GitHub深夜引爆,最强Claude + Codex合体!全球1.8亿码农一夜解放

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GitHub深夜引爆,最强Claude + Codex合体!全球1.8亿码农一夜解放
8765点击    2026-02-05 10:16

GitHub要变天了!


凌晨,微软GitHub宣布重磅更新:正式集成全球「最强编程大脑」——Claude和Codex


GitHub深夜引爆,最强Claude + Codex合体!全球1.8亿码农一夜解放


地表最强编程三剑客——Copilot、Claude、Codex,终于迎来史诗级合体!


开发者只需一个指令,三个AI任你差遣,瞬间完成编码、修Bug、提交PR等复杂任务。


这标志着,GitHub正从一个单纯的代码托管平台,进化为多智能体协同的「AI战场」。


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这一切,都通过一个「指挥中心」Agent HQ实现。软件开发中,最耗神的就是「上下文切换」。


如今通过Agent HQ,无需切换工具,丝滑完成构思到落地的全过程,极大地降低了摩擦感。


最关键的是,Copilot、Claude、Codex三个AI,可以在IDE、GitHub,以及移动端一键调用。


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微软这一步棋,是希望通过GitHub,让AI智能体成为开发者们原生的核心配置。


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2023年,GitHub开发者数量突破1亿大关,如今平台有超1.8亿人


目前,订阅Copilot Pro+、Copilot Enterprise,今天就可以抢先体验。


评论区下方,开发者们纷纷欢呼,「同一时间可以让三个顶级AI为自己打工了」。


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GitHub超进化


一次集齐全球最强AI编程大脑


可以说,GitHub搞的这个大动作,意味着开发者们的「上下文地狱」终于要终结了!


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在软件开发中,上下文切换就意味着效率损耗


从今天起,Agent HQ平台正式开启公测,这次它不再让Copilot独占鳌头,直接引入Claude+Codex「两尊大神」。


简言之,码农们终于可以在GitHub中,一次可以运行不同的编程智能体。


最让程序员兴奋的,莫过于那种「原生」的丝滑感


以前,你可能得在AI应用和代码编辑器之间反复复制粘贴;现在,这些智能体直接「长」在了GitHub仓库里


它们不仅能帮你写代码,还能在拉取请求(PR)里像真人队友一样发表评论、分析漏洞。


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这样一来,所有的上下文、历史记录和代码review,都会紧密关联在个人工作流中,再也不用跳来跳去了。


只要是Copilot Pro、Enterprise用户,今天即可在GitHub网页端、手机App,甚至VS Code,直接指派顶级AI为你「卖命」。


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那么,开发者该如何快速上手这套「神级装备」呢?


一杯咖啡


指挥三个「AI码农」打工


先说个有趣的玩法,针对同一个编码难题,可同时指派Copilot、Claude和Codex一起执行。


只需把费时的重活儿丢给多个AI异步处理,喝一杯咖啡功夫,就能看到一份详尽的日志和写好的PR建议。


每次启动编程智能体任务,都会消耗一个高级请求(Premium Request) 额度。


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接下来,是具体的操作过程。


1. 在GitHub上管理智能体任务


  • 进入已启用智能体的仓库,点击Agents标签页;
  • 输入需求,点击Copilot图标并从中选择一个智能体;
  • 提交请求即可开始。


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智能体默认异步运行。开发者可以盯着进度条看实时反馈,也可以晚点再来复盘。


详细的日志会清晰记录智能体每一步做了什么以及为什么要这么做。


智能体生成的产物(如review、代码草案或修改建议)会像普通的代码贡献一样呈现,方便个人进行评审。


2. 在Issue和PR中指派智能体


  • 对比方案:为一个Issue同时指派Copilot、Claude和Codex,看看谁给出的方案最优秀。
  • 自动提交PR:智能体可以自动生成草稿PR供审核。
  • 深度分析:在现有的PR中召唤智能体,让它帮忙分析代码或进行针对性修改。
  • 随时召唤:在PR评论区@Copilot、@Claude或@Codex即可指派后续任务。


由于智能体的所有活动都是透明且可评审的,它们的产出会像「队友」提交的代码一样,自然地融入个人评估流程。


切记:智能体也会犯错。


这就是微软为什么将流程设计为「可评审、可对比、可质疑」,而不是盲目接受它们的建议。


VS Code深度集成


如果开发者习惯在IDE中工作,VS Code(1.109+版本)也已深度集成:


打开方式:在标题栏查找,或快捷键Ctrl+Shift+P/CMD+Shift+P搜索Agent sessions(智能体任务)视图。

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选择适合的模式:


  • Local(本地模式): 使用本地Copilot、Claude或Codex进行快速的交互式辅助。
  • Cloud(云端模式): 将自主任务发送到GitHub服务器运行,运行期间你可以继续做别的事。
  • Background(后台模式): 仅限Copilot,用于异步处理本地工作。


