내 개발 팀이 GitHub Copilot 및 AI 도구를 사용하여 생산성을 높이는 방법 Vimaldeep Singh

소개

프로젝트 배달 책임자로서 개발 팀의 효율성, 코드 품질 및 전반적인 생산성을 향상시키는 방법을 끊임없이 찾고 있습니다.오늘날의 빠른 속도로 진행되는 소프트웨어 개발 환경에서 GitHub Copilot와 같은 AI 기반 도구는 개발자가 코드를 작성, 디버그 및 최적화하는 방식을 혁신화하고 있습니다.복제 작업을 자동화하고 스마트 코드 제안을 생성하고 팀 협력을 개선함으로써 Copilot은 개발자가 복잡한 도전을 해결하는 데 집중할 수 있도록 해주었습니다.이 블로그에서는 팀이 GitHub Copilot 및 기타 AI 도구를 활용하여 작업 흐름을 개선하고 협력을 향상시키고 소프트웨어 배달을 가속화하는 방법을 공유 할 것입니다.

내 팀이 GitHub Copilot 및 AI 도구를 어떻게 활용했는지

1. 코드 제안 & 자동 완료

우리가 경험한 첫 번째 눈에 띄는 이점 중 하나는 Copilot가 코드를 예측하고 완료할 수 있는 속도였습니다.코드 작성에 시간을 낭비하는 대신, 개발자들은 Copilot의 컨텍스트적 제안에 의존하여 기능, 클래스, 심지어 전체 모듈을 생성할 수 있습니다.이것은 시간을 절약할뿐만 아니라 여러 프로젝트의 일관성을 보장합니다.

2. Instant Error Detection을 사용하여 더 빠른 디버깅

Debugging는 시간이 많이 걸리는 작업이 될 수 있으며 Copilot와 같은 AI 도구는 구문 오류와 논리적 결함에 대한 실시간 피드백을 제공했습니다. 일부 보안 중심의 AI 도구는 심지어 개발 프로세스 초기에 취약점을 식별하여 배포 후 문제를 크게 줄였습니다.

3 개선된 문서 생성

적절한 문서를 유지하는 것은 소프트웨어 개발에서 어려운 문제입니다.Copilot를 통해 우리 팀은 코멘트, 기능 설명 및 모듈 설명을 자동으로 생성할 수있었습니다.This proved especially valuable in a team environment where clear documentation is crucial forining and scaling projects.

4 코드 품질 개선 & 읽기

우리의 우선 순위 중 하나는 코드가 깨끗하고 최적화되고 유지할 수 있도록 보장하는 것입니다. Copilot는 부작용을 재구성하고 식별하고 개선에 대한 제안을 제공합니다.The tool helped reduce redundancy, making our code base more efficient and scalable.

5 단순한 팀 협력

Collaboration은 Copilot가 실시간 코딩 제안을 제공함으로써 훨씬 더 효율적이되었으며, 우리 팀이 최선의 관행을 준수했다는 것을 보장했습니다.

Additionally, AI-driven tools helped accelerate code reviews by highlighting potential issues, reducing the time spent on manual inspections.

6. Automating Repetitive Tasks & 테스트 케이스

내 팀은 보일러 플레이트 코드 생성, 구성 설정 및 유닛 테스트 작성과 같은 반복적 인 코딩 작업을 자주 처리했습니다.AI 도구는 이러한 측면을 자동화하여 개발자가 일상적인 작업보다는 높은 가치의 문제 해결에 집중할 수있게했습니다.Copilot는 또한 유닛 및 통합 테스트를 생성하여 최소한의 수동적 인 노력으로 더 나은 테스트 범위를 보장했습니다.

GitHub Copilot의 제한 사항

While GitHub Copilot has been a game-changer, we also recognized some limitations that required human oversight.

1. 정확성 & 코드 품질

Copilot는 기능 코드를 생성하지만, 항상 가장 효율적이거나 최적화된 솔루션을 생산하지는 않습니다.

우리의 개발자는 비효율성이나 논리적 오류를 방지하기 위해 AI 생성 코드를 신중하게 검토해야했습니다.

2 보안 위험

AI 생성된 코드는 안전하지 않은 인증 방법이나 잠재적인 SQL 주입 위험과 같은 보안 취약점을 제시할 수 있습니다.To mitigate these issues, we ensured thorough security checks and code reviews before deployment.

3 제한된 프로젝트 컨텍스트

Copilot는 로컬 컨텍스트를 기반으로 제안을 제공하지만 전체 프로젝트에 대한 포괄적 인 이해가 부족합니다.This occasionally resulted in irrelevant or redundant suggestions, requiring manual adjustments.

