การแนะนํา
ในฐานะที่เป็นผู้รับผิดชอบการส่งมอบโครงการฉันกําลังมองหาวิธีที่จะเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพของรหัสและผลผลิตโดยรวมของทีมพัฒนาของฉัน ในภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เร่งด่วนของวันนี้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น GitHub Copilot มีการปฏิวัติวิธีที่นักพัฒนาเขียนแก้ไขและเพิ่มประสิทธิภาพรหัส โดยอัตโนมัติงานที่ซ้ําซ้อนสร้างข้อเสนอรหัสอัจฉริยะและปรับปรุงความร่วมมือของทีม Copilot ได้ช่วยให้นักพัฒนาของเราสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนแทนที่จะตกอยู่ในงานการเข้ารหัสแบบสุ่ม ในบล็อกนี้ฉันจะแบ่งปันวิธีที่ทีมงานของฉันใช้ GitHub Copilot และเครื่องมือ AI อื่น ๆ เพื่อปรับปรุงการทํางานของเราเพิ่มความร่วมมือและเร่งการส่งมอบซอฟต์แวร์
วิธีทีมงานของฉันได้รับประโยชน์จาก GitHub Copilot และเครื่องมือ AI
1. ข้อเสนอรหัส & การเสร็จสมบูรณ์อัตโนมัติ
หนึ่งในข้อได้เปรียบที่เห็นได้ชัดครั้งแรกที่เราได้สัมผัสคือความเร็วที่ Copilot สามารถคาดการณ์และเสร็จสิ้นรหัสได้ แทนที่จะใช้เวลาในการเขียนโค้ด boilerplate นักพัฒนาของเราสามารถพึ่งพาข้อเสนอแนะของ Copilot เพื่อสร้างฟังก์ชั่นชั้นและแม้กระทั่งโมดูลทั้งหมด สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสม่ําเสมอในหลายโครงการ
2. Debugging เร็วขึ้น ด้วยการตรวจจับข้อผิดพลาดทันที
การแก้ไขปัญหาอาจเป็นงานที่ต้องใช้เวลานานและเครื่องมือ AI เช่น Copilot ให้การตอบสนองในเวลาจริงเกี่ยวกับข้อผิดพลาดทางคําอธิบายและข้อบกพร่องทางตรรกะ บางเครื่องมือ AI ที่มุ่งเน้นความปลอดภัยแม้กระทั่งช่วยให้เราระบุความเสี่ยงในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนาซึ่งลดปัญหาหลังการใช้งานอย่างมีนัยสําคัญ
3. การสร้างเอกสารที่ดีขึ้น
การรักษาเอกสารที่เหมาะสมเป็นความท้าทายในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วย Copilot ทีมงานของเราสามารถสร้างความคิดเห็นคําอธิบายฟังก์ชั่นและคําอธิบายโมดูลโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่ามีคุณค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมของทีมที่เอกสารที่ชัดเจนเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการบํารุงรักษาและขยายขนาดของโครงการ
4. การปรับปรุงคุณภาพและความสามารถในการอ่านของรหัส
หนึ่งในความสําคัญของเราคือการให้แน่ใจว่ารหัสของเรายังคงสะอาดเพิ่มประสิทธิภาพและสามารถบํารุงรักษาได้ Copilot ช่วยในการฟื้นฟูและระบุข้อบกพร่องโดยมีข้อเสนอแนะสําหรับการปรับปรุง เครื่องมือนี้ช่วยลดความเสียหายทําให้ฐานรหัสของเรามีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถปรับขนาดได้
5. การทํางานร่วมทีมที่ราบรื่นขึ้น
การทํางานร่วมกันจึงมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจาก Copilot ให้คําแนะนําการเข้ารหัสแบบเรียลไทม์เพื่อให้มั่นใจว่าทีมงานของเราปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด นอกจากนี้เครื่องมือที่ใช้ AI ได้ช่วยเร่งการตรวจสอบรหัสโดยเน้นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบด้วยตนเอง
6. อัตโนมัติซ้ํางานและกรณีทดสอบ
ทีมงานของฉันมักจะจัดการกับงานการเข้ารหัสที่ซ้ํากันเช่นการสร้างโค้ด boilerplate การตั้งค่าการกําหนดค่าและการเขียนการทดสอบหน่วย เครื่องมือ AI ช่วยให้การอัตโนมัติแง่มุมเหล่านี้ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่มีค่าสูงแทนการทํางานประจําวัน Copilot ยังช่วยสร้างการทดสอบหน่วยและการบูรณาการเพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีการครอบคลุมการทดสอบที่ดีขึ้นด้วยความพยายามแบบมือต่ําสุด
ข้อ จํากัด ของ GitHub Copilot
ในขณะที่ GitHub Copilot เป็นผู้เปลี่ยนแปลงเกมเรายังตระหนักถึงข้อ จํากัด บางอย่างที่ต้องมีการดูแลของมนุษย์
1. ความแม่นยํา & คุณภาพรหัส
ในขณะที่ Copilot สร้างรหัสฟังก์ชั่นก็ไม่ได้ผลิตโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพหรือเพิ่มประสิทธิภาพมากที่สุด แต่นักพัฒนาของเราต้องตรวจสอบรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI อย่างระมัดระวังเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดความเสียหายหรือข้อผิดพลาดทาง逻辑
2. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
รหัสที่สร้างขึ้นโดย AI อาจนําไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเช่นวิธีการตรวจสอบความถูกต้องที่ไม่ปลอดภัยหรือความเสี่ยงการฉีด SQL ที่อาจเกิดขึ้น เพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้เราจึงให้การตรวจสอบความปลอดภัยและการตรวจสอบรหัสอย่างละเอียดก่อนการใช้งาน
