GitHub GitHub-Copilot 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Prompt Engineering: This section of the exam measures skills of AI Engineers and Software Developers and covers the fundamentals of prompt engineering, including key principles, techniques, and best practices for generating high-quality outputs. It explains different prompting strategies such as zero-shot and few-shot prompting, how context influences AI-generated responses, and the role of structured prompts in guiding Copilot's behavior. It also discusses the prompt lifecycle and ways to enhance model performance through refined input instructions.
トピック 2	Developer Use Cases for AI: This section of the exam measures skills of Full-Stack Developers and Cloud Engineers and covers how AI enhances developer productivity across various tasks such as learning new programming languages, debugging, writing documentation, and refactoring code. It discusses how GitHub Copilot integrates with the Software Development Lifecycle (SDLC) and its role in modernizing legacy applications. It also highlights the use of AI for personalized responses, sample data generation, and improving overall efficiency in software development.
トピック 3	GitHub Copilot Plans and FeaturesThis section of the exam measures the skills of Software Engineers and IT Administrators and covers different GitHub Copilot plans, including Individual, Business, and Enterprise editions. It explains the integration of GitHub Copilot within IDEs and discusses key features such as inline chat, multiple suggestions, and exception handling. The section details the policies for managing GitHub Copilot within organizations, including auditing logs and API management. It also highlights advanced functionalities like knowledge bases for improved code quality and best practices for Copilot Chat usage.
トピック 4	Testing with GitHub Copilot: This section of the exam measures skills of QA Engineers and Test Automation Specialists and covers AI-assisted testing methodologies, including the generation of unit tests, integration tests, and edge case detection. It explains how GitHub Copilot improves test effectiveness by suggesting relevant assertions and boilerplate test cases. The section also discusses privacy considerations, organizational code suggestion settings, and best practices for configuring GitHub Copilot’s testing features.

参照：https://examregistration.github.com/certification/COPILOT

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