4 창의력의 부족 & 문제 해결

Copilot는 코딩 작업을 자동화하지만 복잡한 문제를 해결할 때 인간의 창의성을 대체하지는 않습니다.

개발자는 여전히 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 건축하기 위해 비판적 사고와 도메인 전문성을 적용해야합니다.

5 공공 코드베이스에 대한 의존성

Copilot는 공개적으로 사용할 수 있는 코드에 대해 교육을 받았으며, 이는 코드 복제 및 라이선스 문제에 대한 우려를 제기할 수 있습니다.

GitHub Copilot & AI 도구를 사용하는 최선의 관행

Copilot는 지능적인 제안을 제공하지만 개발자는 항상 정확성, 효율성 및 보안을 보장하기 위해 출력을 신중하게 검토해야합니다.AI는 대체기보다는 지원 도구로 간주되어야 하며, 인간의 판단이 AI 생성 코드를 향상시키고 향상시킬 수 있습니다.

1. 리뷰 AI 제안

Thoroughly AI-generated code is not always perfect.우리는 정확성, 보안 및 성능을 보장하기 위해 수동 코드 검토를 강조했습니다.

2 AI를 대체가 아니라 도움으로 사용하십시오

AI는 지원 도구이지만 인간의 판단은 여전히 중요합니다. 개발자는 사려 깊은 코딩 관행을 대체하지 않고 생산성을 향상시키기 위해 Copilot를 사용해야합니다.

3. 코딩 표준을 유지

우리는 모든 AI 생성 코드가 일관되고 전문적인 코드베이스를 유지하기 위해 코딩 지침, 명칭 협약 및 보안 최선의 관행을 준수하도록 보장했습니다.

4 AI Suggestions에서 배우기

단순히 제안을 받아들이는 대신, 우리 팀은 새로운 코딩 기술을 이해하고, 대체 접근 방식을 탐구하고, 문제 해결 기술을 향상시키기 위해 Copilot를 사용했습니다.

다른 AI 도구가 탐구되었습니다

GitHub Copilot 이외에, 팀은 생산성을 높이기 위해 평가를위한 추가 AI-powered 도구를 탐구했습니다.

• Tabnine - 개인의 코딩 스타일에 적응하는 AI 기반 코드 완료.
• AWS CodeWhisperer - 클라우드 개발자를 위해 설계된 도구, AWS 특정한 지능적인 제안을 제공합니다.
• Codeium - 다중 IDEs를 지원하는 무료 AI 기반 코딩 조수.
• DeepCode - 잠재적 인 보안 취약점 및 최적화 제안에 대한 코드를 분석하는 도구.
• 개발자를위한 ChatGPT - 디버깅, 복잡한 코드를 설명하고 최고의 관행을 지원합니다.
Tabnine – 개인의 코딩 스타일에 적응하는 AI-driven code completion.아티스트
• AWS CodeWhisperer - 클라우드 개발자를 위해 설계된 도구로, AWS 특정의 지능적인 제안을 제공합니다.
AWS CodeWhisperer에 대한 리뷰 보기
• Codeium - 여러 IDEs를 지원하는 무료 AI-powered coding assistant.
코디움
• DeepCode - 잠재적 인 보안 취약점 및 최적화 제안을 위해 코드를 분석하는 도구.
DeepCode 에 해당되는 글 1건
• ChatGPT for Developers – Assisted with debugging, explaining complex code, and best practices.
개발자를위한 ChatGPT




각 도구는 독특한 목적을 제공했으며, AI-powered 코딩 보조자를 통합함으로써 개발 프로세스를 간소화하고 오류를 줄이고 소프트웨어 배달을 최적화 할 수 있습니다.

결론

GitHub Copilot 및 기타 AI 도구를 제공함으로써 내 팀이 소프트웨어 개발에 접근하는 방식을 변화시켰습니다.반복적인 작업을 자동화하고 협업을 개선하고 코드 품질을 향상함으로써 효율성을 높이고 더 복잡한 문제를 해결하는 데 집중할 수 있었습니다.그러나 우리는 AI 생성된 코드가 우리의 품질 및 보안 표준을 충족시키는 인간 감독의 중요성을 인식했습니다.< HR >

이 글은 Vimaldeep Singh가 R Systems Blogbook의 1 라운드

에 업로드했습니다.

이 기사 Vimaldeep Singh는 R Systems Blogbook의 Round 1에서 런너업으로 배치되었습니다.

Vimaldeep Singh < HR >