介绍
基于OpenAI的Codex,GitHub Copilot是一款人工智能驱动的编码助理,与Visual Studio Code、JetBrains和Neovim等流行的IDE无缝集成,通过分析背景、评论和现有代码,Copilot提供实时建议,从单行自动完成到完整的功能,极大地加速开发工作流程。
- 减少锅炉代码.
- 学习新框架/语言更快.
- 有效地调试和文档。
- 减轻锅炉板代码。
- 更快地学习新框架/语言。
- 有效地调试和文档。
- 流线协作。
- 类定义 (例如,反应组件,Python数据模型)。
- API终端点 (例如,Flask,FastAPI)。
- 数据库查询 (例如,SQL,ORM片段)。
- 类定义 (例如,反应组件,Python数据模型)。类别定义
- API端点 (例如,Flask,FastAPI)。API终端点
- 数据库查询 (例如,SQL,ORM片段)。数据库查询
例子:
例子开发人员在Python文件中键入 def create_user 可能会收到:
python def create_user(用户名: str,电子邮件: str) -> 用户: ""在数据库中创建新用户。" user = User(username=username, email=email) db.session.add(user) db.session.commit()返回用户python def create_user(username: str, email: str) -> User: """Create a new user in the database.""" user = User(username=username, email=email) db.session.add(user) db.session.commit() return user影响:
影响力- 节省了30–50%的键盘打击(GitHub,2022年)。
- 减少了日常任务的认知负荷。
- Save 30–50% 的键盘打击(GitHub, 2022)。<强>30～50%
- 减少日常任务的认知负荷。
2 背景了解代码完成
2 背景意识的代码完成Copilot分析:
- 打开文件和导入.
- 变量名称和函数签名.
- 评论和文本字符串。
- 打开文件和导入。
- 变量名称和函数签名。
- 评论和教程。
使用案例:
使用案例在JavaScript文件中,输入了 axios ,键入:
中获取用户数据javascript // 从 APIjavascript // Fetch user data from API
Triggers Copilot 建议:
javascript const response = wait axios.get('/api/users');返回响应.data;javascript const response = await axios.get('/api/users'); return response.data;优势:
<强>优势- Minimizes context-switching 到文档。
- Minimizes context-switching 到文档。背景交换
3 学习新技术
3 学习新技术Copilot 作为未知语言/框架的实时导师。
例子:为Python开发人员而努力
例子:为Python开发人员而努力开发者写道:
的因子值rust // 计算 nrust // Calculate factorial of n
Copilot 建议:
rust fn factorial(n: u32) -> u32 {匹配 n { 0 => 1, _ => n * factorial(n - 1), }rust fn factorial(n: u32) -> u32 { match n { 0 => 1, _ => n * factorial(n - 1), } }结果:
结果- 更快登机到新的堆栈。
- 鼓励实验。
- 更快登陆到新的堆栈。
- 鼓励实验。
4 调试和文档
4 调试和文档自动生成的Docstrings
自动生成的Docstrings对于 Python 函数:
python def calculate_discount(价格:浮动,折扣:浮动) ->浮动:python def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:
Copilot 添加:
python """ 计算了折扣的价格。Args:价格(float):原始价格。折扣(float):折扣的百分比(0-1)。python """ Calculates the discounted price. Args: price (float): Original price. discount (float): Discount percentage (0-1). Returns: float: Final price after discount. """错误分辨率
错误分辨率Copilot 解释常见的错误(例如:TypeError、未定义变量)并建议修复。
5 单元测试生成
5 单元测试生成Copilot的测试案例草案与常见的测试框架相一致(例如, pytest, Jest)。
例子:
例子为一个函数:
python def divide(a: float, b: float) -> float: return a / bpython def divide(a: float, b: float) -> float: return a / b
Typing def test_divide 引发器:
python def test_divide(): assert divide(10, 2) == 5 assert divide(0, 1) == 0 with pytest.raises(ZeroDivisionError): divide(1, 0)python def test_divide(): assert divide(10, 2) == 5 assert divide(0, 1) == 0 with pytest.raises(ZeroDivisionError): divide(1, 0)Impact:
影响力- 改进了测试覆盖率 以最小努力。
- 改进 测试覆盖率 用最小努力。测试覆盖面
6 数据库查询支持
6. 数据库查询支持Copilot 简化了 SQL/NoSQL 查询:
例子:
例子类似的评论:
sql - 获取2023年创建的活跃用户sql -- Get active users created in 2023
生成:
sql SELECT * FROM users WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01';sql SELECT * FROM users WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01';支持的工具:
支持的工具- SQLAlchemy, Django ORM, MongoDB 查询。
- SQLAlchemy, Django ORM, MongoDB 查询。
7 合作 & 代码一致性
7. 合作 & 代码一致性- 强化模式:一致的docstrings、错误处理和风格。
- 帮助新团队成员:通过评论解释遗传代码。
- 强化模式:一致的字符串,错误处理和风格。强化模式
- 帮助新团队成员登机:通过评论解释遗传代码。帮助新团队成员登机
挑战和缓解
挑战与缓解Challenge
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挑战
挑战
挑战
挑战
挑战
强化
强化
暴力事件不正确的建议
始终手动检查逻辑。
不正确的建议
不正确的建议
始终手动检查逻辑。
始终手动检查逻辑。
安全风险(例如,硬代码密钥)
避免使用敏感代码。
安全风险(如硬密钥)
安全风险(如硬密钥)
避免使用敏感代码。
避免使用敏感代码。
过度依赖
用作助手,而不是替代品。
过度依赖
过度依赖
用作助手,而不是替代品。
用作助手,而不是替代品。
量化效益
量化效益- 55% 更快 任务完成(GitHub, 2023)。
- 74% 的开发人员报告减少心理努力(Stack Overflow Survey, 2023)。
- 55%更快 任务完成(GitHub, 2023)。 55% 更快
- 74%的开发人员报告了减少的心理努力(Stack Overflow 调查,2023年)。74% 的开发者
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总结
结论GitHub Copilot正在通过:
改变开发者的生产力
作为一个24/7对程序员。
作为一个24/7对程序员的行为。24/7对程序员
减少对重复任务所花费的时间
-
向新技术降低障碍
向新技术降低障碍 Lowering barriers
为了获得最佳结果,将Copilot的速度与人力监督相结合,以确保代码质量和安全性。人力监督《hr》
这篇文章由 Preeti Verma赢得了R Systems的第1轮博客:第1章
这篇文章由 Preeti Verma赢得了R Systems的第一轮博客:第一章
普雷蒂·维尔玛《hr》
减少对重复任务所花费的时间
。在重复任务上花费的时间
1 加速重复任务
1 加速重复任务板块代码生成
Boilerplate代码世代Copilot在生成重复代码结构方面表现出色,例如:
