참고 항목
GitHub Spark는 퍼블릭 미리 보기 버전이며 변경될 수 있습니다.
GitHub Spark
정보
Spark는 사용자가 코드를 작성하거나 배포할 필요 없이 데스크톱 및 모바일 디바이스 -에서 개별 요구 사항에 맞게 조정되고 원활하게 액세스할 수 있는 애플리케이션("sparks")을 만들고 공유하기 위한 Copilot 기반 플랫폼입니다.
Spark는 애플리케이션을 만들기 위한 자연어 중심 개발 환경과 Spark의 요구 사항에 따라 확장되는 완전 관리형 런타임 환경을 제공합니다. Spark는 인프라를 수동으로 관리하거나 여러 도구를 통합할 필요가 없으므로 빌드에 집중할 수 있습니다.
입력 처리
참고 항목
Spark는 현재 Claude Sonnet 4를 활용하고 있습니다. 이 모델은 변경될 수 있습니다.
Spark의 입력 프롬프트는 Copilot에 의해 미리 처리되고, 현재 Spark 입력의 컨텍스트 정보로 보강되어 개발 환경 내의 대규모 언어 모델 기반 에이전트로 전송됩니다. 포함된 컨텍스트에는 현재 애플리케이션의 코드, Spark 인터페이스에 제공된 이전 프롬프트 및 Spark 개발 환경의 오류 로그와 같은 Spark의 정보가 포함됩니다.
시스템은 제출된 프롬프트에 따라 코드를 생성하도록 설계되었습니다. 대화형 상호 작용은 수행할 수 없습니다. 제출된 프롬프트에 대한 기본 설정 언어는 영어입니다.
언어 모델 분석
그런 다음, 프롬프트는 대량의 텍스트 데이터 본문으로 학습된 신경망인 대규모 언어 모델을 통과합니다. 언어 모델은 입력 프롬프트를 분석하여 작업에 대한 에이전트 이유를 돕고 필요한 도구를 활용합니다.
에이전트 실행
개발 환경에서 실행되는 에이전트는 프롬프트 및 전달된 추가 컨텍스트를 수락하고, 요청을 충족하도록 Spark를 업데이트하는 방법을 결정합니다. 이 에이전트는 코드를 작성하고, 명령을 실행하고, 실행 출력을 읽어 개발 환경을 작동할 수 있습니다. 이 에이전트에서 수행한 모든 작업은 프롬프트를 실행하기 위한 정확한 기능 코드를 보장하기 위한 것입니다. 이 에이전트의 유일한 출력은 애플리케이션 코드입니다.
Spark 프레임워크
Spark 에이전트는 Spark에서 제공하는 프레임워크 및 SDK를 사용하도록 학습되어 최신 디자인 및 보안 배포가 Spark의 런타임 구성 요소에 원활하게 통합되도록 합니다. 디자인 프레임워크는 유연하고 모듈식으로 설계되어 원하는 모양과 느낌에 맞게 테마를 쉽게 수정할 수 있습니다. Spark의 런타임 통합은 SDK를 통해 액세스할 수 있으며 웹 배포에 대한 모범 사례를 사용하여 안전하고 확장성 있는 배포를 보장합니다.
Spark에 추론 기능 추가
Spark의 SDK는 기본적으로 GitHub Models과 통합되므로 모델 추론을 Spark에 통합할 수 있습니다. Spark에서 애플리케이션에 추론 기능이 필요하다고 판단되면 Spark SDK를 사용하여 추가합니다.
Spark에서는 이러한 추론 기능에 사용할 프롬프트를 만들고 수정하고 테스트할 수 있는 도구를 제공합니다. Spark는 애플리케이션 내에서 만드는 프롬프트를 테스트하지 않으므로 사용자는 포함된 기능이 의도한 대로 작동하는지 확인해야 합니다. GitHub Models 내의 책임 있는 사용에 대한 자세한 내용은 책임 있는 GitHub Models 사용을(를) 참조하세요.
데이터 처리
Spark는 서비스를 작동하기 위해 데이터를 수집합니다. 여기에는 세션 간의 연속성을 보장하는 데 필요한 프롬프트, 제안 및 코드 조각이 포함됩니다. Spark는 사용 패턴, 제출된 피드백, 성능 원격 분석을 비롯한 추가 사용량 정보도 수집합니다.
의 사용 사례
전체 스택 웹 애플리케이션 빌드 및 배포
Spark에서 자연어를 사용하여 전체 스택 웹 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. Spark의 통합 런타임 환경을 사용하면 퍼블릭 인터넷에 이러한 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. GitHub 계정 가시성을 기준으로 배포된 애플리케이션에 대한 사용 권한을 정의하여 일반 퍼블릭, 특정 GitHub 구성원, 팀 또는 조직의 구성원 또는 사용자 본인만 볼 수 있도록 할 수 있습니다. Spark는 -보드 게임 점수 추적기부터 SaaS(software-as-a-service) 전체 제품-까지 무엇이든 될 수 있습니다. 단, 배포하는 모든 항목은 GitHub의 사용 약관에 따라 사용자 생성 콘텐츠에 해당하는 조건을 따릅니다.
