Как моя команда разработчиков использовала инструменты GitHub Copilot и AI для повышения производительности от Vimaldeep Singh

Введение

Я постоянно ищу способы повышения эффективности, качества кода и общей производительности моей команды разработчиков. В современном быстроразвивающемся ландшафте разработки программного обеспечения AI-ориентированные инструменты, такие как GitHub Copilot, революционизируют то, как разработчики пишут, дебагируют и оптимизируют код. Автоматизируя повторяющиеся задачи, генерируя предложения для умного кода и улучшая сотрудничество в команде, Copilot позволила нашим разработчикам сосредоточиться на решении сложных задач, а не увлекаться повседневными задачами кодирования.

Как моя команда воспользовалась GitHub Copilot и инструментами ИИ

Кодовые предложения и автозаполнение

Одним из первых заметных преимуществ, которые мы испытали, была скорость, с которой Copilot мог предсказать и завершить код. Вместо того, чтобы тратить время на написание кода котла, наши разработчики могли полагаться на контекстные предложения Copilot для создания функций, классов и даже целых модулей.

Быстрое дебютирование с мгновенным обнаружением ошибок

Дебютирование может быть трудоемкой задачей, а инструменты искусственного интеллекта, такие как Copilot, предоставляли обратную связь в режиме реального времени о синтаксических ошибках и логических недостатках.Некоторые инструменты искусственного интеллекта, ориентированные на безопасность, даже помогли нам выявить уязвимости на ранних стадиях процесса разработки, значительно уменьшив проблемы после развертывания.

Улучшение генерации документации

Поддержание надлежащей документации является сложной задачей в разработке программного обеспечения. С помощью Copilot наша команда смогла автоматически генерировать комментарии, объяснения функций и описания модулей.

Улучшение качества и четкости кода

Одним из наших приоритетов является обеспечение того, чтобы наш код оставался чистым, оптимизированным и поддающимся техническому обслуживанию. Copilot помог рефакторировать и выявить неэффективности, предлагая предложения по улучшению.

5. более плавное сотрудничество в команде

Сотрудничество стало намного эффективнее, поскольку Copilot предоставил предложения по кодированию в режиме реального времени, гарантируя, что наша команда придерживалась лучших практик.Кроме того, инструменты, основанные на ИИ, помогли ускорить обзор кода, выделив потенциальные проблемы, сократив время, затрачиваемое на ручные проверки.

Автоматизация повторяющихся задач и испытательных случаев

Моя команда часто занималась повторяющимися задачами кодирования, такими как генерирование кода котлов, настройка конфигураций и написание единичных тестов. инструменты ИИ помогли автоматизировать эти аспекты, позволяя разработчикам сосредоточиться на решении проблем с высокой стоимостью, а не на повседневных задачах.

Ограничения GitHub Copilot

Хотя GitHub Copilot был игровым модификатором, мы также признали некоторые ограничения, которые требуют человеческого надзора.

Точность и качество кода

Хотя Copilot генерирует функциональный код, он не всегда производит наиболее эффективные или оптимизированные решения.Нашим разработчикам пришлось тщательно пересмотреть генерируемый ИИ код, чтобы предотвратить неэффективность или логические ошибки.

2 Риски безопасности

Код, генерируемый ИИ, может вводить уязвимости безопасности, такие как небезопасные методы аутентификации или потенциальные риски впрыска SQL. Чтобы смягчить эти проблемы, мы обеспечили тщательную проверку безопасности и обзор кода перед развертыванием.

Ограниченный контекст проекта

Copilot предоставляет предложения, основанные на местном контексте, но не имеет всеобъемлющего понимания всего проекта.

Отсутствие креативности и решения проблем

Хотя Copilot автоматизирует кодирование задач, он не заменяет человеческое творчество в решении сложных проблем.

Зависимость от публичных кодовых баз

Copilot обучается общедоступному коду, который может вызвать опасения по поводу дублирования кода и проблем с лицензированием.Мы убедились в проверке кода, генерируемого ИИ, чтобы обеспечить соблюдение прав интеллектуальной собственности.

Лучшие практики использования инструментов GitHub Copilot и AI

В то время как Copilot предлагает интеллектуальные предложения, разработчики должны всегда тщательно изучать его выходы, чтобы обеспечить точность, эффективность и безопасность.

1 Проверка предложений

Тщательно генерируемый ИИ-код не всегда идеален.Мы подчеркивали ручные обзоры кода, чтобы обеспечить правильность, безопасность и производительность.

Используйте ИИ как помощь, а не замену

ИИ является вспомогательным инструментом, но человеческое суждение остается критическим.Разработчики должны использовать Copilot для повышения производительности, а не для замены продуманных практик кодирования.

Сохранение стандартов кодирования

Мы гарантировали, что все коды, генерируемые ИИ, соблюдают наши руководящие принципы кодирования, соглашения о наименовании и лучшие практики безопасности для поддержания последовательной и профессиональной кодовой базы.

Учитесь от предложений AI

Вместо того, чтобы просто принимать предложения, наша команда использовала Copilot, чтобы понять новые методы кодирования, изучить альтернативные подходы и улучшить навыки решения проблем.

Другие инструменты исследовались

Помимо GitHub Copilot, команда исследовала дополнительные инструменты, поддерживаемые ИИ, для оценки, чтобы повысить производительность:

→
• Tabnine – выполнение кода, основанного на искусственном интеллекте, который адаптируется к стилю кодирования человека.
→
• AWS CodeWhisperer – инструмент, предназначенный для облачных разработчиков, предлагающий интеллектуальные предложения, специфичные для AWS.
→
• Codeium – бесплатный помощник кодирования с поддержкой ИИ, поддерживающий несколько ИДЕ.
→
• DeepCode – инструмент, который анализирует код для выявления потенциальных уязвимостей безопасности и предложений по оптимизации.
→
• ChatGPT для разработчиков – помогает с дебаггером, объясняет сложный код и лучшие практики.
→

Каждый инструмент служил уникальной цели, и, интегрируя ассистентов кодирования с помощью ИИ, мы можем упростить процессы разработки, уменьшить ошибки и оптимизировать доставку программного обеспечения.

Заключение

Использование GitHub Copilot и других инструментов ИИ изменило подход моей команды к разработке программного обеспечения. Автоматизируя повторяющиеся задачи, улучшая сотрудничество и улучшая качество кода, мы смогли повысить эффективность и сосредоточиться на решении более сложных проблем. Однако мы также признали важность человеческого надзора, гарантируя, что генерируемый ИИ код соответствует нашим стандартам качества и безопасности. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, принятие его как мощного помощника — а не замены — поможет разработчикам писать лучшее программное обеспечение, быстрее.

Эта статья отVimaldeep SinghОпубликован в рублевом блоге R Systems Blogbook: Chapter 1.