GitHub Copilot: что это такое, как работает и как его использовать

Генеративный искусственный интеллект меняет облик творческого сотрудничества, а помощники по программированию — одни из самых интересных новых приложений. Эти помощники могут понимать ваш код, предлагать дополнения, генерировать целые функции и предлагать альтернативные подходы. Вот обзор одного из ведущих помощников по программированию с использованием искусственного интеллекта — GitHub Copilot.

Оглавление

• Что такое GitHub Copilot?
• Как работает GitHub Copilot
• Кто создал GitHub Copilot?
• GitHub Copilot бесплатен?
• Как использовать GitHub Copilot
• Советы по максимизации эффективности
• Плюсы использования GitHub Copilot
• Минусы использования GitHub Copilot
• Заключение

Что такое GitHub Copilot?

GitHub Copilot — это помощник по кодированию искусственного интеллекта, также известный как программист пар искусственного интеллекта. Есть два основных способа его использования: вы можете начать писать код и позволить GitHub Copilot завершить его, или вы можете описать, что вы хотите, чтобы код делал, на естественном языке, и ИИ сгенерирует для вас фрагмент кода.

GitHub Copilot может писать код на всех языках, которые присутствуют в общедоступных репозиториях, включая JavaScript, TypeScript, Python и Ruby.

Вы можете использовать GitHub Copilot в своей интегрированной среде разработки (IDE) и в командной строке. Если у вас есть учетная запись корпоративного уровня, вы также можете получить к ней доступ на GitHub.com.

Как работает GitHub Copilot

Инструменты автозаполнения кода существуют уже некоторое время. GitHub Copilot идет дальше, поскольку может писать целые строки и функции и отвечать на ваши вопросы. Вот обзор механизмов, лежащих в основе платформы.

Понимание генеративного искусственного интеллекта и моделей большого языка (LLM)

GitHub Copilot построен на основе большой языковой модели (LLM). LLM могут анализировать и обрабатывать огромные объемы информации и генерировать новый контент, такой как код, текст или изображения.

На ранних стадиях Copilot GitHub экспериментировал с GPT-3, LLM, созданным OpenAI. Давайте посмотрим, как модели GPT работают на высоком уровне.

Во-первых, разработчики вводят в модель большие объемы текста. Текстом могут быть веб-страницы, книги, диалоги из фильмов или обсуждения на форуме. В случае с GitHub Copilot в модели были загружены миллиарды строк открытого исходного кода.

Модели GPT обрабатывают эти данные для выявления закономерностей между словами и структурой языка. Они используют контекст, чтобы понять значение контента, подобно тому, как мы используем контекстные подсказки, чтобы выяснить значение нового слова.

Как только модель разработает карту контекстных подсказок и языковых моделей, она сможет делать обоснованные прогнозы о том, что должно произойти дальше в последовательности. Итак, когда вы начинаете вводить код в GitHub Copilot, он прогнозирует следующую часть вашего кода на основе полученных данных. Когда вы задаете вопрос или запрашиваете новый код с нуля, ответ похож на весьма обоснованное предположение. Он предсказывает каждое слово или фрагмент кода одно за другим. Простейший пример: когда GitHub Copilot видит, что разработчик написал «if __name__», он может точно предсказать остальную часть строки «__main__».

После первоначального обучения модель дорабатывается с учетом отзывов людей. Люди просматривают его ответы и оценивают их по точности, актуальности и этическим факторам (таким как предвзятость и оскорбительность). Со временем модель узнает, какие реакции предпочитают люди.

Эволюция моделей GitHub Copilot

В 2021 году GitHub и OpenAI выпустили Codex — ответвление GPT-3, предназначенное для кодирования. GitHub усовершенствовал и обучил эту модель, чтобы обеспечить более релевантные и желательные ответы. В 2023 году GitHub объявил, что использует более умную и эффективную модель Copilot, но не предоставил подробностей о названии и обучении.

Основные интерфейсы для использования GitHub Copilot

GitHub Copilot предлагает два основных интерфейса для всех пользователей: Copilot Chat и Copilot в CLI.

Copilot Chat работает внутри вашей IDE. В настоящее время он поддерживает Visual Studio Code, Visual Studio и набор IDE JetBrains. Вы можете выделить фрагмент кода и написать к нему подсказку, не выходя из редактора. Вы также можете написать начало функции или строки кода, и Copilot предложит вам остаток. Copilot Chat также может объяснять фрагменты кода, рекомендовать исправления ошибок, описывать концепции программирования и писать тестовые примеры.

