GitHub Copilot Workspace 종료｜지금 Copilot으로 Issue에서 PR까지 맡기는 방법

GitHub Copilot Workspace에 무슨 일이 있었나

GitHub의 「Copilot Workspace」는 2025년 5월 30일에 테크니컬 프리뷰를 끝냈습니다. 정식 버전(일반 제공)이 되지 못한 채 제공이 멈춘 것입니다. 연구개발 팀 GitHub Next의 페이지에는 지금도 「테크니컬 프리뷰는 2025년 5월 30일에 종료되었다」고 적혀 있습니다.

다만 사라진 것은 Workspace라는 「장소」입니다. Issue에서 시작해 계획을 세우고, 코드를 쓰고, 풀 리퀘스트(PR)로 묶는다는 생각은 GitHub Copilot 본체로 옮겨 갔습니다. 주요 일정을 시간순으로 정리합니다.

히카리짱의 정리Copilot Workspace는 정식 버전이 되지 못한 채 2025년 5월에 끝났어요. 하지만 Issue에서 계획을 세워 코드로 만드는 흐름은 지금의 GitHub Copilot 안에서 쓸 수 있어요.

Copilot Workspace의 기능은 어디로 갔나

GitHub Next는 종료 공지에서 Workspace를 「저장소 전체에 걸친 제안을 잘 돌아가게 하려는 두 번째 시도」로 돌아봅니다. 그때 만든, 큰 코드베이스를 다루는 기술은 GitHub와 Microsoft의 새 제품 중심에 쓰이고 있다고 합니다. 그러고는 VS Code의 에이전트 모드와 새로 발표한 coding agent를 써 보라고 안내하며, 「Workspace와 1대1로 같지는 않지만 그것이 미래다」라고 적었습니다.

2024년 글에서 소개한 Workspace의 기능이 2026년 10월 현재 어디에 있는지 짝지어 보면 다음과 같습니다.

큰 차이는, Workspace에서는 사람이 화면 안에서 한 걸음씩 진행했지만 지금의 클라우드 에이전트는 맡긴 작업을 백그라운드에서 진행하고, 끝나면 검토를 요청해 온다는 점입니다. 사람은 계획을 확인하는 때와 완성된 변경을 확인하는 때에 집중하는 형태가 되었습니다.

Workspace를 쓰던 분께

종료 공지에 따르면 2025년 5월 30일 이후에는 새 워크스페이스를 만들 수도, 기존 워크스페이스를 열 수도 없습니다. 한편 Workspace에서 만든 풀 리퀘스트는 「다른 것과 같은 보통의 풀 리퀘스트」이므로 영향을 받지 않는다고 합니다. 남기고 싶은 변경은 풀 리퀘스트로 저장소에 남아 있는지 확인해 두세요.

히카리짱의 정리Workspace의 「계획을 세우고, 사람이 고친 뒤에 만든다」는 생각은 클라우드 에이전트와 플랜 모드로 나뉘어 남아 있어요. 풀 리퀘스트로 만든 변경은 지금도 저장소에 남아 있고요.

지금의 GitHub Copilot으로 「Issue → 계획 → 코드 → PR」을 진행하는 법

Workspace와 같은 흐름을 2026년 10월의 GitHub Copilot으로 진행하는 방법은 세 가지입니다. GitHub 사이트에서 Issue를 맡기는 방법, 먼저 계획을 받아 보는 방법, 컴퓨터의 에디터에서 진행하는 방법입니다. 순서는 GitHub 공식 문서(2026년 10월 26일 확인)를 따랐습니다. 한국어판 문서도 있어서, 읽기 편한 쪽을 보시면 됩니다.

방법 1: Issue를 Copilot에 할당한다(GitHub 사이트)

준비물은 Copilot Pro 이상의 구독과, 작업시킬 저장소에 대한 쓰기 권한입니다. 회사의 Business나 Enterprise에서는 관리자가 클라우드 에이전트를 켜 두어야 합니다.

1. Issue에 해 주었으면 하는 일을 적는다.무엇을, 왜 바꾸는지, 어떻게 되면 끝인지를 구체적으로 씁니다. 화면 이미지를 붙일 수도 있습니다.
2. Issue를 열고 오른쪽의 「Assignees」(한국어 문서에서는 「담당자」)에서 「Copilot」을 고른다.나타나는 화면에서 추가 지시, 작업을 시작할 브랜치, 사용할 AI 모델을 고를 수 있습니다.
3. Copilot이 백그라운드에서 작업한다.GitHub Actions로 움직이는 전용 환경에서 저장소를 살펴보고, copilot/으로 시작하는 새 브랜치에 변경을 쌓아 갑니다.
4. 끝나면 풀 리퀘스트를 열고 검토를 요청해 온다.변경 내용과 작업 기록(세션 로그)을 확인합니다.
5. 고쳤으면 하는 점은 풀 리퀘스트에 「@copilot」을 붙여 댓글로 남긴다.할당한 뒤에 Issue에 덧붙인 댓글은 Copilot에 전달되지 않습니다. 추가 정보는 풀 리퀘스트 쪽에 씁니다.
6. 테스트 실행을 승인하고, 직접 병합(merge)한다.초기 설정에서는 Copilot 변경에 대한 GitHub Actions 워크플로가 자동으로 돌지 않습니다. 내용을 확인한 뒤에 「Approve and run workflows」를 누릅니다.

