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只看一手#教程/实践
  1. AWS Machine Learning Blog42

    Agent评估指南：Amazon Bedrock AgentCore的内置、DeepEval与AutoEval评估器

    Amazon Bedrock AgentCore提供内置、DeepEval和AutoEval三类评估器，帮助团队从业务目标出发评估AI代理的实际表现。评估器覆盖响应质量、任务完成、工具使用、技能与安全等维度，支持trace级与session级指标。自定义评估器可在上述评估器基础上替换模型或修改提示词与评分准则。

  1. Microsoft Research40

    微软推出合成企业数据评估平台以验证Microsoft Copilot能力与AI可信度

    微软推出"行业评估数据生成平台"，利用合成的企业环境对企业级Microsoft Copilot进行评估与AI可信度验证。该平台基于O*NET职业数据库、招聘网站信息和SEC文件等公开数据构建，涵盖制药、资本市场和IT等行业场景，无需接触任何真实客户数据即可完成百万级知识库工作流测试。

  1. GitHub Blog · AI & ML47

    如何在 VS Code 中继续 GitHub Copilot app 会话

    GitHub 发布教程，演示如何将 Copilot app 中的会话转移到 VS Code 继续处理。用户可以在 VS Code 的 Copilot 侧边栏中直接打开已有会话，保留任务背景、计划对话和 worktree 上下文不变。随后逐行审查 agent 改动、手动微调代码、在本地终端运行测试验证，最后通过 Source Control 视图提交并推送至关联 pull request。

  1. GitHub Blog · AI & ML59

    GitHub Copilot 入门：如何教会 Copilot 了解你的代码库

    GitHub 发布 GitHub Copilot 入门系列文章，介绍四种让 Copilot 了解项目规则的方法：自定义指令（custom instructions）定义仓库级约定、Agent Skills 封装可复用流程、自定义 Agent 处理更复杂的多文件任务、MCP Server 连接外部工具和浏览器。四项能力可在 .github 目录下分别配置，适用于不同的工程场景。

  1. GitHub Blog · AI & ML42

    GitHub 博客：AI 正改变开发者工作，掌握这三项关键技能

    GitHub 博客指出 AI 正在重塑开发者工作流程，建议重点强化三项技能：学会指挥 AI 而非仅使用它；不要盲目信任 AI 的首个答案，可用不同模型互相校验——GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 即采用第二模型对代码和方案进行评审；让 AI 承担更多实现工作，从而腾出时间解决理解客户需求、评估架构权衡和技术决策等更大范围的问题。