Làm thế nào nhóm phát triển của tôi đã sử dụng GitHub Copilot & công cụ AI để tăng năng suất bởi Vimaldeep Singh

Giới thiệu

Là người chịu trách nhiệm về Project Delivery, tôi liên tục tìm cách nâng cao hiệu quả, chất lượng mã và năng suất tổng thể của nhóm phát triển của mình. Trong bối cảnh phát triển phần mềm tốc độ 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 sự hợp tác

Làm thế nào nhóm của tôi được hưởng lợi từ GitHub Copilot và công cụ AI

Code Suggestions & Auto-Complete (Tự hoàn thành mã)

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. Faster Debugging with 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 ngữ pháp và lỗi logic.

Cải thiện Documentation Generation

Duy trì tài liệu thích hợp là một thách thức trong phát triển phần mềm. Với Copilot, nhóm của chúng tôi đã có thể tạo ra bình luận, giải thích chức năng và mô tả mô-đun tự động. điều này đã chứng minh đặc biệt có giá trị trong một môi trường nhóm nơi tài liệu rõ ràng là rất quan trọng để duy trì và mở rộng các dự án.

Cải thiện chất lượng và khả năng đọc của mã

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, cung cấp các gợi ý để cải thiện.

5. hợp tác nhóm mượt mà hơn

Sự 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.

Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại & các trường hợp thử nghiệm

Nhóm của tôi thường xuyên xử lý 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 thay vì các nhiệm vụ bình thường.

Giới hạn của GitHub Copilot

Trong khi GitHub Copilot đã là một game-changer, chúng tôi cũng nhận ra một số hạn chế đòi hỏi sự giám sát của con người.

Độ chính xác & chất lượng code

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. các nhà phát triển của chúng tôi đã phải xem xét mã được tạo ra bằng AI cẩn thận để ngăn chặn sự không hiệu quả hoặc lỗi logic.

2. Security Risks

Mã được tạo ra bằng 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.

Cấu trúc dự án giới hạn

Copilot cung cấp các gợi ý dựa trên bối cảnh địa phương nhưng thiếu sự hiểu biết toàn diện về toàn bộ dự án. điều này đôi khi dẫn đến các gợi ý không liên quan hoặc dư thừa, đòi hỏi điều chỉnh thủ công.

Thiếu sáng tạo & giải quyết vấn đề

Mặc dù Copilot tự động hóa các tác vụ mã hóa, nhưng nó không thay thế sự sáng tạo của con người trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

Sự phụ thuộc vào các codebases 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 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 & AI Tools

Trong khi Copilot cung cấp các gợi ý thông minh, các nhà phát triển nên luôn luôn xem xét các đầu ra 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 xét các đề xuất

Mã được tạo ra bằng 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.

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 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.

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:

Thì
• Tabnine – Trình hoàn thành mã được thúc đẩy bởi AI phù hợp với phong cách mã hóa của một cá nhân.
Thì
• 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.
Thì
• Codeium – Trợ lý mã hóa AI miễn phí hỗ trợ nhiều IDE.
Thì
• DeepCode – Một công cụ phân tích mã cho các lỗ hổng bảo mật tiềm năng và đề xuất tối ưu hóa.
Thì
• ChatGPT for Developers – Được hỗ trợ với việc gỡ lỗi, giải thích mã phức tạp và thực hành tốt nhất.
Thì

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 việc phân phối phần mềm.

Kết luận

Tận dụng 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. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, nắm lấy nó như một trợ lý mạnh mẽ - chứ không phải là một thay thế - sẽ giúp các nhà phát triển viết phần mềm tốt hơn, nhanh hơn.

Bài viết này của Vimaldeep Singh được đặt như là một runner-up trong Round 1 của R Systems Blogbook: Chương 1.