Hiển thị
Trong bối cảnh phát triển phần mềm nhanh ngày nay, các công cụ AI như GitHub Copilot đang cách mạng hóa cách các nhà phát triển viết, gỡ lỗi và tối ưu hóa mã.Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tạo ra các gợi ý mã thông minh và cải thiện sự hợp tác nhóm, Copilot đã cho phép các nhà phát triển của chúng tôi tập trung vào việc giải quyết các thách thức phức tạp thay vì bị mắc kẹt trong các nhiệm vụ mã hóa bình thường.Trong blog này, tôi sẽ chia sẻ cách nhóm của tôi tận dụng GitHub Copilot và các công cụ AI khác để cải thiện quy trình làm việc của chúng tôi, tăng cường hợp tác và tăng tốc giao hàng phần mềm.
Làm thế nào nhóm của tôi được hưởng lợi từ GitHub Copilot và công cụ AI
1. Mã đề xuất & Tự động hoàn thành
Một trong những lợi ích đáng chú ý đầu tiên mà chúng tôi đã trải nghiệm là tốc độ mà Copilot có thể dự đoán và hoàn thành mã. Thay vì dành thời gian viết mã boilerplate, các nhà phát triển của chúng tôi có thể dựa vào các gợi ý ngữ cảnh của Copilot để tạo ra các chức năng, lớp học và thậm chí toàn bộ mô-đun.
2. nhanh hơn Debugging với Instant Error Detection
Debugging có thể là một nhiệm vụ tốn thời gian, và các công cụ AI như Copilot cung cấp phản hồi thời gian thực về các lỗi phác thảo và lỗi logic.
3 Cải thiện việc tạo tài liệu
Giữ tài liệu chính xác là một thách thức trong phát triển phần mềm.Với Copilot, nhóm của chúng tôi đã có thể tự động tạo ra bình luận, giải thích chức năng và mô tả mô-đun.
4. cải thiện chất lượng mã & khả năng đọc
Một trong những ưu tiên của chúng tôi là đảm bảo rằng mã của chúng tôi vẫn sạch sẽ, tối ưu hóa và có thể duy trì được. Copilot hỗ trợ trong việc tái tạo và xác định những thiếu hiệu quả, đưa ra đề xuất cải tiến.
5. hợp tác nhóm mượt mà
Hợp tác trở nên hiệu quả hơn nhiều khi Copilot cung cấp các đề xuất mã hóa theo thời gian thực, đảm bảo nhóm của chúng tôi tuân thủ các thực tiễn tốt nhất.Thêm vào đó, các công cụ được thúc đẩy bởi AI đã giúp tăng tốc độ đánh giá mã bằng cách nhấn mạnh các vấn đề tiềm ẩn, giảm thời gian dành cho việc kiểm tra thủ công.
6. tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại & trường hợp thử nghiệm
Nhóm của tôi thường đối phó với các nhiệm vụ mã hóa lặp đi lặp lại như tạo mã boilerplate, thiết lập cấu hình và viết các bài kiểm tra đơn vị. công cụ AI đã giúp tự động hóa các khía cạnh này, cho phép các nhà phát triển tập trung vào giải quyết vấn đề có giá trị cao hơn là các nhiệm vụ bình thường. Copilot cũng giúp tạo ra các bài kiểm tra đơn vị và tích hợp, đảm bảo phạm vi kiểm tra tốt hơn với nỗ lực thủ công tối thiểu.
Các giới hạn của GitHub Copilot
Trong khi GitHub Copilot là một game-changer, chúng tôi cũng nhận ra một số hạn chế đòi hỏi sự giám sát của con người.
1. Độ chính xác & Chất lượng mã
Trong khi Copilot tạo ra mã chức năng, nó không phải lúc nào cũng tạo ra các giải pháp hiệu quả nhất hoặc tối ưu hóa nhất.
2 Rủi ro bảo mật
Mã được tạo ra bởi AI có thể giới thiệu các lỗ hổng bảo mật, chẳng hạn như các phương pháp xác thực không an toàn hoặc các rủi ro tiêm SQL tiềm năng.
Để giảm thiểu các vấn đề này, chúng tôi đã đảm bảo kiểm tra bảo mật và đánh giá mã kỹ lưỡng trước khi triển khai.
3 Giới hạn về dự án
Copilot cung cấp các gợi ý dựa trên bối cảnh địa phương nhưng thiếu sự hiểu biết toàn diện về toàn bộ dự án.
4. thiếu sáng tạo & Giải quyết vấn đề
Trong khi Copilot tự động hóa các tác vụ mã hóa, nó không thay thế sự sáng tạo của con người trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.
5 Tùy thuộc vào các cơ sở mã công cộng
Copilot được đào tạo về mã có sẵn công khai, điều này có thể làm dấy lên mối quan tâm về việc sao chép mã và các vấn đề cấp phép.
