GitHub Copilot
31 TopicsFix Broken Migrations with AI Powered Debugging in VS Code Using GitHub Copilot
Data is at the heart of every application. But evolving your schema is risky business. One broken migration, and your dev or prod environment can go down. We've all experienced it: mismatched columns, orphaned constraints, missing fields, or that dreaded "table already exists" error. But what if debugging migrations didn’t have to be painful? What if you could simply describe the error or broken state, and AI could fix your migration in seconds? In this blog, you’ll learn how to: Use GitHub Copilot to describe and fix broken migrations with natural language Catch schema issues like incorrect foreign keys before they block your workflow Validate and deploy your database changes using GibsonAI CLI Broken migrations are nothing new. Whether you're working on a side project or part of a large team, it’s all too easy to introduce schema issues that can block deployments or corrupt local environments. Traditionally, fixing them means scanning SQL files, reading error logs, and manually tracking down what went wrong. But what if you could skip all that? What if you could simply describe the issue in plain English and AI would fix it for you? That’s exactly what GitHub Copilot let you do, right from within VS Code. What You Need: Visual Studio Code Installed Account in GitHub Sign up with GitHub Copilot GibsonAI CLI installed and logged in Let’s Break (and Fix) a Migration: Here’s a common mistake. Say you create two tables: users and posts. CREATE TABLE users ( id UUID PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT UNIQUE ); CREATE TABLE posts ( id UUID PRIMARY KEY, title TEXT, user_id UUID REFERENCES user(id) ); The problem? The posts table refers to a table called user, but you named it users. This one-word mistake breaks the migration. If you've worked with relational databases, you’ve probably run into this exact thing. Just Ask a GitHub Copilot: Instead of troubleshooting manually, open Copilot Chat and ask: “My migration fails because posts.user_id references a missing user table. Can you fix the foreign key?” Copilot understands what you're asking. It reads the context and suggests the fix: CREATE TABLE posts ( id UUID PRIMARY KEY, title TEXT, user_id UUID REFERENCES users(id) ); It even explains what changed, so you learn along the way. Wait — how does Copilot know what I mean? GitHub Copilot is smart enough to understand your code, your errors, and even what you’re asking in plain English. It doesn’t directly connect to GibsonAI. You’ll use the GibsonAI CLI for that, but Copilot helps you figure things out and fix your code faster. Validating with GibsonAI Once Copilot gives you the fixed migration, it’s time to test it. Run: gibson validate This checks your migration and schema consistency. When you're ready to apply it, just run: gibson deploy GibsonAI handles the rest so no broken chains, no surprises. Why This Works Manual debugging of migrations is frustrating and error prone. GibsonAI with GitHub Copilot: Eliminates guesswork in debugging You don’t need to Google every error Reduces time to fix production schema issues You stay in one tool: VS Code You learn while debugging Whether you're a student learning SQL or a developer on a fast moving team, this setup helps you recover faster and ship safer. Fixing migrations used to be all trial and error, digging through files and hoping nothing broke. It was time-consuming and stressful. Now with GitHub Copilot and GibsonAI, fixing issues is fast and simple. Copilot helps you write and correct migrations. GibsonAI lets you validate and deploy with confidence. So next time your migration fails, don’t panic. Just describe the issue to GitHub Copilot, run a quick check with GibsonAI, and get back to building. Ready to try it yourself? Sign up atgibsonai.com Want to Go Further? If you’re ready to explore more powerful workflows with GibsonAI, here are two great next steps: GibsonAI MCP Server – Enable Copilot Agent Mode to integrate schema intelligence directly into your dev environment. Automatic PR Creation for Schema Changes – The in-depth guide on how to automate pull requests for database updates using GibsonAI. Want to Know More About GitHub Copilot? Explore these resources to get the most out of Copilot: Get Started with GitHub Copilot Introduction to prompt engineering with GitHub Copilot GitHub Copilot Agent Mode GitHub Copilot Customization Use GitHub Copilot Agent Mode to create a Copilot Chat application in 5 minutes Deploy Your First App Using GitHub Copilot for Azure: A Beginner’s Guide That's it, folks! But the best part? You can become part of a thriving community of learners and builders by joining the Microsoft Student Ambassadors Community. Connect with like minded individuals, explore hands-on projects, and stay updated with the latest in cloud and AI. 💬 Join the community on Discord here and explore more benefits on the Microsoft Learn Student Hub.142Views2likes2CommentsS2:E7 · AI-Assisted Azure Development