방법 2: 먼저 구현 계획을 받아 본다(Workspace와 가장 가까운 형태)

2026년 4월부터 클라우드 에이전트는 코드를 쓰기 전에 계획을 내놓을 수 있게 되었습니다. 저장소의 「Agents」 탭이나 화면 오른쪽 위의 에이전트 아이콘에서 시작합니다.

1. 저장소를 고르고 「~를 구현하기 위한 계획을 만들어 줘」라고 부탁한다.
2. 나온 계획을 읽고, 의도와 다른 부분을 대화로 고쳐 간다.
3. 납득이 되면 「합의한 계획대로 구현해 줘」라고 부탁한다.
4. 끝나면 「Diff」로 변경을 확인하고, 괜찮으면 「Create pull request」를 누른다. 이 방법에서는 부탁하지 않는 한 풀 리퀘스트가 자동으로 만들어지지 않습니다.

방법 3: 컴퓨터의 에디터에서 진행한다

VS Code 같은 에디터에서는 채팅창 아래의 에이전트 선택에서 「Plan」을 고르면, 코드를 바꾸기 전에 계획을 만들어 줍니다. 계획이 되면 「Start Implementation」으로 그대로 에이전트 모드로 바꿔 구현에 들어갈 수 있습니다. 에이전트 모드는 무료인 Copilot Free에서도 쓸 수 있습니다(횟수 제한 있음).

또 2026년 6월에 일반 제공이 시작된 데스크톱 앱 「GitHub Copilot app」에서는 Issue나 풀 리퀘스트에서 작업을 시작하고, 여러 저장소에서 동시에 진행시키고, 변경을 확인한 뒤 풀 리퀘스트를 낼 수 있습니다. 7월부터는 무료 요금제에서도 쓸 수 있습니다.

히카리짱의 정리Workspace처럼 계획부터 확인하고 싶다면 방법 2가 가장 가까워요. 처음에는 작은 Issue 하나만 맡기고, 풀 리퀘스트를 읽는 것부터 시작해 보세요.

GitHub Copilot 요금제와 가격: 어느 요금제로 무엇을 할 수 있나

Issue를 맡기는 클라우드 에이전트는 유료 요금제 기능입니다. 무료인 Copilot Free에서는 쓸 수 없습니다. 가격은 GitHub 공식 페이지에서 2026년 10월 26일에 확인한 것입니다. GitHub의 한국어 문서도 가격을 달러로만 표시합니다(예: 「Copilot Pro $10 USD」).

2026년 6월 1일부터 에이전트 모드, 코드 리뷰, 클라우드 에이전트, Copilot CLI 등의 이용은 「GitHub AI 크레딧」으로 셉니다. 1크레딧은 0.01달러입니다. GitHub 문서(한국어판 포함)에서는 매달 크레딧이 Pro는 1,500(기본 1,000과 변동분 500), Pro+는 7,000, Max는 20,000이라고 되어 있습니다. 변동분은 앞으로 바뀔 수 있다고 적혀 있습니다.

다 썼을 때는 상위 요금제로 바꾸거나, 추가분 예산을 정해 결제하거나, 다음 달 초기화를 기다리는 중에서 고릅니다. 한 줄씩 이어서 보여 주는 코드 자동 완성은 유료 요금제라면 크레딧을 쓰지 않으며 횟수 제한도 없습니다.

GitHub Copilot을 다른 코드 생성 AI와 비교하고 싶다면 코드 생성 AI 비교(2026년판)를 보세요. 한편 워드나 엑셀에서 쓰는 「Microsoft Copilot」은 GitHub Copilot과는 다른 서비스입니다. 이쪽은 Copilot 사용법에서 소개합니다.

히카리짱의 정리Issue를 맡기고 싶다면 월 10달러인 Pro부터예요. 에디터에서 써 보기만 할 거라면 무료인 Free로도 시작할 수 있으니, 먼저 거기서 감을 잡는 것도 한 방법이에요.

GitHub Copilot을 쓸 때의 권리·데이터·안전 측면의 주의

AI에게 코드를 쓰게 하면 「만들어진 코드는 누구 것인가」「넣은 코드는 어떻게 쓰이는가」「멋대로 움직여서 곤란해지지 않는가」 세 가지가 궁금해집니다. 2024년 글에서는 어느 쪽도 다루지 않았습니다.

생성된 코드의 권리

GitHub 공식 FAQ는 Copilot 제안의 소유권을 GitHub는 주장하지 않는다고 밝힙니다. 그러면서 AI가 만든 것을 누군가 소유할 수 있는지는 나라의 지식재산법이나 그 부분의 길이·성격에 따라 달라진다고 설명합니다. 또 공개된 코드와 똑같은 제안이 나오는 일은 GitHub 조사로는 1% 미만으로 드물지만, GitHub의 공개 코드와 일치하는 제안을 막는 「중복 감지 필터」도 마련되어 있습니다. 업무에 쓴다면 켜져 있는지 확인해 두면 안심입니다.