Copilot в CLI предоставляет интерфейс чата внутри терминала. Этот плагин позволяет вам задавать вопросы или выполнять подсказки в командной строке, например, давать объяснения или предложения.

Кто создал GitHub Copilot?

GitHub Copilot — результат сотрудничества GitHub, Microsoft и OpenAI (компании, создающей ChatGPT и DALL-E).

GitHub Copilot был первоначально выпущен в октябре 2021 года в качестве ограниченной технической предварительной версии. В июне 2022 года он стал широко доступен всем разработчикам по подписке.

Можно ли использовать GitHub Copilot бесплатно?

GitHub Copilot предлагается на трёх платных уровнях:

• CopilotИндивидуальный для личных пользователей
• Второй пилотный бизнес для организаций
• Copilot Enterprise для компаний, использующих GitHub Enterprise Cloud, что позволяет иметь несколько организаций под одной учетной записью.

Стоимость всех подписок указана за пользователя в месяц, за исключением CopilotИндивидуальная, которая также предлагает годовую подписку. Все уровни предлагают Copilot Chat, GitHub CLI и возможность подключения к вашему редактору кода. Некоторые ключевые различия между личным и бизнес-уровнями заключаются в доступе к журналам аудита и усилении контроля политик.

Если вы хотите попробовать GitHub Copilot, прежде чем платить, для всех пользователей предусмотрена единоразовая 30-дневная пробная версия.

Преподаватели, студенты и сопровождающие популярных проектов с открытым исходным кодом могут использовать GitHub Copilot бесплатно.

Советы и рекомендации по использованию GitHub Copilot

GitHub Copilot впечатляюще понимает естественный язык и предугадывает ваши потребности. Но вам все равно необходимо знать некоторые советы и рекомендации, чтобы постоянно получать качественные и релевантные результаты. Давайте рассмотрим некоторые рекомендации, которые повышают ваши шансы получить нужные ответы.

Напишите подробные подсказки

Чтобы генерировать эффективные ответы, GitHub Copilot нуждается в подробных и точных подсказках. Для этого вам необходимо включить в подсказки нужную информацию. Например, если вы хотите написать код для рисования дома, вам необходимо указать цвет дома, количество этажей и угол, под которым вы хотите его рассматривать.

Приведите примеры

Если вы предоставите примеры кода GitHub Copilot, у вас больше шансов получить желаемый результат. Это простой способ добавить контекст к подсказке без необходимости объяснять, что вы представляете. С примером меньше места для неправильного толкования.

Соблюдайте единообразные соглашения об именах

Используйте конкретные имена, связанные с назначением каждой переменной или функции, чтобы помочь GitHub Copilot понять контекст. Эта практика также помогает организовать выходные данные GitHub Copilot, поскольку она повторяет соглашения об именах, которые вы используете в своем коде.

Разбейте задачу на простые шаги

GitHub Copilot лучше всего работает при написании более коротких фрагментов кода. Разбейте свои задачи на простые шаги, чтобы получить наилучшие результаты. Например, если вы хотите написать функцию, четко объясните каждый шаг, который должен выполнить GitHub. Разрешите ему генерировать фрагмент кода для каждого шага один за другим.

Просмотрите ответы GitHub Copilot

Хотя GitHub Copilot умеет генерировать полезный код, он все равно нуждается в человеческом контроле. Дважды проверьте каждый ответ, чтобы убедиться, что он точен, соответствует лучшим практикам кодирования, соответствует вашим политикам и не содержит уязвимостей безопасности.

Открыть соответствующие вкладки

Оставив открытыми еще несколько вкладок, связанных с вашим проектом, вы сможете работать более эффективно и увеличить шансы на получение лучших ответов. GitHub Copilot использует метод, называемый соседними вкладками, чтобы получить больше контекста для ваших запросов. Он сканирует другие вкладки, открытые в вашей IDE, чтобы найти соответствующие фрагменты кода и включить их в свои ответы.

Способы максимизировать эффективность разработки с помощью GitHub Copilot

GitHub Copilot может оптимизировать ваши процессы разными способами: от создания нового кода до написания документации. Вот некоторые из самых популярных приложений для этого программатора AI-Pair.

Создать новый код

GitHub Copilot может создавать код с нуля. Вы можете создавать новые функции, классы и другие структуры кода, написав подробное описание своей цели. Написание с нуля с помощью GitHub Copilot лучше всего подходит для создания шаблонов и базового кода.

