Ассистенты программирования на базе ИИ, такие как GitHub Copilot, значительно увеличили скорость работы разработчиков, позволив инженерным командам выпускать код быстрее, чем когда-либо прежде. Однако быстрое развертывание ПО, созданного с помощью ИИ, порождает новые операционные проблемы. Согласно отчету New Relic 2026 State of AI Coding, хотя 94% инженерных лидеров оценивают код, созданный ИИ, как более качественный при проверке, 78% сообщают об увеличении числа инцидентов в продакшене после развертывания.
Сегодня на GitHub Universe 2026 компания New Relic анонсировала набор новых интеграций для GitHub Copilot и сервера GitHub Model Context Protocol (MCP) Server, призванных сократить разрыв между разрабовкой с помощью ИИ и надежностью в продакшене. Интегрируя непрерывную телеметрию непосредственно в рабочий процесс разработчика — от локального кодирования в интегрированной среде разработки (IDE) до автоматизированной проверки пулл-реквестов (PR) и реагирования на инциденты, — инженеры и ИИ-агенты могут сотрудничать в единой экосистеме, гарантируя, что скорость ИИ не подрывает доверие к системе.
Основные выводы
- New Relic Change Tracking для GitHub Copilot непрерывно оценивает пулл-реквесты на основе данных о производительности в реальном времени, автоматически изолируя регрессии и направляя исправления непосредственно в GitHub Issues и Copilot
- New Relic Autopilot для GitHub MCP Server связывает New Relic Autopilot с контекстом кодовой базы GitHub для обеспечения управляемой и контекстно-зависимой триации и разрешения инцидентов
- New Relic Preflight для GitHub Copilot обеспечивает видимость использования ИИ-моделей, задержек, потребления токенов и оптимизации затрат в локальной IDE и интерфейсе командной строки (CLI) до того, как код будет отправлен в продакшн
New Relic Change Tracking для GitHub Copilot: замкнутый контур телеметрии для пулл-реквестов
Когда скорость написания кода растет экспоненциально, традиционная проверка после развертывания и ручная триация создают серьезные узкие места. New Relic Change Tracking для GitHub Copilot создает автоматизированный рабочий процесс с замкнутым контуром между производственной телеметрией и устранением проблем разработчиком со следующими возможностями:
- План мониторинга перед слиянием: считывает дифф пулл-реквеста перед слиянием и автоматически публикует подробный план мониторинга прямо в виде комментария к пулл-реквесту
- Вердикт по шести контрольным точкам после каждого развертывания: после развертывания оценивает производительность в шести отдельных контрольных точках (через 10 минут, 30 минут, 1 час, 2 часа, 24 часа и 72 часа), выдавая четкие вердикты: «Хорошо», «Неопределенно» или «Обнаружена регрессия»
- Автоматически создаваемый пулл-реквест с исправлением при регрессии: если обнаружена регрессия, автоматически регистрируется проблема в GitHub. GitHub Copilot считывает эту проблему, создает пулл-реквест с исправлением, а New Relic Change Tracking возобновляет цикл проверки при повторном рассмотрении
Кроме того, нас ждут интересные улучшения: упрощенная настройка интеграции, возможность публикации плана мониторинга в виде комментария к пулл-реквесту, настраиваемое расписание для запусков мониторинга и многое другое.
New Relic Autopilot для GitHub MCP Server: превращение обнаружения в устранение
Когда возникает инцидент, соответствующее изменение кода находится в GitHub, в то время как производственные сигналы находятся в New Relic. Ручное сопоставление этих данных создает тяжелую когнитивную нагрузку и затягивает разрешение проблем. Интегрируя New Relic Autopilot с сервером GitHub MCP Server, инженерные команды объединяют полную историю репозитория с телеметрией в реальном времени, чтобы превратить обнаружение в автономное разрешение с помощью:
- Единого контекста ИИ: передает релизы GitHub, пулл-реквесты и историю коммитов напрямую в New Relic Autopilot, обеспечивая полный контекст кодовой базы для максимальной точности моделей и исключения галлюцинаций при исправлениях
- Бесшовного разрешения: устраняет необходимость переключения контекста, отображая данные разработки вместе с метриками производительности в едином интерфейсе, что позволяет инженерам устранять неполадки, не покидая New Relic
- Автономной триации: агентно сопоставляет события репозитория с аномалиями телеметрии, чтобы точно определить пулл-реквест или строку кода, вызвавшую регрессию, что резко сокращает среднее время разрешения (MTTR)
New Relic Preflight для GitHub Copilot: устранение скрытого долга по производительности в локальных рабочих процессах
Отсутствие прозрачности в отношении локального использования ИИ и неконтролируемые расходы на модели создают скрытый долг по производительности и бюджетные риски еще до того, как код попадет в продакшн. New Relic Preflight для GitHub Copilot смещает обсервативность ИИ влево в активный рабочий процесс разработчика благодаря:
- Локальным инсайтам: обеспечивает видимость в реальном времени внутри IDE и CLI разработчика, отслеживая потребление токенов, задержку выполнения, расходы в реальном времени и прогнозы затрат по мере написания кода
- Единому мониторингу мультикатегорийных LLM: нормализует телеметрию различных LLM и инструментов в единое представление для параллельной оценки производительности, задержки и затрат
- Корпоративной обсервативности и контролю затрат: связывает локальную телеметрию напрямую с дашбордами New Relic для оповещения всей команды, прогнозирования бюджета и долгосрочной аналитики без прерывания локального состояния потока
Чтобы узнать больше о том, как New Relic внедряет обсервативность в реальном времени в разработку с помощью ИИ:
- Посетите наш стенд №114 на конференции GitHub Universe в Сан-Франциско 28–29 октября
- Посетите docs.newrelic.com, чтобы настроить New Relic Change Tracking для GitHub Copilot
- Попробуйте New Relic Preflight для GitHub Copilot
