Lab 091: Cloud Agent e Code Review do Copilot: da Issue ao PR¶
Desenho gratuito primeiro
Conclua o exercício com Copilot Free ou com a simulação incluída. Recursos pagos são opcionais e marcados claramente.
Impacto em AI Credits
Baixo no exercício guiado; médio/alto em execuções agênticas ou repetidas. Prefira seleção automática de modelo, planeje antes de agir, mantenha o contexto focado e evite sessões paralelas desnecessárias.
O que Você Aprenderá¶
- Rastrear o ciclo issue-para-PR do cloud agent
- Revisar firewall, permissões e instruções do repositório
- Avaliar comentários do Copilot code review
- Estimar impacto em AI Credits e minutos de Actions
Alinhamento GH-300¶
Use Copilot features (25–30%) · Data and architecture (10–15%). Este mapeamento segue o recorte curricular GH-300 de 07/08/2026. O escopo oficial pode manter termos antigos como “Copilot Edits”; este lab ensina a experiência atual e sinaliza a diferença.
Mapa Conceitual¶
sequenceDiagram
participant I as Issue
participant A as Cloud agent
participant G as GitHub Actions
participant P as Pull request
participant R as Human + Copilot review
I->>A: acceptance criteria
A->>A: plan
A->>G: commits + checks
G-->>A: evidence
A->>P: open PR
P->>R: review findings
R-->>P: approve, request changes, or close
Exercício Prático¶
Etapa 1: Simulação grátis: faça a triagem¶
Use o cenário abaixo. Transforme uma issue vaga em critérios de aceite, identifique instruções e escolha um ambiente de privilégio mínimo.
Etapa 2: Simulação grátis: inspecione a sessão¶
Revise a linha do tempo sintética: plano, commits, checks, solicitações de firewall, faixa de AI Credits e achados. Decida o que exige aprovação humana.
Etapa 3: Simulação grátis: revise o PR¶
Classifique cada comentário do Copilot como acionável, incerto ou incorreto. O code review é consultivo e não substitui aprovação humana obrigatória por padrão.
Etapa 4: Caminho pago opcional¶
Se a organização habilitar o cloud agent, atribua a issue, monitore a sessão, revise o PR, solicite code review e registre AI Credits e minutos de Actions reais.
Simulação Grátis Completa¶
Use este registro sintético; nenhuma licença organizacional é necessária.
| Horário | Evento | Evidência | Decisão humana |
|---|---|---|---|
| 09:00 | Issue atribuída | Critérios exigem testes e nenhuma dependência nova | Aceitar escopo |
| 09:03 | Plano proposto | Altera API, testes e docs | Rejeitar migração de banco não relacionada |
| 09:08 | Solicitação de firewall | Pede pypi.org para pacote desnecessário |
Negar; usar biblioteca padrão |
| 09:15 | Commit 1 | Implementa endpoint; dois testes passam | Continuar |
| 09:22 | Commit 2 | Adiciona validação; seis testes passam | Inspecionar casos extremos |
| 09:28 | PR aberto | Faixa de AI Credits: média; Actions: 7 minutos | Solicitar review |
| 09:30 | Code review | Um null check acionável e uma nota especulativa | Corrigir null check; justificar adiamento da outra |
Escreva uma revisão contendo:
- Permissões mínimas e allowlist de rede.
- Escopo rejeitado e justificativa.
- Qual comentário aplicar.
- Registro de custo: AI Credits médios, 7 minutos de Actions e a próxima otimização.
Kit de apoio¶
O build do site gera downloads estáveis em PDF e ZIP. O ZIP contém o guia do lab e todos os arquivos de apoio declarados para este lab.