Εισαγωγή
Ως υπεύθυνος για την παράδοση έργων, αναζητώ συνεχώς τρόπους για να βελτιώσω την αποτελεσματικότητα, την ποιότητα του κώδικα και τη συνολική παραγωγικότητα της ομάδας ανάπτυξης.Στο σημερινό ταχύτατο τοπίο ανάπτυξης λογισμικού, τα εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, όπως το GitHub Copilot, επηρεάζουν τον τρόπο με τον οποίο οι προγραμματιστές γράφουν, χειραγωγούν και βελτιστοποιούν τον κώδικα.Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, τη δημιουργία προτάσεων έξυπνου κώδικα και τη βελτίωση της συνεργασίας της ομάδας, το Copilot επέτρεψε στους προγραμματιστές μας να επικεντρωθούν στην επίλυση πολύπλο
Πώς η ομάδα μου επωφελήθηκε από το GitHub Copilot και τα εργαλεία AI
1. Προτάσεις κώδικα & Αυτόματη ολοκλήρωση
Ένα από τα πρώτα αξιοσημείωτα οφέλη που βιώσαμε ήταν η ταχύτητα με την οποία ο Copilot μπορούσε να προβλέψει και να ολοκληρώσει τον κώδικα. Αντί να ξοδεύει χρόνο γράφοντας κώδικα λέβητας, οι προγραμματιστές μας μπορούσαν να βασιστούν στις προτάσεις του Copilot για να δημιουργήσουν λειτουργίες, τάξεις και ακόμη και ολόκληρες ενότητες.
2 Γρηγορότερη απομάκρυνση με άμεση ανίχνευση σφαλμάτων
Το Debugging μπορεί να είναι μια χρονοβόρα εργασία και εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως το Copilot παρείχαν ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο για σφάλματα σύνταξης και λογικά ελαττώματα.Ορισμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης με επίκεντρο την ασφάλεια μας βοήθησαν ακόμη και να εντοπίσουμε τρωτά σημεία νωρίς στη διαδικασία ανάπτυξης, μειώνοντας σημαντικά τα προβλήματα μετά την ανάπτυξη.3. Βελτιωμένη παραγωγή τεκμηρίωσης
Η διατήρηση της κατάλληλης τεκμηρίωσης είναι μια πρόκληση στην ανάπτυξη λογισμικού. Με το Copilot, η ομάδα μας ήταν σε θέση να δημιουργήσει σχόλια, εξηγήσεις λειτουργιών και περιγραφές ενοτήτων αυτόματα.
4. Βελτίωση της ποιότητας του κώδικα & Αναγνωσιμότητα
Μία από τις προτεραιότητές μας είναι να διασφαλίσουμε ότι ο κώδικας μας παραμένει καθαρός, βελτιστοποιημένος και διατηρήσιμος.Ο Copilot βοήθησε στην αναπροσαρμογή και τον εντοπισμό αναποτελεσματικότητας, προσφέροντας προτάσεις για βελτιώσεις.Το εργαλείο βοήθησε στη μείωση της ανακρίβειας, καθιστώντας την βάση κώδικα μας πιο αποδοτική και επεκτάσιμη.
5 Η απλούστερη συνεργασία της ομάδας
Η συνεργασία έγινε πολύ πιο αποτελεσματική καθώς η Copilot παρείχε προτάσεις κωδικοποίησης σε πραγματικό χρόνο, εξασφαλίζοντας ότι η ομάδα μας συμμορφώθηκε με τις βέλτιστες πρακτικές.Επιπλέον, τα εργαλεία που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη βοήθησαν στην επιτάχυνση των αναθεωρήσεων κώδικα, επισημαίνοντας πιθανά προβλήματα, μειώνοντας τον χρόνο που δαπανάται σε χειροκίνητες επιθεωρήσεις.
6. αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών & περιπτώσεις δοκιμών
Η ομάδα μου ασχολήθηκε συχνά με επαναλαμβανόμενες εργασίες κωδικοποίησης, όπως η δημιουργία κώδικα λέβητας, η δημιουργία διαμορφώσεων και η σύνταξη δοκιμών μονάδων. εργαλεία AI βοήθησαν στην αυτοματοποίηση αυτών των πτυχών, επιτρέποντας στους προγραμματιστές να επικεντρωθούν στην επίλυση προβλημάτων υψηλής αξίας και όχι σε καθημερινές εργασίες.
Περιορισμοί του GitHub Copilot
Ενώ το GitHub Copilot ήταν ένα game-changer, αναγνωρίσαμε επίσης ορισμένους περιορισμούς που απαιτούσαν ανθρώπινη εποπτεία.
1. Ακρίβεια & Ποιότητα κώδικα
Ενώ το Copilot παράγει λειτουργικό κώδικα, δεν παράγει πάντα τις πιο αποδοτικές ή βελτιστοποιημένες λύσεις.Οι προγραμματιστές μας έπρεπε να αναθεωρήσουν προσεκτικά τον κώδικα που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη για να αποφύγουν τις αναποτελεσματικότητες ή τα λογικά λάθη.
2 Κίνδυνοι ασφαλείας
Ο κώδικας που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εισαγάγει τρωτά σημεία ασφαλείας, όπως μη ασφαλείς μέθοδοι επαλήθευσης ταυτότητας ή δυνητικοί κίνδυνοι έγχυσης SQL.
3 Περιορισμένο πλαίσιο έργου
Το Copilot παρέχει προτάσεις με βάση το τοπικό πλαίσιο, αλλά δεν έχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση ολόκληρου του έργου.
