GitHub Copilot 영향 측정 및 시연

기업 전체에서 어떻게 사용되는지 Copilot 이해하는 것은 그 가치를 입증하는 첫 번째 단계입니다. 이 경로에 따라 사용 기준을 설정하고, 코드가 생성되는 방법을 확인하고, 채택을 측정 가능한 결과에 연결합니다.

  1. Phase 1: Choose metrics to monitor Copilot adoption.

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    Understand what Copilot usage metrics measure and where the data comes from before you start monitoring adoption. Use the reference articles for metric definitions, methodology, and schemas.

    1. GitHub Copilot 사용 통계
    2. Copilot 사용 메트릭에서 사용할 수 있는 데이터

  2. Phase 2: Monitor usage and adoption

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    Establish a usage baseline, compare active users with assigned licenses, and identify where teams may need more support to adopt Copilot.

    1. Copilot 사용 메트릭 대시보드 보기
    2. Copilot 사용 메트릭을 사용하여 라이선스 활성화 및 초기 사용 추적
    3. GitHub Copilot에 대한 사용량 및 채택 메트릭 해석
    4. 대시보드, API 및 보고서에서 Copilot 사용량 메트릭 조정
    5. 팀 수준의 Copilot 사용 지표

  3. Phase 3: See how code is generated

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    Review code generation and Lines of Code metrics to understand how people and agents are using Copilot to produce code.

    1. 코드 생성 대시보드 보기
    2. 코드 줄 메트릭

  4. Phase 4: Connect adoption insights to engineering outcomes

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    Compare outcome measures with Copilot usage and adoption trends to assess progress toward engineering goals such as improving test coverage or reducing security debt.

    1. GitHub Copilot을 사용하여 회사의 엔지니어링 목표 달성
    2. Copilot 영향 대시보드 보기

  5. Phase 5: Communicate impact and guide investment decisions

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    Turn your findings into a clear recommendation for leadership about your next Copilot investment.

    1. Communicate the impact of GitHub Copilot