São Paulo, 12 de novembro de 2025 – O GitHub detalhou como o GitHub Copilot passou de simples completador de código para colaborador ativo no desenvolvimento da própria plataforma. Em artigo assinado por Matt Nigh, a empresa mostrou que a inteligência artificial já recebe issues, cria pull requests e executa mudanças de ponta a ponta no repositório que sustenta o site github.com.
Participação direta no fluxo de trabalho
No repositório interno, o usuário @Copilot é tratado como mais um engenheiro. A ferramenta é designada para corrigir bugs, modernizar código e até desenvolver novas funcionalidades. Um levantamento de um mês de atividade evidenciou a amplitude das contribuições.
Aceleração de ajustes cotidianos
Entre as tarefas rápidas, Copilot realinhou ícones, atualizou textos de interface e corrigiu 161 erros de digitação em comentários distribuídos por 100 arquivos, poupando programadores de trocas frequentes de contexto.
Manutenção e refatoração em larga escala
O assistente removeu flags de recursos obsoletos, refez nomes de classes em todo o repositório e substituiu trechos com baixo desempenho por alternativas otimizadas. Essas intervenções, segundo a equipe, seriam demoradas para um desenvolvedor humano.
Correção de falhas críticas
A IA solucionou erros de produção, incluindo exceções NoMethodError em partes centrais do código e problemas de cache. Um dos pull requests mais relevantes reduziu de 15 minutos para valores aceitáveis o tempo de git push em Codespaces. O sistema também investigou e estabilizou testes intermitentes.
Implementação de novos recursos
Copilot criou um endpoint REST para listar comentários de avisos de segurança e auxiliou na manutenção de ferramentas internas, como intranet, portais de treinamento e sistemas de onboarding.
Projetos de alta complexidade
Entre as missões críticas estão a inclusão de barreiras de segurança que impedem integrações internas de alterar releases, migrações de esquema de banco de dados e sincronização de documentação com código em constante mudança.
Imagem: Internet
Papel de pesquisador
Em tarefas exploratórias, a IA auditou todas as feature flags de Codespaces e analisou consultas de autorização em busca de melhorias de desempenho e segurança, entregando relatórios completos em pull requests.
Processo de revisão permanece humano
A taxa de merge de PRs criados por Copilot é menor que a de colaboradores humanos, algo considerado benéfico. O fluxo segue quatro etapas: atribuição da issue, abertura do PR pela IA, revisão por engenheiros e decisão de mesclar, iterar ou fechar. O ganho apontado pela equipe está em receber imediatamente uma implementação concreta, liberando tempo dos profissionais para focar em arquitetura, segurança e experiência do usuário.
Com o Copilot encarregado de até 80% do trabalho repetitivo, o GitHub afirma que seus engenheiros puderam concentrar esforços nos 20% mais críticos do desenvolvimento da plataforma.
Com informações de GitHub Blog
