Uploaded June 2026 | Updated September 2026, 2 weeks ago
In this kickoff episode, we'll set up the GitHub Copilot app and walk through a typical developer day from start to finish.
You'll see how to go from an open issue to a working pull request. We'll cover practical prompting habits, when to let Copilot drive versus stepping in yourself, and how to keep changes safe and reviewable. By the end, you'll have a repeatable workflow for using the Copilot app in your own day-to-day work.
🔗 https://aka.ms/GitHubCopilotApp-y
📌 This event is a part of a series, learn more here: https://aka.ms/GHCAplaybook
[eventID:27400]
In this kickoff episode, we'll set up the GitHub Copilot app and walk through a typical developer day from start to finish.
You'll see how to go from an open issue to a working pull request. We'll cover practical prompting habits, when to let Copilot drive versus stepping in yourself, and how to keep changes safe and reviewable. By the end, you'll have a repeatable workflow for using the Copilot app in your own day-to-day work.
🔗 https://aka.ms/GitHubCopilotApp-y
📌 This event is a part of a series, learn more here: https://aka.ms/GHCAplaybook
[eventID:27400]
![Idea to Merge with the Copilot App
You are onboarding your team to the GitHub Copilot App.
To prove it can drive real delivery, you install the app, use chat to open a work item, run an issue-driven session to build a small bookmarks site that stores each original URL alongside a locally generated short slug, ship it through a pull request, merge it, and preview the result in a canvas — all without leaving the app.
00:00 Welcome & Housekeeping
00:50 Meet Ari Levy and Session Overview
02:13 GitHub Copilot App and Agent-Native Workspaces
03:44 GitHub Skills Exercise Introduction
04:05 Interactive, Plan, and Autopilot Modes
06:08 The Importance of Context and Custom Instructions
06:54 MCP Servers and Model Context Protocol
08:03 Agent Merge for Pull Request Automation
09:07 Agent Skills and Custom Agents
10:41 Enterprise Plugins and Awesome Copilot
11:36 Canvas Features and Visual Workspaces
13:18 Touring the GitHub Copilot App
15:25 Exploring Plugins, Skills, and MCP Settings
18:00 Starting the GitHub Skills Exercise
20:25 Creating a Bookmark App Issue with AI
22:26 Updating Copilot Instructions Using Plan Mode
25:13 Autopilot Executes the Plan
26:08 Reviewing Changes and Agent Merge
28:39 Merging the Pull Request
30:11 Building the Bookmark Manager Application
33:32 Reviewing the Generated App
36:26 Activity 4: Testing with Playwright MCP
39:25 Running the Astro App
39:43 Demo: Using the Bookmark Manager
40:35 Automating Validation with Playwright
45:05 Screenshot Submission and Verification
46:06 Audience Q&A: Models, Credits, and CLI
49:11 Creating a Feature Roadmap Canvas
51:04 Generating GitHub Issues from the Roadmap
57:34 Exercise Completion and Review
58:30 Creating Interactive Architecture Canvases
01:01:13 Final Thoughts and Closing Remarks
01:02:14 Reactor Series Resources and Sign Off
Dig into the repo: https://aka.ms/Idea/Merge-GH
[eventID:27486] Idea to Merge with the Copilot App](https://i.ytimg.com/vi/vgT8-6jsFv4/mqdefault.jpg)

![TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD
Esta es la sesión más técnica de la serie y la que más va a interesar a quienes trabajan en equipos.
Aprenderás cómo el Local MCP Server puede conectarse directamente a una carpeta PBIP en disco — sin necesidad de tener Power BI Desktop abierto — leer los archivos TMDL, aplicar cambios y escribir TMDL válido de vuelta.
Esto abre un flujo de trabajo completamente nuevo: el agente edita el modelo, tú revisas el diff en Git, y despliegas vía CI/CD sin tocar el portal. Construiremos un pipeline completo donde el agente recibe un requisito en lenguaje natural, genera una especificación, la implementa en TMDL y la deja lista para pull request.
También veremos cómo configurar un archivo AGENTS.md o CLAUDE.md para dar contexto persistente al agente sobre el estilo de desarrollo de tu equipo.
TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD: https://github.com/microsoft/powerbi-modeling-mcp/?wt.mc_id=youtube_27342_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/PBIMCP
0:04 - Bienvenida y presentación del equipo de Reactor
0:49 - Introducción al taller y contexto práctico
3:12 - Plan del día: Conexión de agentes, Azure Foundry y automatización
6:27 - Flujo de trabajo: de la interfaz a los agentes y Git
7:27 - Diseño del modelo: tablas de hechos, medidas y agents.md
8:53 - Visualizaciones: matriz, KPI, gráficos de líneas y barras
10:32 - Buenas prácticas: ¿Qué incluir (y qué no) en agents.md?
12:17 - Configuración de Visual Studio Code y Azure OpenAI (Foundry)
14:26 - Ventajas de seguridad y auditoría de tokens con Azure
18:35 - Configuración de servidores MCP (Model Context Protocol)
23:56 - Preparación del proyecto y formato .PBIP
29:27 - Activación de TMDL en Power BI Desktop
32:51 - Conexión del agente con Microsoft Fabric
33:16 - Creación de relaciones y validación con el agente
35:16 - Configuración de Azure DevOps y registro de aplicación
40:32 - Creación de áreas de trabajo y gestión de secretos (Key Vault)
43:06 - Análisis y resolución de relaciones (evitando el many-to-many)
46:20 - Creación de medidas básicas y contexto de negocio
48:42 - Configuración de librerías de variables y Pipelines
56:17 - Generación de documentación técnica y PDF automática
59:12 - Desarrollo del Front-end y visualizaciones con agentes
1:01:48 - Resumen de buenas prácticas: seguridad, control de versiones y CI/CD
1:03:00 - Depuración y refresco de visualizaciones en el modelo
1:08:40 - Cierre, conclusiones y próximos pasoss
[eventID:27342] TMDL + MCP + PBIP: desarrollo agéntico de modelos semánticos con Git y CI/CD](https://i.ytimg.com/vi/wiuNowa0tdk/mqdefault.jpg)

[eventID:27508] Reliable Multi-Agent Systems: Orchestration, State, and Human Approval](https://i.ytimg.com/vi/wmlHwo1zPMQ/mqdefault.jpg)
![Model Mondays - Spotlight On Claude Models
Claude models are designed for complex reasoning, coding, and multimodal tasks, giving developers flexible options for building agents that need to understand context and handle sophisticated workflows.
Join us as we explore the Claude family in Microsoft Foundry and see how these models can be evaluated and used to build more capable AI agents.
[eventID:27542] Model Mondays - Spotlight On Claude Models](https://i.ytimg.com/vi/x5qDSukgTi4/mqdefault.jpg)
 to ask follow-up questions.
📍 This session is a part of a series. Learn more here: https://aka.ms/IQDeepDivePython/yt
#MSFTReactor #learnconnectbuild #agents #python #m365
[eventID:27337] Microsoft IQ Deep Dive with Python: Work IQ](https://i.ytimg.com/vi/xI3wMCC0oBY/mqdefault.jpg)

![Inside the Game: Developer Hackathon
Football stories do not start and end with the scoreline. In the Inside the Game: Developer Hackathon (presented by Microsoft and the Premier League), you will build AI-driven solutions that help transform synthetic football events into explainable match intelligence for broadcast and streaming experiences. Tune in to the below livestream events to get inspired, learn more, and bring your best skills to the pitch.