한국에서는 문화체육관광부와 한국저작권위원회가 2025년 6월 「생성형 인공지능 활용 저작물 저작권 등록 안내서」와 「생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서」를 공개했습니다. 보도에 따르면 사람이 AI 산출물을 수정·보완하거나 창작적으로 선택·배열한 경우에는 등록을 받을 수 있지만, 단순히 프롬프트를 입력한 것만으로는 창작적 기여로 보기 어렵다고 합니다. 이 안내서는 글, 그림, 음악, 영상 같은 저작물 일반을 다루는 것으로 보도되었고, 소스 코드에 대한 별도 기준은 확인하지 못했습니다. 코드가 업무에 중요하다면 AI에게 맡긴 부분과 사람이 설계·수정한 부분을 구분해 기록해 두는 편이 안전합니다.

넣은 데이터는 학습에 쓰이는가

같은 FAQ에서는 개인용 요금제(Free·Pro·Pro+·Max) 이용자의 입력과 출력, 코드 조각 등을 옵트아웃하지 않는 한 AI 모델의 학습이나 개선에 쓸 수 있다고 합니다. 옵트아웃은 GitHub 계정 설정에서 언제든 할 수 있고, 해도 기능은 달라지지 않습니다. 법인용 Business와 Enterprise의 데이터는 학습에 쓰지 않는다고 합니다. 고객의 개인정보를 Issue에 적지 않는 것도 기본입니다. 한국에서 개인정보를 다루는 기준은 개인정보보호위원회의 안내를 참고하세요.

한국에서는 2026년 1월 22일 인공지능기본법이 시행되었습니다. 과학기술정보통신부는 생성형 AI를 제공하는 사업자가 이용자에게 미리 알려야 한다고 안내했습니다. 이는 주로 AI 서비스를 제공하는 사업자를 대상으로 한 의무이며, 과태료는 최소 1년 이상 계도 기간을 둔다고 했습니다. Copilot으로 코드를 만들어 쓰는 개인이나 회사가 직접 해야 할 일은 이 글에서 확인하지 못했습니다.

에이전트가 멋대로 움직이지 않게 하는 장치

GitHub 문서에서는 클라우드 에이전트에 다음과 같은 안전장치가 있다고 설명합니다.

1. 부탁할 수 있는 사람은 쓰기 권한이 있는 사람뿐.권한이 없는 사람의 댓글은 에이전트에게 전달되지 않습니다.
2. 쓸 수 있는 브랜치는 하나뿐.새로 만든 copilot/ 브랜치에서 작업하며, 브랜치 보호 규칙에도 따릅니다.
3. 부탁한 본인은 그 풀 리퀘스트를 승인할 수 없다.승인 수를 요구하는 규칙이 그대로 작동합니다.
4. 테스트나 배포 워크플로는 사람이 확인할 때까지 돌지 않는다.초기 설정에서는 쓰기 권한이 있는 사람의 승인이 필요합니다.
5. 인터넷 접근이 제한된다.API 키 같은 비밀 정보가 코드에 들어가면 시크릿 스캔으로 검출됩니다.

그래도 문서는 Copilot이 잘못된 코드나 보안상 약점이 있는 코드를 만들 수 있음을 인정합니다. 병합하기 전에 사람이 내용을 읽는 일은 빠뜨릴 수 없습니다. 비밀번호나 API 키를 Issue나 채팅에 적지 않는 것도 기본입니다.

히카리짱의 정리업무에 쓰기 전에 학습 옵트아웃과 중복 감지 필터, 이 두 가지를 확인해 두세요. 아무리 장치가 잘 갖춰져 있어도 마지막에 병합을 정하는 것은 사람이에요.

2024년 글 다시 보기

저희는 2024년 5월에 일본어로 GitHub Copilot Workspace로 개발 효율을 최대한 끌어올리자는 글을 썼습니다. 그때 쓴 내용이 지금 보면 어땠는지 되짚어 봅니다.

가장 큰 놓침은, 「프리뷰」가 끝날 수도 있다고 쓰지 않은 것입니다.

당시 글은 Workspace가 유용한 도구가 될 것은 「틀림없다」고 썼습니다. 하지만 프리뷰는 시험 제공입니다. 실제로는 1년 남짓 만에 끝났고, 기능은 다른 형태로 나뉘어 남았습니다. 또 생성된 코드의 권리와 넣은 코드의 취급도 다루지 않았습니다. Sora 다시 보기와 마찬가지로, AI 도구는 이름이나 형태가 바뀐다는 전제로 만든 것을 내 저장소에 남겨 두는 일이 중요하다고 다시 느낍니다.

히카리짱의 정리Workspace 기능 설명은 대체로 정확했지만 「앞으로」에 대한 전망은 빗나갔어요. 프리뷰 도구는 끝날 수도 있다고 생각하고 쓰는 편이 안심이에요.