GitHub Spark 停止建立新應用，使用 llm() 的既有專案須自行更換推論服務

GitHub 於 8 月 4 日啟動 Spark 退場程序：平台不再接受新使用者，也不允許建立新應用；既有使用者可操作工作台至 8 月 31 日，之後若要繼續修改，必須先把專案建立成 GitHub repository。GitHub 表示，已部署的 Spark 應用在編輯介面退休後仍會運作，因此這不是所有應用立即下線，但開發與執行依賴必須分開檢查。

影響最大的斷點其實已經發生。Spark 原本可用 `llm()`／`spark.llm` 直接存取 GitHub Models，省去選擇供應商、配置 API key 與個別計費；GitHub Models 已於 7 月 30 日退休，因此相關呼叫目前不再工作。官方建議在匯出前搜尋程式碼中的 `llm()`：沒有此呼叫的應用不受推論服務退場所影響；有使用者則須改接自己的模型供應商，並自行處理密鑰保存、用量限制、錯誤重試及帳務。

這項變更也暴露 AI 應用產生器的可攜性問題。依照原有[產品文件](https://docs.github.com/en/copilot/concepts/spark)，Spark 採 React、TypeScript、GitHub 驗證、Azure Container Apps，以及由 Azure Cosmos DB 支援的受管鍵值儲存；匯出原始碼不代表這些受管能力都會自動轉成可在其他環境部署的等價元件。團隊應盤點 SDK 呼叫、資料持久層、登入流程與部署設定，而不只是確認前端可以編譯。

GitHub 將後續開發導向 VS Code、Copilot CLI 與 Copilot app，但[退場公告](https://github.blog/changelog/2026-08-04-upcoming-deprecation-of-github-spark-on-github-com/)沒有承諾一鍵遷移或相容層。工程團隊接下來應先匯出並建立可重現的建置流程，再為模型輸出、權限與資料遷移補上回歸測試；尤其不要把「已部署應用繼續運作」解讀為其 AI 功能與後端相依性也獲得長期保證。