GitHub 发布 ReviewBench，一个面向 AI 代码审查智能体的开放离线基准，研究预览版已上线，可对比不同审查系统并提交自己的智能体。基准基于 1.039 亿个 GitHub PR 的分布构建，包含 19 种语言的 219 个公开 PR，采用多来源 golden set 与统一评分标准，发布前由资深工程师独立复核，与基准判定一致率 96.6%。
推荐理由：GitHub 公开了代码审查基准的构建方法与离线到线上的验证数据，可据此判断评测信号是否可信。
GitHub 提出 AI 时代开发者需要强化的三项技能：学会指挥 AI 智能体而非仅使用它、不要轻信 AI 的首次答案、用 AI 节省的时间去解决更大的问题。文中以 GitHub Copilot 内置的 Rubber Duck agent 为例，说明它用第二个模型对计划、代码和测试进行批判性审查，从而发现首个模型遗漏的问题。
GitHub Copilot 应用中的 canvas 是一种可自定义的共享界面，用户只需在 agent 会话中输入 /create-canvas 并用自然语言描述需求，即可生成看板、发布清单或仪表盘等工具，无需编写代码。
GitHub Copilot 提出 chat 大多数时候是错误的 AI 交互界面，应改用 canvas——一种运行在 GitHub Copilot app 内、无浏览器外壳的全栈应用，可与 agent 双向通信并在本地执行代码。
GitHub Security Lab 发布 Fuzzing Taskflow，一个面向 C/C++ 项目的自主模糊测试流水线，只需指向一个 GitHub 仓库，智能体就会识别入口点、分析构建系统、编写 harness、运行 AFL++、读取覆盖率报告并改进 harness，最后对每个崩溃做分诊并生成漏洞报告。
推荐理由：GitHub Security Lab 公开了自主模糊测试流水线的架构与运行方式，读者可了解 LLM 智能体如何接管覆盖率反馈与崩溃分诊。
GitHub Copilot 应用重建了 pull request 视图，用一个含 2,200 个文件、超 100 万行改动和 400 多条行内评论的开源 PR 做验证。它把文档高度拆成确定性的代码几何与动态评论块两套体系，代码行高提前算好，评论高度按需测量并锚定到文件、行和侧，避免滚动跳变。
GitHub 用 GitHub Copilot app 和 Copilot CLI 把 Copilot agent runtime 从 TypeScript 完全重写为超过 80 万行生产级 Rust，AI 智能体写了其中大部分代码，跨 128 个 pull request 增量合入 main，而非一次性切换。
推荐理由：作者以亲历者身份给出把 80 万行运行时从 TypeScript 迁到 Rust 的完整工程细节，可迁移到大规模 Agent 协作开发。