Vue d’ensemble
Avec GitHub Spark, vous pouvez décrire ce que vous voulez en langage naturel et obtenir une application web fullstack avec stockage de données, fonctionnalités d'IA et authentification GitHub intégrée. Vous pouvez itérer à l’aide d’invites, d’outils visuels ou de code, puis déployer en un clic sur un runtime entièrement managé.
Spark s'intègre parfaitement à GitHub, ce qui vous permet de développer votre spark via un espace de code GitHub synchronisé avec Copilot pour une édition avancée. Vous pouvez également créer un référentiel pour la collaboration en équipe et tirer parti de l'écosystème d'outils et d'intégrations de GitHub.
Avantages liés à l'utilisation de Spark
Spark peut offrir de nombreux avantages à toutes les étapes du développement d'une application.
Créez des applications avec du langage naturel ou du code
Vous n'avez pas besoin de savoir coder pour créer une application avec Spark. Vous pouvez décrire ce que vous souhaitez que votre application fasse en langage naturel, et Spark générera tout le code nécessaire pour vous, ainsi qu'un aperçu interactif en direct de l'application.
Si vous souhaitez explorer et modifier le code, vous pouvez simplement ouvrir le panneau de code dans Spark, ou aller plus loin et ouvrir votre application dans un espace de code GitHub (un environnement de développement basé sur le cloud).
Consultez Qu’est-ce que GitHub Codespaces ?.
Tirer parti des capacités de l'IA
Spark est intégré de manière native à GitHub Models, ce qui vous permet d'ajouter des fonctionnalités d'IA à votre application (par exemple, résumer du texte ou suggérer des balises d'image) simplement en interrogeant Spark. Spark ajoutera automatiquement les composants d'inférence requis, et vous pourrez modifier vous-même les invites système qui contrôlent ces fonctionnalités.
Gérer le magasin de données
Si Spark détecte la nécessité de stocker des données dans votre application, il configurera automatiquement un magasin de clés-valeurs géré, vous n'avez donc pas à vous soucier de la configuration et de la gestion d'une base de données. Le magasin de données fonctionne sur Azure (Cosmos DB) et est destiné aux petits enregistrements (jusqu'à 512 Ko par entrée).
Protections de sécurité intégrées
Spark dispose d'une authentification intégrée, car les utilisateurs doivent se connecter avec leur compte GitHub pour accéder à votre application. Vous contrôlez qui a accès à votre application en définissant des options de visibilité et d’accès aux données.
Déploiement sur un clic
Spark est livré avec un environnement d'exécution entièrement intégré qui vous permet de déployer votre application en un seul clic. Toute l’infrastructure nécessaire est configurée automatiquement, vous n’avez donc pas à vous soucier de la configuration des serveurs ou de la gestion des déploiements.
Toutes les sparks sont hébergées et déployées par Azure Container Apps (ACA).
Entièrement intégrées avec GitHub
Spark est entièrement intégré à GitHub, vous pouvez donc utiliser des outils et des flux de travail familiers pour créer et gérer votre application.
Travailler dans GitHub Codespaces
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Vous pouvez ouvrir un espace de code GitHub (un environnement de développement basé sur le cloud) directement depuis Spark, afin de pouvoir continuer à développer votre application à partir de là, avec accès à Copilot et à tous vos outils de développement habituels.
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Il existe une synchronisation automatique entre l'espace de code et Spark, ce qui vous permet de passer facilement d'un environnement à l'autre.
Créer un référentiel avec synchronisation bidirectionnelle
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Vous pouvez créer un référentiel pour votre Spark en un seul clic, ce qui vous permet de gérer le code de votre application et de collaborer avec d'autres personnes à l'aide de workflows standard GitHub.
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Il existe une synchronisation bidirectionnelle entre votre spark et le référentiel, de sorte que les modifications apportées soit dans Spark, soit dans la branche principale de votre référentiel, sont automatiquement répercutées aux deux endroits. Toute modification apportée à votre spark avant la création du référentiel sera ajoutée à votre référentiel afin que vous disposiez d'un historique complet de toutes les modifications et validations effectuées sur votre spark depuis sa création.