Welcome to Episode 7! This week, we explore how AI is transforming Azure development. We’ll break down two key tools—Azure MCP Server and GitHub Copilot for Azure—and see how they make working with Azure resources easier for everyone. We’ll also look at a real customer story from SightMachine, showing how AI streamlines manufacturing operations.188Views0likes0CommentsDeploy Your First App Using GitHub Copilot for Azure: A Beginner’s Guide
Deploying an app for the first time can feel overwhelming. You may find yourself switching between tutorials, scanning documentation, and wondering if you missed a step. But what if you could do it all in one place? Now you can! With GitHub Copilot for Azure, you can receive real time deployment guidance without leaving the Visual Studio Code. While it won’t fully automate deployments, it serves as a step-by-step AI powered assistant, helping you navigate the process with clear, actionable instructions. No more endless tab switching or searching for the right tutorial—simply type, deploy, and learn, all within your IDE i.e. Visual Studio Code. If you are a student, you have access to exclusive opportunities! Whether you are exploring new technologies or experimenting with them, platforms like GitHub Education and the Microsoft Learn Student Hub provide free Azure credits, structured learning paths, and certification opportunities. These resources can help you gain hands-on experience with GitHub Copilot for Azure and streamline your journey toward deploying applications efficiently. Prerequisites: Before we begin, ensure you have the following: Account in GitHub. Sign up with GitHub Copilot. Account in Azure (Claim free credits using Azure for Students) Visual Studio Code installed. Step 1: Installation How to install GitHub Copilot for Azure? Open VS Code, in the leftmost panel, click on Extensions, type – ‘GitHub Copilot for Azure’, and install the first result which is by Microsoft. After this installation, you will be prompted to install – GitHub Copilot, Azure Tools, and other required installations. Click on allow and install all required extensions from the same method, as used above. Step 2: Enable How to enable GitHub Copilot in GitHub? Open GitHub click on top rightmost Profile pic, a left panel will open. Click on Your Copilot. Upon opening, enable it for IDE, as shown in the below Figure. Step 3: Walkthrough Open VSCode, and click on the GitHub Copilot icon from topmost right side. This will open the GitHub Copilot Chat. From here, you can customize the model type and Send commands. Type azure to work with Azure related tasks. Below figure will help to locate the things smoothly: Step 4: Generate Boilerplate Code with GitHub Copilot Let’s start by creating a simple HTML website that we will deploy to Azure Static Web Apps Service. Prompt for GitHub Copilot: Create a simple "Hello, World!" code with HTML. Copilot will generate a basic structure like this: Then, click on "Edit with Copilot." It will create an index.html file and add the code to it. Then, click on "Accept" and modify the content and style if needed before moving forward. Step 5: Deploy Your App Using Copilot Prompts Instead of searching for documentation, let’s use Copilot to generate deployment instructions directly within Visual Studio Code. Trigger Deployment Prompts Using azure To get deployment related suggestions, use azure in GitHub Copilot’s chat. In the chat text box at the bottom of the pane, type the following prompt after azure, then select Send (paper airplane icon) or press Enter on your keyboard: Prompt: azure How do I deploy a static website? Copilot will provide two options: deploying via Azure Blob Storage or Azure Static Web App Service. We will proceed with Azure Static Web Apps, so we will ask Copilot to guide us through deploying our app using this service. We will use the following prompt: azure I would like to deploy a site using Azure Static Web Apps. Please provide a step-by-step guide. Copilot will then return steps like: You will receive a set of instructions to deploy your website. To make it simpler, you can ask Copilot for a more detailed guide. To get a detailed guide, we will use the following prompt: azure Can you provide a more detailed guide and elaborate on GitHub Actions, including the steps to take for GitHub Actions? Copilot will then return steps like: See? That’s how you can experiment, ask questions, and get step-by-step guidance. Remember, the better the prompt, the better the results will be. Step 6: Learn as You Deploy One of the best features of Copilot is that you can ask follow-up questions if anything is unclear—all within Visual Studio Code, without switching tabs. Examples of Useful Prompts: What Azure services should I use with my app? What is GitHub Actions, and how does it work? What are common issues when deploying to Azure, and how can I fix them? Copilot provides contextual responses, guiding you through troubleshooting and best practices. You can learn more about this here. Conclusion: With GitHub Copilot for Azure, deploying applications is now more intuitive than ever. Instead of memorizing complex commands, you can use AI powered prompts to generate deployment steps in real time and even debug the errors within Visual Studio Code. 