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る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、スニッペット、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、従来の自動完成を超えています。何百万ものオープンソースリポジトリで訓練されたCopilotは、コードを加速し、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で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。Copilot は、デフォルトで Visual Studio 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。
コパイロットにプロンプトを与える方法は主に2つあります-
- コメント: 開発者がコメントし、プロンプトを与える場合、コピロットはそのためのソリューションを提供します
- コピポットチャットウィンドウを使用して
Copilotには、開発者がコード説明を表示し、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、助けを得るための素晴らしい組み込み機能があります。
以下は、コパイロットのいくつかの最良の機能で、なぜこれは非常に役に立つツールなのかを説明しています
Context-Aware アドバイス:
Context-Aware アドバイス: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、非常に関連性の高い提案を提供します。
豊富な生産性:
豊かな生産性: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。
e.g. Here, we can see that, we have just given a prompt to generate a code for uploading a document in temp folder and co-pilot suggested a code within a second
プロパティの定義:
プロパティの定義: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を必要とする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プロパティまたは dto を作成できます。
ドキュメンタリー:
ドキュメンタリー: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。
以下の例では、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プロパティをドキュメントできます
改善されたコード品質:
改善されたコード品質: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。
e.g. here we can see that, there is an error in our code because this method does.n. exists in our code. Now, I have given a prompt to co-pilot to fix it.
コードにエラーがあるため、この方法は私たちのコードに存在しません。
Post giving a command, we can see here, copilot has suggested a code within seconds to create the missing method following all coding standards like documentation and all. Now developer can accept or cancel the suggested code based on their requirement.
ユニットテスト:
ユニットテスト:コントローラ、サービス、またはビジネスロジックの単位テストを生成します。
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。
e.g., here we can see that with the /test command, co-pilot has created the unit test cases within a second. We can select the code or we can give the file reference and line number for which test cases are required to be created.
ここでは、 /test コマンドを使用して、co-pilot は 1 秒以内にユニットテストケースを作成しました。
Post clicking on enter, co-pilot suggests a test cases which are required for the specific cases
コード最適化:
コード最適化:Copilot は開発者がコードを最適化するのに役立ち、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ようにします。
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、どのように開発者にとって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。
学習とスキル開発:
学習とスキル開発:Copilotは単なるアシスタント以上の役割を果たします―それは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に冒険する人にとっては、ライブラリ、ツール、テクニックを探索する絶好の機会です。
Final Thoughts
FINAL THINKSGitHub Copilotおよび類似の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れ、複雑なプロジェクトに対処