아이디어 프로토타입 작성
Spark는 개발자, 디자이너, 제품 관리자 또는 다른 작성자가 처음부터 애플리케이션을 빌드하거나 복잡한 모형을 생성할 필요 없이 아이디어 프로토타입을 신속하게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 이러한 프로토타입은 쉽게 공유할 수 있도록 배포하거나 작성자가 자신의 비전을 즉시 볼 수 있게 게시되지 않은 상태로 유지할 수 있습니다.
Spark의 성능 개선
Spark는 다양한 애플리케이션을 빌드하고 시간에 따라 반복하게 되므로 새로운 요구 사항이 표시될 때 점점 더 복잡해질 수 있습니다. 성능을 향상하고 Spark의 몇 가지 제한 사항을 해결하기 위해 채택할 수 있는 다양한 모범 사례가 있습니다. Spark의 제한 사항에 대한 자세한 내용은 Spark의 제한 사항을 참조하세요.
프롬프트를 구체적이고 주제에 맞게 유지
Spark는 사용자 Spark를 빌드하고 반복해서 개선하도록 하기 위한 것입니다. 의도한 동작 및 상호 작용에 대해 더 구체적으로 설명할수록 Spark에서 더 나은 결과가 제공됩니다. 특정 시나리오, 모형 또는 사양과 같은 관련 컨텍스트를 통합하면 Spark가 의도를 이해하는 데 도움이 되므로 더 나은 결과가 제공됩니다.
Spark는 이전 프롬프트의 컨텍스트를 생성되는 각 후속 수정 버전에 통합합니다. 주제를 벗어난 프롬프트를 제출하면 후속 수정 작업의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 따라서 빌드하는 애플리케이션과 가능한 한 관련성 있게 프롬프트를 유지합니다.
대상 편집을 적절하게 사용
Spark의 대상 편집을 사용하면 애플리케이션 내에서 요소를 지정하여 애플리케이션 개별 요소의 스타일, 내용 또는 동작을 구체화할 수 있습니다. 이러한 대상 편집은 편집 노출 영역을 제한하고 의도를 Spark로 표현하는 유용한 방법입니다. 가능한 경우 대상 편집을 사용하면(전역 프롬프트가 아닌) Spark에서 새 수정 내용이 생성되므로 애플리케이션의 부작용이 줄어들면서 더 정확하게 변경됩니다.
Spark의 출력 확인
Spark는 매우 강력한 도구이지만 여전히 오류가 발생할 수 있습니다. 이러한 오류는 사용자의 목표를 오해하거나 생성된 Spark 내의 더 간단한 구문 오류일 수 있습니다. 항상 Spark의 제공된 애플리케이션 미리 보기를 사용하여 Spark가 다른 시나리오에서 의도한 대로 작동하는지 확인해야 합니다. 코드에 익숙하다면 생성된 코드가 코드 품질 표준에 부합하는지 확인하는 것이 좋습니다.
GitHub Spark의 제한 사항
사용자 의도 해석
Spark가 의도를 항상 올바르게 해석하는 것은 아닙니다. Spark 내에서 정확한 동작을 확인하려면 항상 Spark의 제공된 미리 보기를 사용해야 합니다.
제한된 범위
Spark는 Copilot에서 지원되므로 코드 및 관련 애플리케이션 전체가 학습되었습니다. 그러나 복잡하거나 완전히 새로운 애플리케이션 때문에 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. Spark는 일반/개인 애플리케이션 시나리오(예: 생산성 도구, 학습 보조 도구, 생활 관리 유틸리티)일 때와 자연어 명령이 영어로 제공되는 경우에 가장 잘 수행됩니다.
보안 제한 사항
Spark의 런타임은 애플리케이션 배포에 대한 모범 사례를 따르지만, 코드를 확률적으로 생성하므로 특히 애플리케이션의 학습 집합에서 이러한 취약성이 일반적인 경우 취약해질 수 있습니다. 개인 또는 중요한 데이터를 관리하고 생성된 애플리케이션을 항상 철저히 검토하고 테스트하는 애플리케이션을 빌드할 때는 주의해야 합니다.
법률 및 규정 고려 사항
사용자는 모든 산업 또는 시나리오에서 사용하기에 적합하지 않을 수 있는 AI 서비스 및 솔루션을 사용할 때 잠재적인 특정 법률 및 규정 의무를 평가해야 합니다. 또한 AI 서비스 또는 솔루션은 해당 서비스 약관 및 관련 행동 강령에서 금지된 방식으로 설계되지 않았으며 사용할 수 없습니다.
공격적인 콘텐츠
Spark에는 유해하거나 혐오스럽거나 불쾌한 콘텐츠에 대한 기본 제공 보호 기능이 있습니다. 불쾌한 콘텐츠의 예를 copilot-safety@github.com에 보고하세요. 해당 Spark임을 식별할 수 있도록 사용자 Spark의 URL을 포함하세요.
피드백을 통해 문제가 있거나 불법적인 콘텐츠를 보고하거나, Spark를 남용 또는 스팸으로 보고할 수 있습니다. 남용 또는 스팸 보고 및 GitHub의 콘텐츠 제거 정책을 참조하세요.