GitHub Copilot: qué es, cómo funciona y cómo usarlo

La IA generativa está cambiando el aspecto de la colaboración creativa y los asistentes de codificación son algunas de las aplicaciones nuevas más interesantes. Estos asistentes pueden comprender su código, sugerir completaciones, generar funciones completas y proponer enfoques alternativos. A continuación se ofrece una descripción general de uno de los principales asistentes de codificación de IA, GitHub Copilot.

Tabla de contenido

• ¿Qué es el copiloto de GitHub?
• Cómo funciona el copiloto de GitHub
• ¿Quién creó GitHub Copilot?
• ¿GitHub Copilot es gratuito?
• Cómo utilizar el copiloto de GitHub
• Consejos para maximizar la eficiencia
• Ventajas de usar GitHub Copilot
• Desventajas de usar GitHub Copilot
• Conclusión

¿Qué es el copiloto de GitHub?

GitHub Copilot es un asistente de codificación de IA, también conocido como programador de pares de IA. Hay dos formas principales de usarlo: puedes comenzar a escribir código y hacer que GitHub Copilot lo complete, o puedes describir lo que quieres que haga el código usando lenguaje natural, y la IA generará un fragmento de código para ti.

GitHub Copilot puede escribir código en todos los lenguajes que aparecen en repositorios públicos, incluidos JavaScript, TypeScript, Python y Ruby.

Puede utilizar GitHub Copilot en su entorno de desarrollo integrado (IDE) y en la línea de comandos. Si tiene una cuenta de nivel empresarial, también puede acceder a ella en GitHub.com.

Cómo funciona el copiloto de GitHub

Las herramientas de autocompletar código existen desde hace algún tiempo. GitHub Copilot va más allá porque puede escribir líneas y funciones completas y responder a tus preguntas. A continuación se ofrece una descripción general de los mecanismos detrás de la plataforma.

Comprender la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM)

GitHub Copilot se basa en un modelo de lenguaje grande (LLM). Los LLM pueden analizar y procesar cantidades masivas de información y generar contenido nuevo, como código, texto o imágenes.

Durante las primeras etapas de Copilot, GitHub experimentó con GPT-3, un LLM creado por OpenAI. Veamos cómo funcionan los modelos GPT a alto nivel.

Primero, los desarrolladores ingresan grandes cantidades de texto en el modelo. El texto puede ser páginas web, libros, diálogos de películas o foros de discusión. En el caso de GitHub Copilot, los modelos recibieron miles de millones de líneas de código fuente abierto.

Los modelos GPT procesan esos datos para identificar patrones entre las palabras y la estructura del lenguaje. Usan el contexto para comprender el significado del contenido, de manera similar a cómo usamos pistas de contexto para descubrir el significado de una nueva palabra.

Una vez que el modelo desarrolla su mapa de pistas contextuales y patrones lingüísticos, puede hacer predicciones fundamentadas sobre lo que debería suceder a continuación en una secuencia. Entonces, cuando comienzas a escribir código en GitHub Copilot, predice la siguiente parte de tu código en función de los datos que aprendió. Cuando haces una pregunta o solicitas un código nuevo desde cero, su respuesta es como una suposición muy fundamentada. Predice cada palabra o fragmento de código uno por uno. Para un ejemplo básico, cuando GitHub Copilot ve que un desarrollador escribió 'if __name__', entonces puede predecir con precisión el resto de la línea '__main__'.

Después del entrenamiento inicial, el modelo se afina con comentarios humanos. Los humanos revisan sus respuestas y las califican según su precisión, relevancia y factores éticos (como prejuicios y carácter ofensivo). Con el tiempo, el modelo aprende qué respuestas prefieren los humanos.

Evolución de los modelos detrás de GitHub Copilot

En 2021, GitHub y OpenAI lanzaron Codex, una rama específica de codificación de GPT-3. GitHub refinó y entrenó este modelo para proporcionar respuestas más relevantes y deseables. En 2023, GitHub anunció que estaba utilizando un modelo más inteligente y eficiente para Copilot, aunque no proporcionó detalles sobre el nombre ni la capacitación.

Interfaces principales para usar GitHub Copilot

GitHub Copilot ofrece dos interfaces principales para todos los usuarios: Copilot Chat y Copilot en la CLI.

Copilot Chat funciona dentro de su IDE. Actualmente es compatible con Visual Studio Code, Visual Studio y el conjunto de IDE JetBrains. Puede resaltar un fragmento de código y escribir un mensaje al respecto sin salir del editor. También puede escribir el comienzo de una función o línea de código y Copilot le sugerirá el resto. Copilot Chat también puede explicar fragmentos de código, recomendar correcciones de errores, describir conceptos de programación y escribir casos de prueba.