🚀 Next Steps: Experience with different prompts and explore how Copilot assists you. Try deploying more advanced applications, like Node.js or Python apps. GitHub Copilot isn’t just an AI assistant, it’s a learning tool. The more you engage with it, the more confident you’ll become in deploying and managing applications on Azure! Learn more about GitHub Copilot for Azure: Understand what GitHub Copilot for Azure Preview is and how it works. See example prompts for learning more about Azure and understanding your Azure account, subscription, and resources. See example prompts for designing and developing applications for Azure. See example prompts for deploying your application to Azure. See example prompts for optimizing your applications in Azure. See example prompts for troubleshooting your Azure resources. That's it, folks! But the best part? You can become part of a thriving community of learners and builders by joining the Microsoft Learn Student Ambassadors Community. Connect with like-minded individuals, explore hands-on projects, and stay updated with the latest in cloud and AI. 💬 Join the community on Discord here.964Views2likes1CommentUse GitHub Copilot Agent Mode to create a Copilot Chat application in 5 minutes
GitHub Copilot just got an upgrade—Agent Mode is here. 🚀 With GitHub Copilot Agent Mode, you can build applications faster than ever. In just 5 minutes, you can create a Facebook Messenger-style Copilot Chat app using Flask and GPT-4o. Simply upload a screenshot, prompt Copilot, and watch it generate your code. Fine-tune your UI, integrate GitHub Models, and deploy effortlessly. The future of AI-powered development is here—everyone can program. Are you ready to try it?9.1KViews2likes0CommentsUtilizando Slash commands en GitHub Copilot para Visual Studio
En este blog, demostraremos más información de los comandos de barra diagonal (slash commands). Como los llama Bruno Capuano en un video, "pequeños hechizos mágicos"; en otras palabras, al escribir una barra diagonal (/) en un símbolo del sistema de GitHub Copilot, se abre una opción en la que puede elegir algunos comandos que tendrán una acción predefinida. [Blog original en inglés creado por Laurent Bugnion y Bruno Capuano] Abriendo el menú de los comandos “Slash” Para abrir el menú de comandos de barra diagonal, puedes hacer clic en el botón Barra diagonal dentro de la ventana de chat de GitHub Copilot, como se muestra en la imagen inferior. Otra opción es simplemente escribir una barra diagonal en el área de GitHub Copilot Chat. Cualquiera de las dos acciones abrirá el menú que se ve así: Repasemos los comandos: doc: Este comando ayuda a crear un comentario de documentación relacionado con la selección determinada. Por ejemplo, si el cursor está dentro de un método, GitHub Copilot propondrá un comentario para este método. exp: Este comando comienza un nuevo hilo de conversación, con un contexto completamente nuevo. Después, puedes cambiar entre conversaciones desde un cuadro combinado en la parte superior de la ventana de chat. explain: Este comando explicará una parte del código. Si seleccionas un código, GitHub Copilot te explicará este código. También puedes utilizar el comando # para especificar un contexto diferente. fix: Este comando propondrá una corrección para el código seleccionado. generate: Este comando generará un código correspondiente a la pregunta que acabas de hacer. help: Este comando mostrará ayuda sobre GitHub Copilot. optimize: Este comando analizará el código en contexto y propondrá una optimización (en términos de rendimiento, líneas de código, etc.). tests: Este comando creará una prueba unitaria para el código seleccionado. Obtendremos más detalles sobre cada uno de estos comandos en futuras publicaciones. Más información Como siempre, puedes encontrar más información, en nuestra colección de Microsoft Learn. Mantente al tanto de este blog para obtener más contenido. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube!145Views0likes0CommentsCreación de pruebas con GitHub Copilot para Visual Studio
[Blog original escrito en inglés por Laurent Bugnion y Bruno Capuano] En nuestra industria, es común que nosotros los programadores enfrentemos diferentes desafíos como: documentar código y crear pruebas unitarias. GitHub Copilot puede ser de gran ayuda en estas áreas, facilitando y mejorando estos procesos. Los comandos de barra (slash), "hechizos mágicos" para Visual Studio Estos pueden aparecer escribiendo la barra diagonal '/' (slash command) en el chat de GitHub Copilot en Visual Studio. Luego, se abrirá un menú donde puede seleccionar un comando, por ejemplo, /fix para arreglar algún código, o /optimize. También tenemos /doc que, como su nombre indica, te ayudara a crear documentación para el código seleccionado, por ejemplo, un método o una propiedad. El último comando que se muestra en el screenshot anterior es /tests. Este es especialmente útil para ayudarle a empezar a trabajar con las pruebas unitarias para el código actual en contexto. En el video corto (en inglés) que publicó Laurent, Bruno Capuano muestra cómo GitHub Copilot puede proponer pruebas unitarias para toda una clase. Para hacer eso, Bruno comienza escribiendo /tests en la ventana de chat de Copilot, y luego escribe un hash '#' que abrirá otro menú contextual para seleccionar el contexto. La importancia del contexto Para los modelos de LLM, el contexto es crucial para la correcta ejecución de las solicitudes. El contexto se