílt forráskódú és költséghatékony AI-modelleket biztosítsanak a fejlesztők és vállalatok számára.

A DeepSeek R1 az egyik legújabb nyelvi modelljük, amely hatékony és könnyen használható, így lehetőséget ad a fejlesztőknek, hogy fejlett AI-funkciókat építsenek be alkalmazásaikba anélkül, hogy komoly infrastruktúrába kellene fektetniük.

Mostantól a DeepSeek R1 elérhető az Azure AI Foundry modellkatalógusában és a GitHub-on, így egyszerűen integrálható különböző AI-megoldásokba.

Ráadásul már magyar nyelven is elérhető hozzá a felület, ami még egyszerűbbé teszi a megismerést és a használatot.

Gyorsabb AI-fejlesztés az Azure AI Foundry-n

Az AI-technológia folyamatosan fejlődik, és egyre könnyebben elérhetővé válik. A DeepSeek R1 egy nagy teljesítményű és költséghatékony nyelvi modell, amely lehetővé teszi, hogy a felhasználók minimális infrastruktúrával kihasználják a mesterséges intelligencia előnyeit.

Ha az Azure AI Foundry platformon használod a DeepSeek R1-et, akkor gyorsan kísérletezhetsz, tesztelheted az eredményeket és skálázhatod az alkalmazásodat. A beépített eszközök segítenek az AI-modell teljesítményének mérésében és optimalizálásában.

A Microsoft célja, hogy az Azure AI Foundry egy olyan hely legyen, ahol a legjobb AI-modellek egy helyen elérhetőek, így a fejlesztők és vállalatok gyorsabban és hatékonyabban hozhatnak létre AI-alapú megoldásokat.

Biztonságos és megbízható AI

A DeepSeek R1 komoly biztonsági teszteken és ellenőrzéseken esett át, hogy minimalizálják a kockázatokat. Az Azure AI Content Safety automatikus tartalomszűrési rendszerrel is rendelkezik, amely alapértelmezetten be van kapcsolva, de igény szerint kikapcsolható.

Az Azure AI Foundry folyamatosan monitorozza az AI-modell kimeneteit, így a telepítés előtt és után is ellenőrizheted, hogy megfelelően működik-e. Ezzel biztosítjuk, hogy a platform biztonságos és megfelelőségi szempontból is vállalati szintű környezetet biztosítson.

Hogyan próbálhatod ki a DeepSeek R1-et?

  1. Jelentkezz be az Azure Portálra, regisztrálj egy Azure AI Foundry projektet.
  2. Keress rá a DeepSeek R1-re az Azure AI Foundry modellkatalógusában.
  3. Nyisd meg a modell adatlapját.
  4. Kattints a „Deploy” gombra, hogy megkapd az API-t és a hozzáférési kulcsot.
  5. A telepítési oldalon pillanatok alatt megkapod a szükséges adatokat.
  6. Próbáld ki a modellt a beépített playgroundban.
  7. Használd az API-t különböző alkalmazásokkal és kliensekkel.

Ha nincs még Azure-fiókod, itt regisztrálhatsz: Azure regisztráció.

Kezdj bele most!

A DeepSeek R1 mostantól kiszolgáló nélküli, nyilvános végponton is elérhető az Azure AI Foundry-n. Kezdd el itt: Azure AI Foundry, és próbáld ki a DeepSeek modellt!

A GitHubon további forrásokat és részletes útmutatókat találhatsz a DeepSeek R1 integrációjáról, többek között az alábbi cikkben: GitHub Models.

Hamarosan a DeepSeek R1 könnyített verzióját is futtathatod helyben, a Copilot+ segítségével. További részletek a Windows Fejlesztői Blogon: Windows Developer Blog.

A Microsoft egyre nagyobb hangsúlyt fordít erre a területre és folyamatosan bővíti az Azure AI Foundry modellkatalógusát. Bevallom én is kíváncsian várom, hová fejlődik ez és, hogy a fejlesztők és vállalatok hogyan használják a DeepSeek R1-et valódi problémák megoldására. Az látszik, hogy a cél, hogy minden vállalkozás hozzáférjen a legmodernebb AI-megoldásokhoz, és a lehető legtöbbet hozza ki belőlük. Ezzel pedig egyértelműen az Azure felé terelik a felhasználókat.

Te használod már valamelyik AI megoldást vagy magát az Azure-t? 🙂

Copilot-free

Új, ingyenes GitHub Copilot változat mindenkinek

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 4 perc |

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligenciával működő programozói segédeszköz, amely a GitHub és az OpenAI fejlesztése. Segít a fejlesztőknek kódjavaslatokkal, például kódrészletek vagy akár teljes funkciók megírásával. Könnyedén lehet vele dokumentációt is készíteni új, vagy akár meglévő kódokhoz is.