📌 This event is part of a series. Learn more here: https://aka.ms/Pre
ierLeagueHack
🔗 Learn more by exploring the resources:
https://aka.ms/aks/labs
https://aka.ms/manageAKS
https://aka.ms/monitorappsAKS
https://aka.ms/containerapphosting
https://aka.ms/deplycointainerapps
#MicrosoftReactor #LearnConnectBuild #PremierLeagueHackathon
[eventID:27536] Inside the Game: Developer Hackathon](https://i.ytimg.com/vi/yXRQVIsamss/mqdefault.jpg)
![AI とともにリリースする: 自信を持ってレビュー、セキュリティ確保、デプロイを行う
セッション概要
ソフトウェアを構築することは、開発プロセスの一部にすぎません。安全で信頼性の高いアプリケーションを大規模に提供するには、開発ライフサイクル全体を通じて品質とセキュリティを確保することが重要です。
このセッションでは、コードレビューやセキュリティ検証から CI/CD、自動マージまで、実際のチームのワークフローに AI を取り入れる方法を学びます。ライブデモを通じて、AI が開発の各段階で品質向上、セキュリティ強化、一貫性の維持にどのように役立つかを確認し、チームが AI 搭載およびエージェント駆動型システムを自信を持ってリリースできるようにする方法を紹介します。
学習内容
* AI がコードレビューと開発品質を向上させる方法
* AI をセキュリティおよびコンプライアンスのワークフローに組み込む方法
* 最新の CI/CD プラクティスを使用してデプロイプロセスを自動化する方法
* AI 搭載アプリケーションを大規模に自信を持ってリリースする方法
使用するテクノロジー
* GitHub Copilot Code Review
* Agent Merge
* GitHub Actions (CI/CD)
* AI 支援によるセキュリティレビュー
* エンドツーエンドの開発ライフサイクル自動化
対象者
* コード品質とデプロイを担当する開発者
* CI/CD ワークフローを管理する DevOps およびプラットフォームエンジニア
* AI 搭載アプリケーションを構築するエンジニアリングチーム
* AI を活用してソフトウェアを自信を持ってレビューし、セキュリティを確保し、リリースしたい方
登壇者
更新予定
[eventID:27492] AI とともにリリースする: 自信を持ってレビュー、セキュリティ確保、デプロイを行う](https://i.ytimg.com/vi/yXzbxCaiCAs/mqdefault.jpg)
![CoreStory + GitHub Copilot: Turning Plausible Suggestions Into Correct Ones
GitHub Copilot is powerful, but its effectiveness depends on context. By connecting CoreStory to Copilot through MCP, developers give Copilot persistent intelligence about their codebase, architecture, dependencies, and business logic.
The result: more accurate suggestions, fewer hallucinations, fewer regressions, and code that works the first time.
Join us for a live demo showing how CoreStory helps Copilot deliver smarter, more trustworthy results, and why teams have seen up to 44% better task resolution when AI agents work from CoreStory’s intelligence.
Series Info - https://aka.ms/StartupSpotlight/S-1443
[EventID:27459] CoreStory + GitHub Copilot: Turning Plausible Suggestions Into Correct Ones](https://i.ytimg.com/vi/ysQ2eM5zsYk/mqdefault.jpg)
![Primeros pasos con Power BI MCP Servers
En esta primera sesión de la serie “Power BI + MCP: la nueva forma de conectar IA con tus datos”, introduciremos Model Context Protocol (MCP) y explicaremos cómo puede utilizarse junto con Power BI para conectar herramientas de IA con datos empresariales confiables.
Los asistentes aprenderán qué es MCP, qué son los Power BI MCP Servers y cómo pueden ayudar a que las herramientas de IA interactúen con modelos semánticos de Power BI. Cubriremos los conceptos principales, casos de uso habituales, consideraciones de configuración y el valor de utilizar modelos semánticos como una capa de datos gobernada para experiencias de analítica con IA.
La sesión será práctica y orientada a desarrolladores, con ejemplos pensados para entender cómo MCP puede integrarse en flujos modernos de Power BI y analítica.
Primeros pasos con Power BI MCP Servers: https://learn.microsoft.com/power-bi/developer/mcp/mcp-servers-overview/?wt.mc_id=youtube_27234_organicsocial_reactor
📌 Este evento es parte de una serie, aprende más aquí: https://aka.ms/PBIMCP
0:00 - Introducción y código de conducta
0:48 - Bienvenida a la comunidad y objetivo de la serie
3:35 - Introducción técnica: ¿Qué es un MCP Server?
4:02 - Desafíos de conectar IA con datos empresariales
6:05 - Definición estándar de MCP (Model Context Protocol)
10:26 - ¿Por qué usar modelos semánticos en Power BI?
13:11 - Flujo completo de una consulta (LLM, MCP, Agente)
17:42 - Capacidades de consulta y exploración (MCP local vs. remoto)
21:18 - Sesión de preguntas y respuestas: Configuración y seguridad
29:05 - Diferencias entre MCP local y remoto
31:22 - Consideraciones de configuración y requisitos
34:48 - Canales de comunicación: Stdio vs. HTTP
45:55 - Componentes clave: Tools, Resources y Prompts
48:48 - Análisis profundo del MCP remoto
50:22 - Análisis profundo del MCP local
57:28 - Requisitos y permisos para la implementación
58:08 - Cuadro comparativo final: Local vs. Remoto
59:51 - Cierre de sesión y próximos pasos (Serie)
[eventID:27234] Primeros pasos con Power BI MCP Servers](https://i.ytimg.com/vi/zGD7qlebw70/mqdefault.jpg)