Chúng tôi đã đảm bảo xác minh mã được tạo ra bởi AI để đảm bảo tuân thủ các quyền sở hữu trí tuệ.
Thực hành tốt nhất để sử dụng GitHub Copilot & Công cụ AI
Trong khi Copilot cung cấp các đề xuất thông minh, các nhà phát triển nên luôn luôn xem xét kết quả của nó cẩn thận để đảm bảo độ chính xác, hiệu quả và bảo mật. AI nên được xem như một công cụ hỗ trợ chứ không phải là một sự thay thế, cho phép phán đoán của con người để tăng cường và cải thiện mã được tạo ra bởi AI.
1. Xem lại AI Suggestions
Mã được tạo ra bởi AI không phải lúc nào cũng hoàn hảo.Chúng tôi nhấn mạnh đánh giá mã thủ công để đảm bảo tính chính xác, bảo mật và hiệu suất.
2. Sử dụng AI như một trợ giúp, không phải là một sự thay thế
AI là một công cụ hỗ trợ, nhưng sự phán xét của con người vẫn rất quan trọng.Các nhà phát triển nên sử dụng Copilot để tăng năng suất, không phải để thay thế các thực tiễn mã hóa chu đáo.
3. duy trì các tiêu chuẩn mã hóa
Chúng tôi đảm bảo rằng tất cả các mã được tạo ra bởi AI tuân thủ các hướng dẫn mã hóa, quy ước đặt tên và thực tiễn bảo mật tốt nhất của chúng tôi để duy trì một cơ sở mã nhất quán và chuyên nghiệp.
4 Học hỏi từ AI Suggestions
Thay vì chỉ chấp nhận các gợi ý, nhóm của chúng tôi đã sử dụng Copilot để hiểu các kỹ thuật mã hóa mới, khám phá các phương pháp thay thế và cải thiện các kỹ năng giải quyết vấn đề.Các công cụ AI khác được khám phá
Ngoài GitHub Copilot, nhóm nghiên cứu đã khám phá thêm các công cụ AI để đánh giá để tăng năng suất:
- Tabnine – Trình hoàn thành mã được thúc đẩy bởi AI phù hợp với phong cách mã hóa cá nhân.
- AWS CodeWhisperer – Một công cụ được thiết kế cho các nhà phát triển đám mây, cung cấp các gợi ý thông minh cụ thể cho AWS.
- Codeium – Trợ lý mã hóa được thúc đẩy bởi AI miễn phí hỗ trợ nhiều IDEs.
- DeepCode – Một công cụ phân tích mã cho các lỗ hổng bảo mật tiềm năng và các gợi ý tối ưu hóa.
- ChatGPT cho nhà phát triển – Trợ giúp với việc gỡ lỗi, giải thích mã phức tạp
- Tabnine – hoàn thành mã được thúc đẩy bởi AI phù hợp với phong cách mã hóa của một cá nhân. Lời bài hát: Tabnine
- AWS CodeWhisperer – Một công cụ được thiết kế cho các nhà phát triển đám mây, cung cấp các gợi ý thông minh cụ thể cho AWS. Ứng dụng AWS CodeWhisperer
- Codeium – Trợ lý mã hóa AI miễn phí hỗ trợ nhiều IDE. Lời bài hát: Codeium
- DeepCode – Một công cụ phân tích mã cho các lỗ hổng bảo mật tiềm năng và đề xuất tối ưu hóa. Trang chủ > DeepCode > DeepCode
- ChatGPT cho nhà phát triển – Được hỗ trợ với việc gỡ lỗi, giải thích mã phức tạp và thực hành tốt nhất. ChatGPT cho nhà phát triển
Mỗi công cụ phục vụ một mục đích duy nhất, và bằng cách tích hợp các trợ lý mã hóa được hỗ trợ bởi AI, chúng tôi có thể hợp lý hóa các quy trình phát triển, giảm lỗi và tối ưu hóa phân phối phần mềm.
Đề tài
Bằng cách cung cấp GitHub Copilot và các công cụ AI khác đã biến đổi cách nhóm của tôi tiếp cận phát triển phần mềm.Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cải thiện sự cộng tác và nâng cao chất lượng mã, chúng tôi đã có thể tăng hiệu quả và tập trung vào việc giải quyết các thách thức phức tạp hơn. tuy nhiên, chúng tôi cũng nhận ra tầm quan trọng của giám sát của con người, đảm bảo mã được tạo ra bằng AI đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và bảo mật của chúng tôi.» HR »
Bài viết này của Vimaldeep Singh được đặt như một người chạy trong vòng 1 của R Systems Blogbook: Chương 1.
Bài viết này của Vimaldeep Singh được đặt như là một runner-up trong Round 1 của R Systems Blogbook: Chương 1.
Lời bài hát: Vimaldeep Singh» HR »
