Miten kehitysjoukkueeni käytti GitHub Copilot & AI-työkaluja tuottavuuden lisäämiseksi Vimaldeep Singh

Johdatus

Projektin toimittamisesta vastaavana olen jatkuvasti etsimässä tapoja parantaa kehitystyöryhmän tehokkuutta, koodin laatua ja yleistä tuottavuutta. Nykypäivän nopean ohjelmistokehityksen maisemassa tekoälypohjaiset työkalut, kuten GitHub Copilot, mullistavat kehittäjien kirjoittamista, hävittämistä ja koodin optimointia. Automatisoimalla toistuvia tehtäviä, tuottamalla älykkäitä koodia koskevia ehdotuksia ja parantamalla tiimiyhteistyötä, Copilot on antanut kehittäjillemme mahdollisuuden keskittyä monimutkaisten haasteiden ratkaisemiseen sen sijaan, että he joutuisivat pakenemaan maailmanlaajuisiin koodaustöihin.

Miten tiimini hyötyi GitHub Copilotista ja AI-työkaluista

1. Koodin ehdotukset ja automaattinen täyttäminen

Yksi ensimmäisistä huomattavista eduista, joita koimme, oli nopeus, jolla Copilot pystyi ennustamaan ja täydentämään koodia. Sen sijaan, että viettäisimme aikaa kattilaatikko-koodin kirjoittamiseen, kehittäjät voisivat luottaa Copilotin kontekstuaalisiin ehdotuksiin toimintojen, luokkien ja jopa kokonaisten moduulien tuottamiseksi.

2. Nopeampi debugging välittömällä virheiden havaitsemisella

Debugging voi olla aikaa vievä tehtävä, ja AI-työkalut, kuten Copilot, antoivat reaaliaikaista palautetta syntaksivirheistä ja loogisista puutteista.

3. Parannettu dokumentointi

Oikean dokumentaation ylläpitäminen on haaste ohjelmistokehityksessä. Copilotilla tiimimme pystyi tuottamaan automaattisesti kommentteja, toimintojen selityksiä ja moduulien kuvauksia.Tämä osoittautui erityisen arvokkaaksi tiimiympäristössä, jossa selkeä dokumentaatio on ratkaisevan tärkeää hankkeiden ylläpitämiseksi ja skaalaamiseksi.

4. Koodin laadun ja luettavuuden parantaminen

Yksi prioriteeteistämme on varmistaa, että koodimme pysyy puhtaana, optimoituna ja ylläpidettävissä. Copilot auttoi uudistamaan ja tunnistamaan tehottomuuksia tarjoamalla ehdotuksia parannuksista.

5. Sileämpi tiimin yhteistyö

Yhteistyö tehostui huomattavasti, koska Copilot tarjosi reaaliaikaisia koodausehdotuksia varmistaen, että tiimimme noudattaa parhaita käytäntöjä.Lisäksi tekoälypohjaiset työkalut auttoivat nopeuttamaan kooditarkastuksia korostamalla mahdollisia ongelmia ja vähentämällä manuaalisiin tarkastuksiin käytettyä aikaa.

6. Automatisoi toistuvat tehtävät ja testitapaukset

Tiimini käsitteli usein toistuvia koodaustehtäviä, kuten kattilan koodin luomista, kokoonpanojen määrittämistä ja yksiköiden testauksen kirjoittamista. AI-työkalut auttoivat automatisoimaan nämä näkökohdat, jolloin kehittäjät voisivat keskittyä korkean arvon ongelmanratkaisuun pikemminkin kuin yleisiin tehtäviin.

GitHub Copilot -ohjelman käyttö

Vaikka GitHub Copilot on ollut pelimuuttaja, tunnistimme myös joitakin rajoituksia, jotka vaativat ihmisen valvontaa.

1. Tarkkuus ja koodin laatu

Vaikka Copilot tuottaa toiminnallista koodia, se ei aina tuota tehokkaimpia tai optimoituja ratkaisuja. Kehittäjämme joutuivat tarkastelemaan tekoälyn tuottamaa koodia huolellisesti tehottomuuksien tai loogisten virheiden estämiseksi.

2. Turvallisuusriskit

AI:n tuottama koodi voi tuoda turvallisuushaavoittuvuuksia, kuten epävarmoja todentamismenetelmiä tai mahdollisia SQL-injektioriskejä.