ingresa en el prompt junto con la entrada del usuario, lo que se conoce como metaprompts. En otras palabras, cualquier información que ayude al LLM a generar resultados más precisos es útil. En GitHub Copilot para Visual Studio, el contexto puede ser: el código seleccionado, otro archivo de programación o incluso toda la solución. Estas opciones se pueden seleccionar desde el ‘hash context menú”, como se muestra aquí: Creando las pruebas Una vez que se ejecute este comando, el chat de Copilot propondrá una sugerencia de cómo podrían ser las pruebas. Ten en cuenta que, al igual que con todas las demás características de GitHub Copilot, esto está destinado a ayudarte a ti, el programador a cargo, y no solo a hacer el trabajo por ti. El código creado debe ser verificado y aprobado por ti, y probado exhaustivamente para asegurarte de que realmente hace lo que esperaba (sí, vas a probar las pruebas unitarias). GitHub Copilot te ayuda al hacer más rápido el proceso y más eficiente, pero no está reemplazando tu función de verificar el código. La diferencia aquí, en comparación con las características anteriores que mostramos, es que GitHub Copilot propone crear las pruebas en un nuevo archivo. Esto es lo que normalmente hacemos para las pruebas unitarias, con clases y métodos dedicados. Asimismo, esto está disponible aquí con el botón Insertar en un nuevo archivo. Una vez creado el nuevo archivo, debes guardarlo en la solución. De hecho, es probable que desees organizar las pruebas en una biblioteca de clases independiente en la misma solución. Más información Laurent y Bruno han recolectado una lista de recursos aquí y esperamos que esta información sea útil para que empieces y mejores tus habilidades en Visual Studio. También puedes ver un video relacionado de 13 minutos aquí, y ver otros videos de la serie aquí. Mantente atento a más contenido suscribiéndote a este blog y al canal de YouTube de Visual Studio.113Views0likes0Comments¿Cómo instalar GitHub Copilot en Visual Studio?
[Blog original en inglés] GitHub Copilot es un asistente de programación impulsado por Inteligencia Artificial (IA) que puede ejecutarse en varios entornos, ayudándote a ser más eficiente en tus tareas diarias de programación. En este blog, te mostraremos específicamente cómo funciona GitHub Copilot en Visual Studio y cómo puede aumentar tu productividad. Comprendiendo la diferencia entre GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat: GitHub Copilot funciona directamente en tus archivos de código, proporcionando sugerencias para tu código. Funciona de manera similar a IntelliSense, pero es capaz de proponer bloques completos de código en base a lo que estás escribiendo. También proporciona acceso a comandos, puede explicar el código y ofrecer funciones adicionales directamente respecto a tus archivos. GitHub Copilot Chat funciona en una ventana independiente dentro del entorno de Visual Studio. Proporciona un asistente de chat que puede recordar el contexto de la conversación y ofrecer sugerencias inteligentes. Ambas extensiones se pueden instalar por separado. Te recomendamos probar ambas para que puedas elegir la que prefieras. En próximas oportunidades, te mostraremos más detalles sobre cada una de estas extensiones. Instalando las extensiones de GitHub Copilot Ambas extensiones se pueden instalar directamente desde Visual Studio, a través del menú Extensiones / Administrar extensiones. Desde allí, busca GitHub Copilot y GitHub Copilot Chat. También puedes dirigirte a Visual Studio Marketplace, que contiene una gran cantidad de extensiones para mejorar tu experiencia con Visual Studio. Ten en cuenta que GitHub Copilot requiere Visual Studio 2022 17.5.5 o posterior. Más información Para obtener más información, consulta nuestra colección de recursos aquí. Mantente al tanto de este blog para más contenido sobre Visual Studio. Y, por supuesto, ¡también puedes suscribirte a nuestro canal de YouTube para más contenido!280Views0likes0CommentsDeploying an Express.js API to Azure Using GitHub Copilot for Azure: A Step-by-Step Guide
In this step-by-step guide, we walk you through deploying an Express.js API written in TypeScript to Azure using GitHub Copilot for Azure. We start by setting up the project locally, configuring the Express.js API with TypeScript, and installing the necessary tools. Then, we guide you through installing and setting up the GitHub Copilot for Azure extension in Visual Studio Code, making it easier to provision and manage Azure resources. Finally, we show you how to deploy your application to Azure App Service, verify the deployment, and troubleshoot common issues. By the end of this guide, you'll have a fully deployed Express.js API on Azure, all with the help of AI-assisted tools that simplify cloud deployment and management.574Views2likes1CommentAnnouncing GitHub Universe Cloud Skills Challenge!
Join the GitHub Universe Cloud Skills Challenge and start your exiting journey in AI! Whether you’re beginning or looking to change your career, this learning experience is designed to introduce you to some of the most requested GitHub tools for AI beginners, and to explore new opportunities. Join the GitHub Universe Cloud Skills Challenge and start your exciting journey in AI!40KViews13likes25Comments