GitHub Copilot fica mais rápido com apenas 13 ferramentas
GitHub Copilot acaba de reduzir seu arsenal padrão de 40 para 13 ferramentas no Visual Studio Code, prometendo respostas até 400 ms mais rápidas e precisão até 5 pontos percentuais maior em benchmarks de programação.
Por que enxugar o kit de ferramentas?
Ao integrar centenas de utilitários por meio do Model Context Protocol (MCP), o assistente de código esbarrava em limites de API e atrasos perceptíveis — aquele spinner girando indefinidamente era o sintoma mais visível. Para resolver, a GitHub adotou duas táticas: clustering adaptativo e Embedding-Guided Tool Routing. Primeiro, ferramentas parecidas são agrupadas em “diretórios virtuais”, reduzindo o volume que o modelo precisa analisar de uma só vez. Depois, embeddings determinam qual grupo abrir de acordo com o contexto da pergunta, evitando buscas desnecessárias.
Nos testes SWE-Lancer e SWEbench-Verified, com modelos GPT-5 e Sonnet 4.5, a estratégia elevou a taxa de sucesso de 2 a 5 p.p. e diminuiu a latência média em 400 ms. Já o TTFT encurtou 190 ms, graças à lista condensada.
Os 13 itens essenciais e os ganhos práticos
A seleção mínima continua cobrindo leitura e edição de arquivos, busca no repositório, parsing de estrutura e uso de terminal. Ferramentas menos utilizadas migraram para quatro pastas virtuais: Jupyter, Web, Workspace e Testes. A métrica interna Tool Use Coverage saltou para 94,5 %, superando tanto a lista estática (69 %) quanto a filtragem via LLM (87,5 %).
O resultado é um agente que entende instruções com menos ruído, evita chamadas redundantes e entrega código mais rápido. Segundo a GitHub, apenas 19 % das chamadas antigas eram pré-expandidas corretamente; com embeddings, o índice chega a 72 % no canal Insiders.
Imagem: Internet
Para quem depende do Copilot em projetos profissionais ou pessoais, isso significa compilar, depurar e mergear branches com menos interrupções. O movimento reforça uma tendência observada no mercado: menos é mais quando o assunto é IA aplicada ao desenvolvimento, como analisado pelo The Verge.
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Crédito da imagem: GitHub Fonte: GitHub