3. Rajoitettu projektiympäristö

Copilot tarjoaa ehdotuksia, jotka perustuvat paikalliseen kontekstiin, mutta niillä ei ole kattavaa ymmärrystä koko projektista.

4. Luovuuden ja ongelmanratkaisun puute

Vaikka Copilot automatisoi koodaustyöt, se ei korvaa ihmisen luovuutta monimutkaisten ongelmien ratkaisemisessa. Kehittäjien on edelleen sovellettava kriittistä ajattelua ja alan asiantuntemusta tehokkaiden ja skaalautuvien ratkaisujen suunnitteluun.

5. Riippuvuus julkisista koodipohjista

Copilot on koulutettu julkisesti saatavilla olevasta koodista, joka voi herättää huolta koodin päällekkäisyydestä ja lisensointiongelmista.

Parhaat käytännöt GitHub Copilot & AI -työkalujen käyttämiseksi

Vaikka Copilot tarjoaa älykkäitä ehdotuksia, kehittäjien tulisi aina tarkistaa sen tulokset huolellisesti varmistaakseen tarkkuuden, tehokkuuden ja turvallisuuden.

1. Tarkastele ehdotuksia

Huolellisesti AI-generoitu koodi ei ole aina täydellinen. korostimme manuaalisia koodin tarkistuksia, jotta varmistetaan oikeellisuus, turvallisuus ja suorituskyky.

2. Käytä AI: ta apuna, ei korvikkeena

AI on tukeva työkalu, mutta ihmisen tuomio on edelleen kriittinen. Kehittäjien tulisi käyttää Copilot-ohjelmaa tuottavuuden parantamiseksi eikä korvata harkittuja koodauskäytäntöjä.

3. Koodausstandardien noudattaminen

Varmistamme, että kaikki AI: n tuottamat koodit noudattavat koodausohjeitamme, nimityskäytäntöjä ja parhaita turvallisuuskäytäntöjä johdonmukaisen ja ammattimaisen kooditietokannan ylläpitämiseksi.

4. Opi ehdotuksista

Sen sijaan, että vain hyväksyisimme ehdotuksia, tiimimme käytti Copilotia ymmärtämään uusia koodaustekniikoita, tutkimaan vaihtoehtoisia lähestymistapoja ja parantamaan ongelmanratkaisutaitoja.

Muita työkaluja tutkitaan

GitHub Copilotin lisäksi tiimi tutki muita tekoälyä tukevia työkaluja arviointiin tuottavuuden lisäämiseksi:

on
• Tabnine – AI-pohjainen koodin täyttäminen, joka mukautuu yksilön koodaustyyliin.
on
• AWS CodeWhisperer – Työkalu, joka on suunniteltu pilvipalveluiden kehittäjille ja tarjoaa älykkäitä AWS-erityisiä ehdotuksia.
on
• Codeium – Ilmainen AI-pohjainen koodausavustaja, joka tukee useita IDEs:iä.
on
• DeepCode – Työkalu, joka analysoi koodia mahdollisten turvallisuushaavoittuvuuksien ja optimointiehdotusten löytämiseksi.
on
• ChatGPT kehittäjille – avustettu debugging, selittää monimutkaista koodia ja parhaita käytäntöjä.
on

Jokainen työkalu palveli ainutlaatuista tarkoitusta, ja integroimalla tekoälyä käyttävät koodausavustajat voimme virtaviivaistaa kehitysprosesseja, vähentää virheitä ja optimoida ohjelmistojen toimittamista.

Johtopäätös

GitHub Copilotin ja muiden tekoälytyökalujen hyödyntäminen muutti tapaa, jolla tiimini lähestyi ohjelmistokehitystä. Automatisoimalla toistuvia tehtäviä, parantamalla yhteistyötä ja parantamalla koodin laatua pystyimme lisäämään tehokkuutta ja keskittymään monimutkaisempien haasteiden ratkaisemiseen. Kuitenkin tunnistimme myös ihmisen valvonnan merkityksen varmistaaksemme, että tekoäly tuottama koodi täyttää laatu- ja turvallisuusvaatimuksemme.

Tämä artikkeli onVimaldeep SinghHänet on julkaistu R Systems Blogbook: Chapter 1 -julkaisussa.