Copilot en la CLI proporciona una interfaz de chat dentro del terminal. Este complemento le permite hacer preguntas o ejecutar indicaciones sobre la línea de comando, como proporcionar una explicación o sugerencia.

¿Quién creó GitHub Copilot?

GitHub Copilot es el resultado de una colaboración entre GitHub, Microsoft y OpenAI (la empresa que fabrica ChatGPT y DALL-E).

GitHub Copilot se lanzó inicialmente en octubre de 2021 como una vista previa técnica limitada. En junio de 2022, estuvo ampliamente disponible para todos los desarrolladores mediante una suscripción.

¿GitHub Copilot es de uso gratuito?

GitHub Copilot se ofrece en tres niveles pagos:

• Copilot Individual para usuarios personales
• Copilot Business para organizaciones
• Copilot Enterprise para empresas que utilizan GitHub Enterprise Cloud, que le permite tener múltiples organizaciones bajo una misma cuenta

Todas las suscripciones tienen un precio por usuario al mes, excepto Copilot Individual, que también ofrece una suscripción anual. Todos los niveles ofrecen Copilot Chat, GitHub CLI y la capacidad de conectarse a su editor de código. Algunas diferencias clave entre los niveles personal y empresarial son el acceso a registros de auditoría y mayores controles de políticas.

Si desea probar GitHub Copilot antes de comprometerse a pagar, existe una prueba única de 30 días para todos los usuarios.

Los profesores, estudiantes y mantenedores de proyectos populares de código abierto pueden usar GitHub Copilot de forma gratuita.

Consejos y trucos para usar GitHub Copilot

GitHub Copilot es impresionante a la hora de comprender el lenguaje natural y anticipar sus necesidades. Pero aún necesita conocer algunos consejos y trucos para obtener resultados relevantes y de alta calidad de manera constante. Repasemos algunas de las mejores prácticas que aumentan sus posibilidades de obtener las respuestas que desea.

Escribe indicaciones detalladas

Para generar respuestas efectivas, GitHub Copilot necesita indicaciones detalladas y precisas. Para hacer esto, debe incluir la información correcta en sus indicaciones. Por ejemplo, si desea escribir código para dibujar una casa, debe detallar el color de la casa, la cantidad de pisos y el ángulo desde el que desea verla.

Proporcionar ejemplos

Si proporciona ejemplos de código a GitHub Copilot, es más probable que obtenga el resultado que desea. Esta es una forma sencilla de agregar contexto a su mensaje sin tener que explicar lo que está imaginando. Con un ejemplo, hay menos lugar para malas interpretaciones.

Mantenga convenciones de nomenclatura coherentes

Utilice nombres específicos relacionados con el propósito de cada variable o función para ayudar a GitHub Copilot a comprender el contexto. Esta práctica también ayuda a mantener organizada la salida de GitHub Copilot porque replica las convenciones de nomenclatura que usas en tu código.

Divida las cosas en pasos simples

GitHub Copilot funciona mejor cuando se escriben fragmentos de código más cortos. Divida sus tareas en pasos simples para obtener los mejores resultados. Por ejemplo, si desea escribir una función, explique claramente cada paso que debe seguir GitHub. Permítale generar el fragmento de código para cada paso, uno por uno.

Revise las respuestas de GitHub Copilot

Si bien GitHub Copilot es competente en la generación de código utilizable, aún necesita supervisión humana. Vuelva a verificar cada respuesta para asegurarse de que sea precisa, cumpla con las mejores prácticas de codificación, cumpla con sus políticas y no contenga vulnerabilidades de seguridad.

Abrir pestañas relevantes

Si mantiene abiertas un par de pestañas más relacionadas con su proyecto, podrá trabajar de manera más eficiente y aumentar las probabilidades de obtener mejores respuestas. GitHub Copilot utiliza una técnica llamada pestañas vecinas para obtener más contexto en sus solicitudes. Escanea otras pestañas abiertas en su IDE para encontrar fragmentos de código coincidentes e incluirlos en sus respuestas.

Formas de maximizar la eficiencia del desarrollo con GitHub Copilot

GitHub Copilot puede optimizar sus procesos de muchas maneras, desde generar código nuevo hasta escribir documentación. Estas son algunas de las aplicaciones más populares para este programador de pares de IA.

Generar nuevo código

GitHub Copilot puede crear código desde cero. Puede crear nuevas funciones, clases y otras estructuras de código escribiendo una descripción detallada de su objetivo. Escribir desde cero con GitHub Copilot es mejor para redactar textos estándar y código básico.