Inviter des collaborateurs
- Si vous souhaitez inviter d'autres personnes à contribuer à la création de votre spark, vous pouvez les ajouter en tant que collaborateurs à votre référentiel.
Tirez parti des fonctionnalités standard GitHub
- Une fois que vous avez créé un référentiel pour votre spark, vous pouvez utiliser toutes les fonctionnalités standard GitHub telles que les demandes de tirage, les issues et les tableaux de projet pour gérer votre processus de développement spark, ainsi que tirer parti de GitHub Actions pour les flux de travail CI/CD.
Développez votre Spark avec Copilot
Vous pouvez combiner les fonctionnalités de GitHub Spark et GitHub Copilot pour faciliter le développement de votre application.
Copilot mode agent
Lorsque vous ouvrez votre Spark dans un espace de code GitHub, vous avez accès à toutes les fonctionnalités de Copilot, y compris Copilot Chat et le mode agent Copilot.
Le mode Agent est utile lorsque vous avez une tâche spécifique en tête et que vous souhaitez permettre à Copilot de modifier votre code de manière autonome. En mode agent, Copilot détermine les fichiers à modifier, propose des modifications de code et des commandes de terminal pour mener à bien la tâche, et procède par itérations pour remédier aux problèmes jusqu'à ce que la tâche initiale soit terminée. Vous pouvez faire passer le développement de votre application au niveau supérieur, tout en tirant parti de Copilot pour déboguer et résoudre les problèmes dans votre code.
Voir Copilot mode agent.
Agent de codage Copilot
Une fois votre Spark connectée à un référentiel GitHub, vous pouvez utiliser Agent de codage Copilot pour vous aider à continuer à développer et à maintenir votre application, pendant que vous vous concentrez sur d'autres tâches.
Avec l'agent de codage, vous déléguez des tâches spécifiques à Copilot (soit en attribuant un problème à Copilot, soit en demandant à Copilot de créer une demande de tirage), et Copilot travaillera de manière autonome en arrière-plan pour accomplir la tâche. Agent de codage Copilot peut corriger des bogues, refactoriser du code, améliorer la couverture des tests et bien plus encore.
Consultez À propos de l’assistant de codage GitHub Copilot.
Partage de votre spark
Lorsque vous êtes prêt à publier votre spark, vous pouvez choisir parmi les options de visibilité suivantes :
- Privé pour vous uniquement
- Visible pour les membres d’une organisation spécifique sur { % data variables.product.github %}
- Visible pour tous les utilisateurs { % data variables.product.github %}.
Vous pouvez ensuite partager votre spark avec d’autres personnes, afin qu’elles puissent afficher et interagir avec votre application. Le lien vers votre spark reste introuvable, sauf pour ceux qui possèdent ce lien.
Vous pouvez également publier votre spark en mode « lecture seule », ce qui signifie que vous pouvez présenter votre application à d'autres personnes sans qu'elles puissent modifier ou supprimer son contenu.
Limitations de Spark
Spark utilise une pile imposée (React, TypeScript) pour la fiabilité. Pour obtenir de meilleurs résultats, vous devez travailler au sein du kit de développement logiciel (SDK) de Spark, et l’infrastructure principale.
Vous pouvez ajouter des bibliothèques externes, mais la compatibilité avec le SDK de Spark n'est pas garantie. Vous devez toujours tester minutieusement votre spark après avoir ajouté des bibliothèques externes.
Par défaut, le magasin de données de votre spark est partagé pour tous les utilisateurs de la spark publiée. Vous devez vous assurer de supprimer toutes les données privées ou sensibles de votre application avant de la rendre visible aux autres utilisateurs. Vous pouvez éventuellement publier votre spark en « lecture seule », ce qui signifie que vous pouvez présenter votre application à d'autres personnes sans qu'elles puissent modifier ou supprimer son contenu.