Comment mon équipe de développement a utilisé les outils GitHub Copilot et AI pour augmenter la productivité par Vimaldeep Singh

Introduction

En tant que responsable de la livraison de projets, je suis constamment à la recherche de moyens d'améliorer l'efficacité, la qualité du code et la productivité globale de mon équipe de développement. Dans le paysage de développement logiciel rapide d'aujourd'hui, les outils basés sur l'IA tels que GitHub Copilot révolutionnent la façon dont les développeurs écrivent, débogent et optimisent le code. En automatisant les tâches répétitives, en générant des suggestions de code intelligent et en améliorant la collaboration d'équipe, Copilot a permis à nos développeurs de se concentrer sur la résolution de défis complexes plutôt que d'être coincés dans des tâches de codage mondaines.

Comment mon équipe a bénéficié du copilot GitHub et des outils d'IA

Suggestions de code et auto-completion

L'un des premiers avantages notables que nous avons connus était la vitesse à laquelle Copilot pouvait prédire et compléter le code. Au lieu de passer du temps à écrire le code de boilerplate, nos développeurs pouvaient compter sur les suggestions contextuelles de Copilot pour générer des fonctions, des classes et même des modules entiers.

Détection d'erreur instantanée avec détection d'erreur instantanée

Le débogage peut être une tâche longue et des outils d'IA comme Copilot ont fourni des commentaires en temps réel sur les erreurs de syntaxe et les défauts logiques.Certains outils d'IA axés sur la sécurité nous ont même aidés à identifier des vulnérabilités au début du processus de développement, ce qui a considérablement réduit les problèmes post-déploiement.

Génération de documentation améliorée

Maintenir une documentation appropriée est un défi dans le développement de logiciels. Avec Copilot, notre équipe a pu générer des commentaires, des explications de fonctions et des descriptions de modules automatiquement.

Améliorer la qualité et la lisibilité du code

L’une de nos priorités est de veiller à ce que notre code reste propre, optimisé et maintenable. Copilot a aidé à refactorer et à identifier les inefficacités, offrant des suggestions d’améliorations.

Une collaboration d’équipe plus fluide

La collaboration est devenue beaucoup plus efficace car Copilot a fourni des suggestions de codage en temps réel, ce qui a permis à notre équipe de suivre les meilleures pratiques.En outre, les outils basés sur l'IA ont contribué à accélérer les évaluations de code en soulignant les problèmes potentiels, réduisant ainsi le temps consacré aux inspections manuelles.

Automatisation des tâches répétitives et des cas de test

Mon équipe s’est souvent occupée de tâches de codage répétitives telles que la génération de code de boilerplate, la configuration de configurations et l’écriture de tests d’unité. les outils d’IA ont aidé à automatiser ces aspects, permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes de haute valeur plutôt que sur des tâches quotidiennes.

Les limites de GitHub Copilot

Bien que GitHub Copilot ait été un changement de jeu, nous avons également reconnu certaines limitations qui nécessitaient une surveillance humaine.

Exactitude et qualité du code

Bien que Copilot génère du code fonctionnel, il ne produit pas toujours les solutions les plus efficaces ou optimisées.Nos développeurs ont dû examiner soigneusement le code généré par l'IA pour éviter les inefficacités ou les erreurs logiques.

2 Risques de sécurité

Le code généré par l'IA peut introduire des vulnérabilités de sécurité, telles que des méthodes d'authentification non sécurisées ou des risques potentiels d'injection SQL. Pour atténuer ces problèmes, nous avons assuré des vérifications de sécurité approfondies et des révisions de code avant le déploiement.

Contexte du projet limité

Copilot fournit des suggestions basées sur le contexte local, mais manque d'une compréhension globale de l'ensemble du projet.

Manque de créativité et de résolution de problèmes

Bien que Copilot automatise les tâches de codage, il ne remplace pas la créativité humaine dans la résolution de problèmes complexes.

La dépendance aux codebases publiques

Copilot is trained on publicly available code, which can raise concerns about code duplication and licensing issues. We made sure to verify AI-generated code to ensure compliance with intellectual property rights.

Les meilleures pratiques pour utiliser les outils GitHub Copilot et AI

Bien que Copilot offre des suggestions intelligentes, les développeurs devraient toujours examiner ses sorties avec soin pour assurer l'exactitude, l'efficacité et la sécurité.

1 – Examiner les suggestions

Le code généré par l'IA n'est pas toujours parfait.Nous avons mis l'accent sur les évaluations manuelles du code pour assurer la véracité, la sécurité et les performances.

Utilisez l’IA comme aide, pas comme substitut

L’IA est un outil de soutien, mais le jugement humain reste essentiel.Les développeurs devraient utiliser Copilot pour améliorer la productivité, pas pour remplacer les pratiques de codage réfléchies.

Maintenir les normes de codage

Nous nous sommes assurés que tous les codes générés par l’IA respectaient nos lignes directrices de codage, les conventions de dénomination et les meilleures pratiques de sécurité pour maintenir une base de codes cohérente et professionnelle.

Apprendre de ses suggestions

Au lieu de simplement accepter des suggestions, notre équipe a utilisé Copilot pour comprendre de nouvelles techniques de codage, explorer des approches alternatives et améliorer les compétences en résolution de problèmes.

Autres outils explorés

Au-delà de GitHub Copilot, l’équipe a exploré d’autres outils d’évaluation alimentés par l’IA pour augmenter la productivité :

à
• Tabnine – Completage de code basé sur l’IA qui s’adapte au style de codage d’un individu.
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• AWS CodeWhisperer – Un outil conçu pour les développeurs de cloud, offrant des suggestions intelligentes spécifiques à AWS.
à
• Codeium – Un assistant gratuit de codage alimenté par l’IA qui prend en charge plusieurs IDEs.
à
• DeepCode – Un outil qui analyse le code pour les vulnérabilités de sécurité potentielles et les suggestions d’optimisation.
à
• ChatGPT pour les développeurs – Assisté avec le débogage, l’explication du code complexe et les meilleures pratiques.
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Chaque outil a servi à un but unique, et en intégrant des assistants de codage alimentés par l’IA, nous pouvons rationaliser les processus de développement, réduire les erreurs et optimiser la livraison de logiciels.

Conclusion

En utilisant GitHub Copilot et d’autres outils d’IA, j’ai transformé la façon dont mon équipe s’approchait du développement de logiciels.En automatisant les tâches répétitives, en améliorant la collaboration et en améliorant la qualité du code, nous avons pu accroître l’efficacité et nous concentrer sur la résolution de défis plus complexes.Nous avons cependant également reconnu l’importance de la surveillance humaine, en veillant à ce que le code généré par l’IA réponde à nos normes de qualité et de sécurité.À mesure que la technologie de l’IA continue d’évoluer, l’adopter comme un assistant puissant – plutôt qu’un substitut – aidera les développeurs à écrire de meilleurs logiciels, plus rapidement.

Cet article de Vimaldeep Singh a été placé comme un runner-up dans le Round 1 de R Systems Blogbook: Chapitre 1.