Főbb tulajdonságai:

  • Automatikusan javasol kódrészleteket a meglévő kódsorok alapján.
  • Kiegészíti a begépelt kódsorokat.
  • Támogatja a legnépszerűbb programozási nyelveket és eszközöket. (Python, NodeJS, …)
  • Beépíthető népszerű fejlesztői környezetekbe, például Visual Studio Code-ba.

Célja, hogy gyorsabbá és hatékonyabbá tegye a programozást, és csökkentse a hibalehetőségeket. Ezt olyan hatékonya teszi, hogy annak aki használja egy sokkal nagyobb motivációt ada a kódoláshoz. Előszeretettel szoktam javasolni kezdőknek, vagy azoknak akik eddig távol tartották magukat a programozástól.

Eddig azonban csak fizetős konstrukcióban volt elérhető. Egyéni GitHub fiókhoz nagyjából 3 500 Ft / hó (9 USD) és szervezetek tagjainak nagyjából 7 500 Ft / hó / fő (19 USD) díjért volt elérhető. Emiatt sokan ki sem próbálták ezt a lehetőséget. Most azonban egy nagyon jó hírt kaptunk: Ingyenes GitHub Copilot

Ingyenes? Igen! A GitHub és a Microsoft egyszerre jelentette be, hogy 2024.12.18-tól egy teljesen ingyenes csomagot is kínál a Copilot-hoz a GitHub a Visual Studio Code használóinak.

Ez fantasztikus hír. Habár bizonyos korlátozások vannak ezen csomagon belül, de kiváló választás azoknak, akik nem folyamatosan használják ezt az eszközt.

Kinek ajánlom?

  • akik hosszútávon belekóstolnának ezen eszköz használatába,
  • azon szakembereknek, akik nem napi 16 órában kódolnak
  • akik megismerkednének az AI alapú kód asszisztenssel
  • akik tanulási jelleggel programoznak

Korlátozások

Említettem is és várható is, hogy egy ingyenes eszköznél vannak bizonyos korlátozások a használat területén. Meglepő módon, azonban ezek elég jól lettek meghatározva ahhoz, hogy egy továbbra is használható eszközt kapjunk.

  • Havonta 2000 kódkiegészítés (ez naponta nagyságrendileg 65), ami szerintem rendben van
  • Havonta 50 chat kérést is intézhetünk a segédünkhöz (pl.: Segítséget kérhetünk a kódunk kimenetének vizsgálatához)
  • Az alábbi nyelvi modellekhez kapunk ezzel hozzáférést: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet

Elsőre nem tűnik soknak a keret, amit kapunk, de hidd el, ha nem mindennap használod a Copilot-ot akkor ez nagyin sokáig elég. Tanuláshoz, esetenkénti programozáshoz vagy prototípusok fejlesztéséhez tökéletesen elegendő ez.

Telepítés és bekapcsolás

Amint említettem, az ingyenes verzió csupán a Visual Studio Code-hoz elérhető. Ennek megfelelően először le kell töltened a legfrissebb VS Code-ot. Ha már van telepítve ez neked, akkor győződj meg róla, hogy a legfrissebb változat van telepítve.

Amikor telepítetted, akkor nyisd meg. Ezután középen, az alkalmazás tetején keresd meg a Copilot ikont és kattints rá. A lenyíló menüben válaszd a „Use AI Features with Copilot for Free…” lehetőséget.

Következő lépésben kattints a „Set Up Copilot for Free” gombra, ami megnyit egy panelt a VS Code bal oldalán. Ebben a panelben kattints a „Sign in to Use Copilot for Free” gombra.

Ez megnyitja neked a GitHub megfelelő oldalát az alapértelmezett böngésződben. (Ha még nincs GitHub fiókod, akkor itt azt is létre tudod hozni, ha van már, akkor bejelentkezhetsz)

Használat

Ezután ki kell választanod, melyik egyéni GitHub fiókhoz szeretnéd hozzárendelni az ingyenes csomagot. Amint ezt megtetted, vissza leszel irányítva a VSCode-ba és máris használatba veheted az. AI segédedet. 🙂

Például megkérdezheted: hogyan írjak egyszerű Python kódot?

És máris érkezik a válasz. 🙂

Ha pedig már elkezdtél kódolni, akkor segít a kódok kiegészítésében. Csupán el kell kezdened egy adott parancsot vagy metódust és ő igyekszik javasolni folyatatást az eddigi kódnak megfelelően. (Pl.: a def kulcsszó beírása után a Copilot javasol egy működő függvényt számodra)

Ugye milyen fantasztikus? Sokkal könnyebb és élvezetesebb így a fejlesztés és a tanulás. Javaslom neked is, hogy próbáld ki. 🙂

Verified by MonsterInsights