Sugerencias de código y autocompletado

Mientras escribes código, GitHub Copilot puede hacer sugerencias basadas en el contexto del archivo que estás editando. A veces, proporciona varias sugerencias, que puedes alternar para encontrar la que más te guste. También puedes combinar código de más de una sugerencia. Si no te gusta el primer lote de recomendaciones que genera GitHub Copilot, puedes solicitar más.

Depuración eficiente y corrección de errores

Puede pedirle a GitHub Copilot que recomiende estrategias y soluciones para corregir errores de código. En su IDE, describa el error en Copilot Chat y solicite una solución. Si está utilizando la CLI, puede usar /fix para generar posibles correcciones. GitHub Copilot considera el código de error, el código circundante y la sintaxis del código para generar posibles soluciones.

Además, si un comando no se ejecuta en la terminal de comandos, GitHub Copilot sugerirá posibles razones por las que el código falló y ofrecerá posibles soluciones.

Automatizar la escritura de casos de prueba

Cuando desee verificar que su código funcionará según lo planeado, GitHub Copilot puede ayudarlo a escribir casos de prueba unitaria. Puede seleccionar un bloque de código y pedirle a GitHub Copilot que cree una prueba unitaria o describa lo que le gustaría probar.

Discusiones interactivas sobre código.

Puede interactuar con GitHub Copilot utilizando lenguaje natural para hacer preguntas y obtener orientación sobre los desafíos de codificación. En lugar de buscar en foros o revisar la documentación, puede obtener respuestas a sus preguntas sobre codificación directamente desde su editor.

Intente preguntarle a GitHub Copilot lo siguiente:

• Cómo configurar un nuevo proyecto en un lenguaje de codificación particular
• Los pros y los contras de varias arquitecturas de software.
• Explica qué hace un fragmento de código.
• Proporcionar las reglas de sintaxis asociadas con un idioma específico.
• Hablar sobre un problema de codificación, como por qué el código no funciona como se esperaba.

Simplificación de la documentación

GitHub Copilot puede escribir documentación para su código. Comience a escribir su documentación y la completará automáticamente. Al igual que con las funciones de autocompletado de codificación, puedes recorrer las sugerencias para encontrar la que se ajuste a tu código. Luego, puede seleccionar el texto correcto y realizar modificaciones para que la documentación esté completa y precisa. También puede sugerir subsecciones como Pruebas, Uso y Directrices para colaboradores.

Optimización y refactorización de código.

Puede utilizar GitHub Copilot para hacer que su código sea más eficiente, legible o mantenible. Resalte un bloque de código y solicite que lo optimice. Con esta capacidad, GitHub Copilot puede ayudarte a simplificar cosas como reorganizar bloques de código, cambiar el nombre de variables y hacer que el código sea más conciso.

Ventajas de usar GitHub Copilot

Usar GitHub Copilot te ayuda a trabajar de manera más eficiente y puede ser parte de tu kit de herramientas de educación en codificación. También puede beneficiarse al compartir ideas con la enorme comunidad de GitHub.

Echemos un vistazo más de cerca a las ventajas de usar GitHub Copilot.

Eficiencia de codificación optimizada

La IA generativa ofrece a los desarrolladores un gran impulso de productividad. Según un estudio, los programadores de pares de IA pueden reducir el tiempo de generación de código entre un 35 y un 45 %. GitHub Copilot acelera los procesos de codificación al automatizar tareas manuales y repetitivas. Esto le permite dedicar más tiempo a actividades de codificación más complejas.

Estas son algunas de las formas en que puede ahorrarle tiempo:

• Reduce la necesidad de escribir fragmentos de código repetitivos o buscar una sintaxis específica
• Automatiza la documentación
• Ofrece respuestas a preguntas de codificación sin necesidad de salir del editor.
• Escribe código repetitivo para tareas comunes como configurar funciones, clases o manejo de errores.
• Ahorra tiempo dedicado a buscar código obsoleto e ineficiente y a encontrar formas de mejorarlo.
• Proporciona sugerencias de código para ayudarle a iniciar su proyecto.

Recursos educativos para el aprendizaje continuo

GitHub Copilot puede ayudar a los programadores en ciernes y experimentados a mejorar sus habilidades. Cuando se utiliza junto con otros recursos educativos sobre codificación, puede ayudarle a aprender los conceptos básicos.

Así es cómo:

• Conceptos y terminología de codificación de investigación.
• Obtenga sugerencias sobre formas de mejorar el código
• Fomentar el uso de mejores prácticas de codificación.
• Obtenga exposición a la sintaxis y estructura de archivos correctas, lo que le ayudará a reconocer los patrones subyacentes detrás de esas prácticas.
• Explore múltiples enfoques para resolver problemas de codificación
• Haga preguntas sobre fragmentos de código para profundizar su comprensión de lo que significan o por qué están ahí.

