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GitHub Copilot是【shì】一款由GitHub 联合 OpenAI推出的编程工具,软【ruǎn】件能够帮助用户矫正【zhèng】代码中的错误,并【bìng】且能够根据用户的代码上下文自动写入之后的代码,能够有效提升你的工作效率,有需要的用户欢【huān】迎下载使用!
GitHub Copilot 接受了数十亿【yì】行公共代码的培训【xùn】,可以帮助用户快速编程,而不【bú】只是代码补全那么简单。
GitHub Copilot 可以根【gēn】据上下文自动写【xiě】代码,包括文档字符串、注释、函数名称、代码,只要用【yòng】户给出【chū】提示,就可以写出完整的函数,将程序【xù】员从重复【fù】的编写中解放出来。
可将注释【shì】转换为代【dài】码:你可描述自己想要的【de】逻辑注释,然后交由 GitHub Copilot 来组装代码。
自动填充重复代码:GitHub Copilot 非常适合快速生成样板和重复的代码【mǎ】模式。你只需给它【tā】一些【xiē】例子,然后它就会生【shēng】成其余【yú】的部分。
无需辛苦【kǔ】调【diào】试:所有强大的软件工程项目,都需要对功能代码进行繁重的调试。导入单【dān】元测试包,即可让 GitHub Copilot 与你的实现代码进行匹配测试【shì】。
获取变【biàn】通方案:如需评估几【jǐ】种不同的替代方案,GitHub Copilot 亦【yì】能够向你展示潜在的【de】解决方【fāng】案列表。你可直接套用,或在此基础上进行适当的修改【gǎi】,以满足实际需求。
演示案例
▲ 根据函数名写代码(蓝色部分为自动生成内容)
▲ 根据注释写代码
▲ 根据重复内容写代码
▲ 导入单元测试包,自动写测试代码
▲ 还可以给出多种解决方案,供用户选择
(1)GitHub Copilot 到底有多好?
基于近期【qī】针对【duì】一组开源存储库中具有【yǒu】良好测试覆盖率的 Python 函数的基准测【cè】试,我们特地清楚了函数【shù】体并要求 GitHub Copilot 对其进行填充。
结果发现,模型在【zài】初次尝试时【shí】的准确率为 43%,十次尝试的正确率则是 57% 。而随着时【shí】间的推移,它肯定会变得越来越聪【cōng】明【míng】。
(2)GitHub Copilot 能否帮助协助完美的代码?
不会。因为 GitHub Copilot 只会尝试了解编程者的意图,并尽可能地【dì】生成最佳代码。然而它给【gěi】出的代码建【jiàn】议,并不总是最有效、甚至【zhì】是毫无意义的。
即便如此,我们仍在努力让 GitHub Copilot 变得更好,且其给【gěi】出的【de】任何代码建议,还是需要经过仔细的测【cè】试和【hé】审查【chá】。毕竟对品质的最终把控,还【hái】是在开发者自己手上。