Skip to main content

Measure and demonstrate the impact of GitHub Copilot

Understanding how Copilot is used across your enterprise is the first step to demonstrating its value. Follow this path to establish a usage baseline, see how code is being generated, and connect adoption to measurable outcomes.

1

Phase 1: Choose metrics to monitor Copilot adoption.

2 記事

Understand what Copilot usage metrics measure and where the data comes from before you start monitoring adoption. Review the concepts behind usage metrics and the data available through the dashboard and API.

  1. GitHub Copilot 使用状況メトリクス
  2. Copilot使用状況メトリックで使用可能なデータ
2

Phase 2: Monitor usage and adoption

3 記事

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

  1. Copilot 使用状況メトリック ダッシュボードの表示
  2. Copilot の使用状況メトリックを使用したライセンスのアクティブ化と初期使用状況の追跡
  3. GitHub Copilot の使用状況と導入メトリックの解釈
3

Phase 3: See how code is generated

2 記事

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

  1. コード生成ダッシュボードの表示
  2. コード行のメトリック
4

Phase 4: Connect adoption insights to engineering outcomes

2 記事

Define the engineering outcomes you want to improve and choose metrics that show progress. Compare adoption insights with metrics from your engineering systems to identify associations and evaluate results.

  1. GitHub Copilot を使って会社のエンジニアリング目標を達成する
  2. Copilot影響ダッシュボードの表示
1

Phase 1: Choose metrics to monitor Copilot adoption.

2 記事

Understand what Copilot usage metrics measure and where the data comes from before you start monitoring adoption. Review the concepts behind usage metrics and the data available through the dashboard and API.

  1. GitHub Copilot 使用状況メトリクス
  2. Copilot使用状況メトリックで使用可能なデータ
2

Phase 2: Monitor usage and adoption

3 記事

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

  1. Copilot 使用状況メトリック ダッシュボードの表示
  2. Copilot の使用状況メトリックを使用したライセンスのアクティブ化と初期使用状況の追跡
  3. GitHub Copilot の使用状況と導入メトリックの解釈
3

Phase 3: See how code is generated

2 記事

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

  1. コード生成ダッシュボードの表示
  2. コード行のメトリック
4

Phase 4: Connect adoption insights to engineering outcomes

2 記事

Define the engineering outcomes you want to improve and choose metrics that show progress. Compare adoption insights with metrics from your engineering systems to identify associations and evaluate results.

  1. GitHub Copilot を使って会社のエンジニアリング目標を達成する
  2. Copilot影響ダッシュボードの表示