Participación de la comunidad

La experimentación y la exploración son esenciales para utilizar con éxito plataformas de IA generativa. Debido a que GitHub tiene una comunidad global grande y activa, es probable que encuentres otros usuarios de Copilot con quienes tengas algo en común. La comunidad permite a los usuarios aprender unos de otros, compartir consejos y discutir las últimas actualizaciones. Encontrará información útil y relevante en foros, redes sociales, podcasts y YouTube.

Tener una gran base de usuarios también contribuye a mejorar GitHub Copilot. Los usuarios brindan comentarios, ayudan a entrenar el modelo, crean casos de uso innovadores y encuentran nuevas formas de combinar GitHub Copilot con otros complementos y extensiones.

Desventajas de usar GitHub Copilot

Como toda tecnología, GitHub Copilot tiene posibles desventajas. Puede ser inexacto o generar resultados inconsistentes según su lenguaje de programación. También existen preocupaciones éticas sobre su formación y sus respuestas.

Tenga en cuenta estos posibles obstáculos al utilizar GitHub Copilot.

Respuestas inexactas o problemáticas

Debido a que GitHub Copilot fue entrenado con código disponible públicamente, puede reflejar algunas de las fallas en su base de conocimiento. Por ejemplo, sus respuestas pueden contener errores, hacer referencia a API obsoletas o contener vulnerabilidades de seguridad. También puede filtrar código privado (como claves API).

Además, la IA generativa siempre corre el riesgo de producir respuestas ofensivas o sesgadas. Si bien GitHub ha implementado protecciones contra mensajes y respuestas ofensivas, no son infalibles.

En última instancia, usted es responsable de examinar la exactitud, eficacia y seguridad del código. GitHub proporciona varias funciones para ayudarte a evaluar código, como GitHub Actions, Dependabot, CodeQL y escaneo de código.

Dominio del lenguaje de programación.

GitHub Copilot es técnicamente competente en todos los lenguajes de programación disponibles públicamente. Sin embargo, la calidad de sus respuestas es mejor para algunos que para otros.

Estos son los idiomas en los que es más hábil, según Github:

• Pitón
• javascript
• Mecanografiado
• Rubí
• Ir
• C#
• C++

Estos lenguajes tienden a ser los más populares en los repositorios públicos, por lo que GitHub Copilot funciona mejor con ellos. Si utiliza un lenguaje que no se discute con tanta frecuencia en foros públicos, es más probable que obtenga imprecisiones y menos respuestas.

Preocupaciones éticas

Como ocurre con toda la IA, existen preocupaciones éticas sobre el uso de código público por parte de GitHub Copilot y la capacidad de proteger sus resultados con derechos de autor. Los desarrolladores de GitHub Copilot dicen que el uso de datos públicos para capacitación está bajo la protección del uso legítimo.

Los detractores dicen que los datos de capacitación de GitHub en realidad están cubiertos por licencias copyleft o de software libre y de código abierto (FOSS), que requieren que se sigan pautas específicas para la atribución. Con las licencias copyleft, los autores pueden dictar cómo se utiliza su trabajo. Algunos expertos dicen que GitHub viola esos principios. Otros dicen que GitHub Copilot no está haciendo nada ilegal, pero necesitamos tener una conversación más amplia sobre la IA y su uso de datos de código abierto.

En última instancia, serán los reguladores y los tribunales quienes decidirán. Esta no es una razón para evitar el uso de GitHub Copilot, pero es algo a tener en cuenta. Si utiliza GitHub Copilot ampliamente para proyectos comerciales, es posible que desee analizar su exposición al riesgo legal con un experto.

¿Qué sigue para GitHub Copilot y otros asistentes de codificación de IA?

GitHub Copilot puede ayudarte a codificar más rápido, fomentar el uso de las mejores prácticas de programación y ampliar tus conocimientos de codificación. Sus amplias capacidades, desde sugerir la siguiente línea de código hasta escribir casos de prueba, agilizan muchos de los aspectos más tediosos y manuales de la codificación. Todos, desde los desarrolladores nuevos hasta los experimentados, pueden aprovechar las capacidades de GitHub Copilot y aprender de su gran comunidad de usuarios.

Aún así, no es un sustituto del conocimiento humano. Debe revisar sus respuestas para asegurarse de que sean precisas y seguras. También es posible que prefieras utilizarlo para algunos lenguajes de programación sobre otros, ya que sus resultados pueden variar.

Entonces, ¿qué sigue para GitHub Copilot y otras plataformas de IA generativa? La IA generativa avanza a la velocidad del rayo y mantenerse actualizado sobre las últimas herramientas, aplicaciones y regulaciones es la mejor manera de prepararse para el futuro.