4. έλλειψη δημιουργικότητας & Επίλυση προβλημάτων
Ενώ το Copilot αυτοματοποιεί τις εργασίες κωδικοποίησης, δεν αντικαθιστά την ανθρώπινη δημιουργικότητα στην επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων.5. Εξάρτηση από δημόσιες βάσεις κωδικών
Το Copilot έχει εκπαιδευτεί σε δημόσια διαθέσιμο κώδικα, το οποίο μπορεί να εγείρει ανησυχίες σχετικά με την αλληλεπικάλυψη κώδικα και τα ζητήματα αδειοδότησης.
Καλύτερες πρακτικές για τη χρήση του GitHub Copilot & εργαλεία AI
Ενώ το Copilot προσφέρει έξυπνες προτάσεις, οι προγραμματιστές θα πρέπει πάντα να επανεξετάζουν προσεκτικά τις εκδόσεις του για να εξασφαλίσουν την ακρίβεια, την αποτελεσματικότητα και την ασφάλεια.Η τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να θεωρείται ως υποστηρικτικό εργαλείο και όχι ως υποκατάστατο, επιτρέποντας στην ανθρώπινη κρίση να ενισχύσει και να βελτιώσει τον κώδικα που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη.
1. Αναθεώρηση των προτάσεων AI
Ο κώδικας που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι πάντα τέλειος.Είχαμε τονίσει τις αναθεωρήσεις του κώδικα με το χέρι για να διασφαλίσουμε την ορθότητα, την ασφάλεια και την απόδοση.
Χρησιμοποιήστε την τεχνητή νοημοσύνη ως βοήθεια, όχι ως υποκατάστατοΗ τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα υποστηρικτικό εργαλείο, αλλά η ανθρώπινη κρίση παραμένει κρίσιμη.Οι προγραμματιστές θα πρέπει να χρησιμοποιούν το Copilot για να ενισχύσουν την παραγωγικότητα, όχι για να αντικαταστήσουν τις προσεκτικές πρακτικές κωδικοποίησης.
3. Διατήρηση των προτύπων κωδικοποίησης
Διασφαλίσαμε ότι όλοι οι κώδικες που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη συμμορφώνονται με τις κατευθυντήριες γραμμές κωδικοποίησης, τις συμβάσεις ονοματοδότησης και τις βέλτιστες πρακτικές ασφαλείας για τη διατήρηση μιας συνεπούς και επαγγελματικής βάσης κώδικα.4 Μάθετε από τις προτάσεις του AI
Αντί να δεχόμαστε απλώς προτάσεις, η ομάδα μας χρησιμοποίησε το Copilot για να κατανοήσει νέες τεχνικές κωδικοποίησης, να εξερευνήσει εναλλακτικές προσεγγίσεις και να βελτιώσει τις δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων.Άλλα εργαλεία AI εξερευνημένα
Πέρα από το GitHub Copilot, η ομάδα διερεύνησε πρόσθετα εργαλεία αξιολόγησης που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για την ενίσχυση της παραγωγικότητας:
- Tabnine – ολοκλήρωση κώδικα που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που προσαρμόζεται στο στυλ κωδικοποίησης ενός ατόμου.
- AWS CodeWhisperer – Ένα εργαλείο σχεδιασμένο για προγραμματιστές cloud, προσφέροντας έξυπνες προτάσεις ειδικά για το AWS.
- Codeium – Ένας δωρεάν βοηθός κωδικοποίησης που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη που υποστηρίζει πολλαπλά IDEs.
- DeepCode – Ένα εργαλείο που αναλύει κώδικα για πιθανά κενά ασφαλείας και προ
- Tabnine – συμπλήρωση κώδικα με τεχνητή νοημοσύνη που προσαρμόζεται στο στυλ κωδικοποίησης ενός ατόμου. Καραϊσκάκη
- AWS CodeWhisperer – Ένα εργαλείο σχεδιασμένο για προγραμματιστές cloud, προσφέροντας έξυπνες προτάσεις ειδικά για το AWS. Η εφαρμογή AWS CodeWhisperer
- Codeium – Ένας δωρεάν βοηθός κωδικοποίησης που υποστηρίζει πολλαπλά IDEs. Κωδικός
- DeepCode – Ένα εργαλείο που αναλύει τον κώδικα για πιθανές ευπάθειες ασφαλείας και προτάσεις βελτιστοποίησης. Ετικέτες DeepCode
- ChatGPT για προγραμματιστές – Βοηθήστε με την αντιμετώπιση προβλημάτων, εξηγώντας σύνθετο κώδικα και βέλτιστες πρακτικές. ChatGPT για προγραμματιστές
Κάθε εργαλείο εξυπηρετούσε έναν μοναδικό σκοπό και με την ενσωμάτωση βοηθών κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη, μπορούμε να εξορθολογίσουμε τις διαδικασίες ανάπτυξης, να μειώσουμε τα σφάλματα και να βελτιστοποιήσουμε την παράδοση λογισμικού.
Συμπέρασμα
Με την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών, τη βελτίωση της συνεργασίας και τη βελτίωση της ποιότητας του κώδικα, καταφέραμε να αυξήσουμε την αποτελεσματικότητα και να επικεντρωθούμε στην επίλυση πιο πολύπλοκων προκλήσεων.Ωστόσο, αναγνωρίσαμε επίσης τη σημασία της ανθρώπινης εποπτείας, διασφαλίζοντας ότι ο κώδικας που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη πληροί τα πρότυπα ποιότητας και ασφάλειας μας.«Χρ»Αυτό το άρθρο από τον Vimaldeep Singh τοποθετήθηκε ως runner-up στον γύρο 1 του R Systems Blogbook: Κεφάλαιο 1.
Αυτό το άρθρο από τον Vimaldeep Singh τοποθετήθηκε ως runner-up στον γύρο 1 του R Systems Blogbook: Κεφάλαιο 1.
Βιμάλντεπ Σινγκ«Χρ»
