GitHub Copilot 入门教程：如何使用 Canvases 构建自定义工作流
GitHub Copilot 应用引入 Canvases 功能，允许用户通过 /create-canvas 指令用自然语言描述需求，自动生成可交互的自定义界面。该界面支持用户与 Agent 双向实时协作，无需手动编码即可创建看板、清单等工具，并可通过 Awesome Copilot 社区分享和复用。
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GitHub Blog · AI & MLSI 评分5252 GitHub Copilot 推出 Canvas 功能以替代聊天界面
GitHub Copilot 推出 Canvas 功能，允许在应用内运行全栈应用并与 Agent 双向通信。作者通过 Connect 4 游戏、Winget 管理器和 SQLite 数据库等示例，展示了 Canvas 如何减少 Token 消耗并实现开发工作流的自动化。
GitHub Blog · AI & ML精选SI 评分7373 GitHub Security Lab 发布基于 Taskflow Agent 的 AI 模糊测试工具
GitHub Security Lab 发布了 Fuzzing Taskflow，一个针对 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，默认使用 Claude Sonnet 5 驱动。该工具通过 MCP 工具调用 AFL++ 和编译器，自动完成入口点识别、Harness 编写、覆盖率分析及崩溃分诊，并生成包含漏洞判定和修复建议的报告。
推荐理由：展示了 LLM Agent 如何接管模糊测试中编写 Harness、分析覆盖率及分诊崩溃等重复性人工环节，为 C/C++ 项目自动化安全审计提供了可复用的工程范式。
GitHub Blog · AI & MLSI 评分4242 GitHub Copilot 应用如何渲染超大 Pull Request
GitHub Copilot 应用重构了 Pull Request 视图，以支持包含 2,200 个文件和超百万行变更的超大 diff 渲染。通过采用双几何架构，将代码行高度与动态评论块高度分离，解决了评论高度未知导致的滚动卡顿问题。该方案确保了在极端负载下，即使存在 400 多条内联评论，审查体验依然保持快速流畅。
GitHub Blog · AI & MLSI 评分3737 GitHub Podcast 探讨 AI 代码审查、RAG 现状与 Skills 和 MCP 的关系
GitHub Podcast 最新一期分析了五个 AI 热门观点，指出开发者仍需审查 AI 生成的代码以承担结果责任。节目澄清 Skills 与 MCP 解决不同问题，前者提供打包的专家知识，后者提供连接工具的标准接口。此外，RAG 并未过时，而是与 Agent、Skills 和 MCP 共同构成完整的工作流。
GitHub Blog · AI & ML精选SI 评分8888 GitHub Copilot 运行时迁移至 Rust 的实践复盘
GitHub 团队利用 Copilot 智能体将 Copilot 运行时从 TypeScript 完全重写为 80 万行 Rust 代码。该过程采用增量式原地迁移策略，通过 128 个 Pull Request 逐步替换组件，最终实现了性能的数量级提升。作者详细复盘了智能体在代码审查、上下文管理及多会话协作中的具体表现，揭示了 AI 辅助大规模代码重构的工程细节。
推荐理由：展示了利用 AI 智能体在数周内完成 80 万行 Rust 代码迁移的工程实践，提供了大规模自动化重构的方法论参考。
GitHub Blog · AI & ML精选SI 评分6262 GitHub Copilot 实现营销运营自动化：从活动策划到跟进的全流程实践
GitHub 日本和韩国市场营销负责人 Tomoko Tanaka 分享如何利用 GitHub Copilot 和 GitHub Actions 自动化活动运营流程。
推荐理由：展示了非技术人员如何利用 GitHub Copilot 和 Actions 将重复性营销工作流转化为代码，提供了可复用的自动化模式。
GitHub Blog · AI & MLSI 评分4040 GitHub Copilot app 新手指南：使用 diff、终端和浏览器面板
GitHub Copilot app 内置 diff、终端和浏览器面板，允许用户在不离开应用的情况下审查代码变更、运行命令及预览界面。用户可通过 diff 面板接受或修改变更，在终端面板执行如 `npm run dev` 等脚本，并利用浏览器面板的 Pick & Polish 工具迭代 UI。这种集成工作流消除了应用切换，帮助用户在合并前验证 AI 生成代码的功能与正确性。
GitHub Blog · AI & ML精选SI 评分7171 GitHub 推出 Project HydraFusion 多模型编排研究预览
GitHub 发布 Project HydraFusion 研究预览，通过运行时编排在多个提供商的模型间选择执行方案，用户可在 GitHub Copilot CLI 中用 /experimental 启用，按各模型标准费率计费。
推荐理由：GitHub 给出多模型编排的三种执行模式与三个基准上的质量成本对比，可据此判断编排式编码智能体的取舍。
GitHub Blog · AI & MLSI 评分3838 GitHub Copilot app 入门：如何同时运行多个智能体
GitHub Copilot app 支持同时运行多个智能体会话，每个会话运行在独立的 Git worktree 上，互不干扰且各自保留上下文。用户可在 sessions view 中查看各会话标题与任务进度，并随时切换、无需重新说明背景。文中以 tailspin-toys 仓库为例，演示了并行处理 funded sort、无障碍审查和测试三项任务。
Google ResearchSI 评分5858 Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本预测基础模型
Google 发布 TimesFM-3，这是其新一代时间序列基础模型，原生预训练支持多变量预测，参数量 3.3 亿，预训练语料超过 1 万亿个时间点。模型支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，采用交替注意力架构与 Contiguous Patch Masking，单次前向传播即可生成整个预测区间，并为每个目标输出 10 到 90 分位的 9 个分位数。
Google Research精选SI 评分7878 Google 发布 TabFM：面向表格数据的零样本基础模型
Google 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：原文给出 TabFM 的架构设计与 TabArena 基准表现，读者可据此判断零样本表格预测能否替代传统树模型流程。