Предложения кода и автодополнение

Когда вы пишете код, GitHub Copilot может делать предложения на основе контекста редактируемого файла. Иногда он предлагает несколько предложений, которые вы можете переключать, чтобы найти то, что вам нравится. Вы также можете объединить код из нескольких предложений. Если вам не нравится первая партия рекомендаций, которую генерирует GitHub Copilot, вы можете запросить дополнительные.

Эффективная отладка и исправление ошибок

Вы можете попросить GitHub Copilot порекомендовать стратегии и решения для исправления ошибок кода. В своей IDE опишите ошибку в чате Copilot и запросите решение. Если вы используете CLI, вы можете использовать /fix для создания потенциальных исправлений. GitHub Copilot учитывает код ошибки, окружающий код и синтаксис кода, чтобы генерировать возможные решения.

Кроме того, если команда не запускается в командном терминале, GitHub Copilot предложит возможные причины сбоя кода и возможные решения.

Автоматизация написания тест-кейсов

Если вы хотите убедиться, что ваш код будет работать так, как запланировано, GitHub Copilot может помочь вам написать примеры модульного тестирования. Вы можете выбрать блок кода и попросить GitHub Copilot создать модульный тест или описать, что вы хотите протестировать.

Интерактивное обсуждение кода

Вы можете взаимодействовать с GitHub Copilot, используя естественный язык, задавая вопросы и получая рекомендации по проблемам кодирования. Вместо поиска по форумам или копания в документации вы можете получить ответы на свои вопросы по кодированию прямо в редакторе.

Попробуйте задать GitHub Copilot следующее:

• Как настроить новый проект на определенном языке кодирования
• Плюсы и минусы различных архитектур программного обеспечения.
• Объясните, что делает фрагмент кода
• Предоставьте правила синтаксиса, связанные с конкретным языком.
• Обсудите проблему с кодированием, например, почему код не работает должным образом.

Оптимизация документации

GitHub Copilot может написать документацию для вашего кода. Начните писать документацию, и она автоматически заполнит ее за вас. Как и в случае с автодополнением кода, вы можете циклически просматривать предложения, чтобы найти тот, который подходит вашему коду. Затем вы можете выбрать правильный текст и внести изменения, чтобы документация была полной и точной. Он также может предлагать такие подразделы, как «Тесты», «Использование» и «Руководство для участников».

Оптимизация и рефакторинг кода

Вы можете использовать GitHub Copilot, чтобы сделать ваш код более эффективным, читаемым и удобным в обслуживании. Выделите блок кода и предложите его оптимизировать. Благодаря этой возможности GitHub Copilot может помочь вам упростить такие задачи, как реорганизация блоков кода, переименование переменных и сделать код более кратким.

Плюсы использования GitHub Copilot

Использование GitHub Copilot поможет вам работать более эффективно и может стать частью вашего набора инструментов для обучения программированию. Вы также можете извлечь выгоду из обмена идеями с огромным сообществом GitHub.

Давайте подробнее рассмотрим плюсы использования GitHub Copilot.

Оптимизированная эффективность кодирования

Генеративный искусственный интеллект дает разработчикам значительный прирост производительности. Согласно одному исследованию, программисты пар ИИ могут сократить время генерации кода на 35-45%. GitHub Copilot ускоряет процессы кодирования, автоматизируя повторяющиеся задачи, выполняемые вручную. Это позволяет вам тратить больше времени на более сложные действия по кодированию.

Вот несколько способов сэкономить время:

• Уменьшает необходимость вводить повторяющиеся фрагменты кода или искать определенный синтаксис.
• Автоматизирует документацию
• Предлагает ответы на вопросы по кодированию, не требуя выхода из редактора.
• Пишет шаблонный код для общих задач, таких как настройка функций, классов или обработка ошибок.
• Экономит время, затрачиваемое на поиск устаревшего, неэффективного кода и поиск способов его улучшения.
• Предоставляет предложения по коду, которые помогут вам начать проект.

Образовательные ресурсы для непрерывного обучения

GitHub Copilot может помочь начинающим и опытным программистам улучшить свои навыки. При использовании вместе с другими образовательными ресурсами по программированию он может помочь вам изучить основы.

Вот как:

• Исследовательские концепции и терминология кодирования
• Получите предложения по улучшению кода
• Поощряйте использование лучших практик кодирования
• Получите представление о правильном синтаксисе и структуре файлов, что поможет вам распознать основные закономерности, лежащие в основе этих практик.
• Изучите несколько подходов к решению проблем с кодированием.
• Задавайте вопросы об фрагментах кода, чтобы глубже понять, что они означают и почему они здесь.