这样,开发者就可以在编辑器里推敲想法,然后把那些费时的重活儿丢给GitHub处理,历史记录和上下文一个都不会丢。


此外,在GitHub移动端,你也可以直接在手机上调用三个AI干活。


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开发者「终极外挂」


原生AI融入编码工作流


再来看Agent HQ,它不仅仅是写代码,还是一个「参谋部」。


开发者可以让不同的智能体处理同一个难题,观察Copilot、Claude和Codex在权衡取舍时的不同逻辑。


这种方式,可以帮助人们更早地发现潜在问题:


  • 架构防线:让多个智能体评估代码的模块化和耦合度,防止由于改动引入意想不到的副作用。
  • 逻辑压测:指派一个智能体专门寻找边界情况、异步死锁或在高并发下的潜在隐患。
  • 务实方案:让另一个智能体提出那种改动最小、向后兼容性最好的重构方案,将波及范围控制到最小。


通过这种模式,开发者的工作重点正发生质变——


从苦哈哈的「抠语法」,正式升华为高屋建瓴的「定策略」。


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为什么在GitHub中,原生运行智能体很重要?


微软给出了最好的解释,GitHub是代码的家,是团队协作和决策交付的中心。


将智能体原生内置到这个流程中,而不是作为外部插件,其规模化效益是巨大的:


开发者不再需要在各种工具、文档和对话框之间反复复制粘贴代码块,所有的讨论和改动都直接「长」在仓库里。


这意味着:


  • 尽早权衡:在代码还没写死之前,利用多个智能体探索不同的实现路径。
  • 上下文不丢失:智能体直接读取仓库、Issue和PR的数据,告别那些「前言不搭后语」的无状态提示词。
  • 零成本评审:智能体生成的改动就是草稿PR,和平时评审同事代码的习惯一模一样。


没有新平台要学,没有复杂的AI工作流要维护。一切都在个人熟悉的环境里。


最重要的是,Agent HQ不仅为开发者个人带来了福利,整个技术组织也将成为最大的受益者,可以实现:


  • 集中管控:管理员可以在后台一键管理所有AI智能体的访问权限和安全策略。
  • 代码质量关卡GitHub Code Quality(公测中)会评估AI生成代码的可维护性和可靠性,确保「LGTM」不仅是随口说说,而是真正符合长期代码健康。
  • 自动化一审:Copilot能在开发者介入前,先对智能体生成的代码进行第一轮预审和问题修复。
  • 量化指标:通过指标看板跟踪AI对组织的实际贡献,让AI的投入产出比清晰可见。


不只是IDE,AI开始接管平台


这一动作不仅是功能的更新,更是一场维度的彻底升级。


它直接印证了今年最猛烈的几大趋势:


  • 战场转移:从IDE到全平台


AI的军备竞赛已不再局限于编辑器(IDE)里的代码补全。风向变了!下一个制高点,是贯穿软件全生命周期的平台级智能体。


  • 作战单位:从单兵到军团


告别「单兵作战 + AI助手」的旧时代吧。现在的核心挑战,是如何在组织层面建立统一、安全的工作流,让AI真正规模化落地。


  • 能力分工:从通用到专精


「万能型」助手已显疲态。未来属于各司其职的「专用AI智能体编队」——有的搞安全,有的搞测试,有的搞重构。


像「舰队指挥官」一样去战斗


2026年,我们不需要再纠结「哪个AI工具更好用」,唯一的命题是:


 团队该如何指挥这支「智能体舰队」,去碾压低效的工作流?


别忘了,开发者真正写新代码的时间只占20%。


剩下的80%,那些重复的Bug分拣、枯燥的文档更新、繁琐的PR审查——才是AI真正的主战场!


2026年,你的任务只有两个字:进击。


不要只做写代码的士兵,要学会像「舰队指挥官」一样思考:


  • 审视全局:哪里在空耗时间?哪里在浪费生命?
  • 大胆放权:把脏活累活统统丢给AI智能体,让它们去试错,去执行。


这是一场思维的革命。有些实验会失败,但只要成功一次,你的工作模式将被永久重塑。


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拥抱这套新逻辑吧。


别再只盯着屏幕敲代码,去指挥战斗,2026年将是你脱胎换骨的一年。


参考资料:


https://github.blog/news-insights/company-news/pick-your-agent-use-claude-and-codex-on-agent-hq/ 


https://www.linkedin.com/posts/aboutasha_today-were-bringing-two-new-coding-agents-activity-7424866224217579521-rwm4/  


https://www.theverge.com/news/873665/github-claude-codex-ai-agents  


https://x.com/github/status/2019093909981257849?s=20  


https://www.eficode.com/blog/why-github-agent-hq-matters-for-engineering-teams-in-2026


文章来自于微信公众号 “新智元”,作者 “新智元”

关键词: AI新闻 , GitHub , GitHub AI , AI编程
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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0