開発者の生産性 GitHub Copilot & AI Tools by Aditya Mishra

GitHub Copilotは、OpenAIのCodexを使用して、あなたのコードエディターにシームレスに統合されたAI駆動ツールです。それは、あなたの入力に基づいて、コード、機能、スナイプット、さらには完全なブロックのリアルタイムの提案を提供することによって、伝統的な自動完成を超えています。何百万ものオープンソースのリポジトリで訓練されたCopilotは、コード化を加速し、バグを最小限に抑え、全体的な開発経験を向上させるスマート、コンテキスト意識のアシスタントとして機能します。

Copilot は、開発者が効率的に作業し、複雑なプログラムを迅速に解決することを可能にする優れたプログラミング ジェンダー AI ツールです。 デフォルトでビジュアル スタジオで構成される簡単な AI ツールです。 ユーザーが有効なライセンスを持っている場合、ユーザーはコパイロットの助けを借りて作業負荷を減らすために使用することができます。

主にパイロットに促す2つの方法があります。

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1. コメントすることによって:開発者がコメントし、プロンプトを与えれば、コパイロットはそのための解決策を提供します。
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2. コピロットチャットウィンドウ
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Copilot には、開発者がコード説明を見ることができ、テストケースを作成し、コードを最適化し、エラーを修正し、ドキュメントを追加し、助けを得ることができる素晴らしいビルド機能があります。

以下は、コパイロットのいくつかの最良の機能で、なぜこれは非常に有用なツールであるかを説明します。

Context-Aware Suggestions:

Copilot は単純な予測を超え、あなたのコードの文脈を理解します。変数、関数、およびインポートされたライブラリを分析することで、非常に関連する提案を提供します。

Enriched Productivity:

Copilot は、関連するコードの提案、自動完成を提供することによって開発プロセスを加速させ、開発者が複雑な問題の解決により集中できるようにします。

たとえば、ここでは、我々はちょうどタイム フォルダにドキュメントをアップロードするためのコードを生成するためのプロンプトを与え、コパイロットは数秒以内にコードを提案しました。

Property Defining:

開発者は、コパイロットがクラス名に基づいてどのような属性が必要かを感知できるため、コパイロットの助けを借りて数秒以内に属性または dto を作成できます。

Documentation:

Copilotは、方法、属性などコードを正しくドキュメントするのに役立ちます。

下記の例では、開発者は、co-pilot チャットウィンドウの /doc コマンドを使用して co-pilot を使用してすべての属性をドキュメント化できます。

Improved Code Quality:

ベストプラクティスに基づくインテリジェントな提案により、Copilotはエラーを減らし、コードベースの全体的な品質を向上させ、暗号化基準の遵守を確保します。

例えば、ここでは、このコードにこの方法が存在しないため、コードにエラーがあることがわかります。

ココロボットは数秒以内にコードを提案し、ドキュメントなどのすべてのコーディング基準に従って欠けている方法を作成しました。

Unit Testing:

コントローラ、サービス、またはビジネス論理の単位テストを生成し、xUnit または NUnit などのツールをサポートするテスト方法に基づいてテストケースを提案します。

例えば、ここでは /test コマンドで、co-pilot が 1 秒以内にユニット テスト ケースを作成したことがわかります。

Enter をクリックすると、co-pilot は、特定のケースに必要なテストケースを提案します。

Code Optimization:

Copilot は、プログラマーがコードを最適化し、繰り返しコードを識別し、再利用可能な方法やパターンを提案するのに役立ちます。

下の例では、ココロボットが /optimize コマンドを与えると、最適化のために何が行われており、開発者にとってどのように有益であるかを説明して、最適化されたコードを提案したことがわかります。

Learning and Skill Development:

Copilot は単なるアシスタント以上の役割を果たし、貴重な学習資源です。新規開発者や新しいプログラミング言語への冒険者には、図書館、ツール、テクニックを探索する絶好の機会を提供します。

Final Thoughts

GitHub Copilotと類似のAI駆動ツールは、生産性を高め、エラーを削減し、コードの品質を向上させることによってソフトウェア開発の景観を変革しています。これらの革新的なソリューションは、開発者がより効率的にコードし、シームレスに協力し、プロセスを通じて新しいテクニックを発見することを可能にします。しかし、彼らは慎重な考慮と慎重な実装を必要とする独自の課題のセットを持っています。AIツールの能力と独自の専門知識を組み合わせることにより、開発者は驚くべき効率性を達成し、高速なペースで高品質のソフトウェアを作成することができます。あなたが旅を始めることを望む開発者であろうと、複雑なプロジェクトに対処する経験

この Aditya Mishra による記事は R Systems Blogbook: Chapter 1 のラウンド 1 にランナーアップとして配置されています。