Участие сообщества

Эксперименты и исследования необходимы для успешного использования генеративных платформ искусственного интеллекта. Поскольку GitHub имеет большое активное глобальное сообщество, вы, скорее всего, найдете других пользователей Copilot, с которыми у вас есть что-то общее. Сообщество позволяет пользователям учиться друг у друга, делиться советами и обсуждать последние обновления. Вы найдете полезную и актуальную информацию на форумах, в социальных сетях, подкастах и ​​на YouTube.

Наличие большой базы пользователей также способствует улучшению GitHub Copilot. Пользователи оставляют отзывы, помогают обучать модель, создавать инновационные варианты использования и находить новые способы объединения GitHub Copilot с другими плагинами и расширениями.

Минусы использования GitHub Copilot

Как и у любой технологии, у GitHub Copilot есть потенциальные недостатки. Он может быть неточным или давать противоречивые результаты в зависимости от вашего языка программирования. Существуют также этические проблемы в отношении его обучения и реагирования.

Помните об этих потенциальных ошибках при использовании GitHub Copilot.

Неточные или проблемные ответы

Поскольку GitHub Copilot обучался на общедоступном коде, это может отражать некоторые недостатки в его базе знаний. Например, его ответы могут содержать ошибки, ссылаться на устаревшие API или содержать уязвимости безопасности. Он также может привести к утечке частного кода (например, ключей API).

Кроме того, генеративный ИИ всегда рискует дать оскорбительные или предвзятые ответы. Хотя GitHub реализовал защиту от оскорбительных запросов и ответов, она не является надежной.

В конечном итоге вы несете ответственность за проверку кода на точность, эффективность и безопасность. GitHub предоставляет несколько функций, которые помогут вам оценить код, например GitHub Actions, Dependabot, CodeQL и сканирование кода.

Владение языком программирования

GitHub Copilot технически владеет всеми общедоступными языками программирования. Однако качество ответов у некоторых лучше, чем у других.

По данным Github, вот языки, которыми он владеет лучше всего:

• Питон
• JavaScript
• Машинопись
• Рубин
• Идти
• С#
• С++

Эти языки, как правило, наиболее популярны в общедоступных репозиториях, поэтому GitHub Copilot работает с ними лучше всего. Если вы используете язык, который не так часто обсуждается на общественных форумах, вы с большей вероятностью получите неточности и меньше ответов.

Этические проблемы

Как и в случае со всем искусственным интеллектом, существуют этические опасения по поводу использования GitHub Copilot открытого кода и возможности защищать авторские права на его результаты. Разработчики GitHub Copilot заявляют, что использование общедоступных данных для обучения подпадает под защиту добросовестного использования.

Недоброжелатели говорят, что на обучающие данные GitHub на самом деле распространяется действие лицензий с авторским левом или лицензий на бесплатное и открытое программное обеспечение (FOSS), которые требуют от вас соблюдения определенных правил атрибуции. Благодаря лицензиям с авторским левом авторы могут диктовать, как использовать их произведения. Некоторые эксперты говорят, что GitHub нарушает эти принципы. Другие говорят, что GitHub Copilot не делает ничего противозаконного, но нам нужно более широко поговорить об искусственном интеллекте и использовании им данных с открытым исходным кодом.

В конечном итоге решение примут регулирующие органы и суды. Это не повод избегать использования GitHub Copilot, но об этом следует знать. Если вы широко используете GitHub Copilot для коммерческих проектов, возможно, вам захочется обсудить с экспертом вашу подверженность юридическим рискам.

Что будет дальше с GitHub Copilot и другими помощниками по программированию с использованием искусственного интеллекта?

GitHub Copilot поможет вам быстрее писать код, поощрять использование лучших практик программирования и расширять ваши знания в области кодирования. Его широкие возможности, от предложения следующей строки кода до написания тестовых примеров, упрощают многие из наиболее ручных и утомительных аспектов кодирования. Каждый, от новичков до опытных разработчиков, может воспользоваться возможностями GitHub Copilot и поучиться у его большого сообщества пользователей.

Тем не менее, это не заменит человеческих знаний. Вам следует просмотреть его ответы, чтобы убедиться в их точности и безопасности. Вы также можете предпочесть использовать его для некоторых языков программирования, а не для других, поскольку результаты могут различаться.

Так что же будет дальше с GitHub Copilot и другими платформами генеративного искусственного интеллекта? Генеративный искусственный интеллект развивается молниеносно, и оставаться в курсе новейших инструментов, приложений и правил — лучший способ подготовиться к будущему.