3. กรณีโครงการที่ จํากัด
Copilot ให้คําแนะนําตามพื้นฐานท้องถิ่น แต่ขาดความเข้าใจที่ครอบคลุมของโครงการทั้งหมด ซึ่งบางครั้งนําไปสู่คําแนะนําที่ไม่เกี่ยวข้องหรือเกินไปซึ่งต้องมีการปรับแต่งด้วยตนเอง
4. การขาดความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา
ในขณะที่ Copilot อัตโนมัติการเขียนโค้ดงานก็ไม่ได้แทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นักพัฒนายังคงต้องใช้ความคิดที่สําคัญและความเชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อสร้างโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้
5. การขึ้นอยู่กับรหัสฐานสาธารณะ
Copilot ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับรหัสที่สามารถใช้ได้โดยสาธารณะซึ่งอาจทําให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการซ้ําซ้อนรหัสและปัญหาการอนุญาต เรามุ่งมั่นที่จะตรวจสอบรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับสิทธิทรัพย์สินทางปัญญา
การปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการใช้ GitHub Copilot & AI Tools
ในขณะที่ Copilot เสนอคําแนะนําที่ชาญฉลาดนักพัฒนาควรตรวจสอบการส่งออกของมันอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องประสิทธิภาพและความปลอดภัย AI ควรจะถูกมองว่าเป็นเครื่องมือสนับสนุนแทนการแทนที่ช่วยให้ความคิดของมนุษย์สามารถปรับปรุงและปรับปรุงรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI
1. รีวิว AI เคล็ดลับ
รหัสที่สร้างขึ้นโดยอัจฉริยะอัจฉริยะไม่ได้สมบูรณ์แบบเสมอ เราเน้นการตรวจสอบรหัสด้วยตนเองเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องความปลอดภัยและประสิทธิภาพ
2. ใช้ AI เป็นความช่วยเหลือไม่ใช่การแทนที่
AI เป็นเครื่องมือสนับสนุน แต่การตัดสินของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งสําคัญ ผู้พัฒนาควรใช้ Copilot เพื่อเพิ่มผลผลิตไม่ใช่เพื่อแทนที่แนวทางการเข้ารหัสที่ระมัดระวัง
3. รักษามาตรฐานการเข้ารหัส
เราให้แน่ใจว่าโค้ดที่สร้างขึ้นโดย AI ทั้งหมดสอดคล้องกับคําแนะนําการเข้ารหัสการกําหนดชื่อและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของเราเพื่อรักษารหัสฐานที่สอดคล้องกันและเป็นมืออาชีพ
4. เรียนรู้จากข้อเสนอแนะ AI
แทนที่จะยอมรับคําแนะนําเท่านั้นทีมงานของเราใช้ Copilot เพื่อเข้าใจเทคนิคการเข้ารหัสใหม่สํารวจวิธีการทางเลือกและปรับปรุงทักษะการแก้ปัญหา
เครื่องมือ AI อื่น ๆ ได้รับการสํารวจ
นอกเหนือจาก GitHub Copilot ทีมงานได้สํารวจเครื่องมือเพิ่มเติมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สําหรับการประเมินเพื่อเพิ่มผลผลิต:
- โซฟา
- Tabnine – AI-driven code completion ที่ปรับให้เข้ากับสไตล์การเข้ารหัสของแต่ละบุคคล โซฟา
- AWS CodeWhisperer – เครื่องมือที่ออกแบบมาสําหรับนักพัฒนาระบบคลาวด์ซึ่งมีข้อเสนอแนะที่สมาร์ทเฉพาะสําหรับ AWS โซฟา
- Codeium – A ฟรี AI-powered การเข้ารหัสผู้ช่วยสนับสนุนหลาย IDEs โซฟา
- DeepCode – เครื่องมือที่วิเคราะห์รหัสสําหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เป็นไปได้และข้อเสนอด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ โซฟา
- ChatGPT สําหรับนักพัฒนา – สนับสนุนการแก้ไขปัญหาการอธิบายรหัสที่ซับซ้อนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด โซฟา
เครื่องมือแต่ละเครื่องมีวัตถุประสงค์ที่ไม่ซ้ํากันและด้วยการรวมตัวช่วยเข้ารหัสที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราสามารถปรับปรุงกระบวนการพัฒนาลดข้อผิดพลาดและส่งมอบซอฟต์แวร์ได้ดีขึ้น
ข้อสรุป
การใช้ GitHub Copilot และเครื่องมือ AI อื่น ๆ ได้เปลี่ยนวิธีที่ทีมงานของฉันเข้าสู่การพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยอัตโนมัติงานซ้ําซ้อนปรับปรุงความร่วมมือและปรับปรุงคุณภาพของรหัสเราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตามเรายังตระหนักถึงความสําคัญของการดูแลของมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่ารหัสที่สร้างขึ้นโดย AI จะตอบสนองมาตรฐานคุณภาพและความปลอดภัยของเรา ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนาการยอมรับมันเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพแทนที่จะช่วยนักพัฒนาเขียนซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้นเร็วขึ้น
บทความนี้โดย Vimaldeep Singh ถูกวางไว้เป็นตัวเลือกใน Round 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1.
โซฟาบทความนี้โดยVimaldeep Singhโพสต์ในบทที่ 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1
