GitHub Copilot для программистов

Среди огромного разнообразия нейросетей, количество которых только увеличивается с каждым днём, можно выделить несколько технологий, способных качественно обрабатывать и дорабатывать код. Одним из самых популярных и известных AI помощников безусловно является GitHub Copilot. Это современный инструмент, предназначенный для программистов, использующих технологию искусственного интеллекта. Он помогает создавать код быстрее с минимальными усилиями.

Ядром GitHub Copilot является алгоритм OpenAI Codex — новая система искусственного интеллекта. Авторы программного обеспечения подчеркивают, что оно «понимает» контекст гораздо лучше, чем другие продукты этого типа, предлагаемые на рынке. Независимо от того, работает ли разработчик над документом, комментарием или функцией, GitHub Copilot предоставляет контекстно-зависимые предложения на основе собранных данных. Буквально через секунды GitHub может представить пример использования новой функции или объекта.

Программа «узнает» то, как пишет данный программист, и на основе собранной информации предлагает автодополнение тех или иных элементов кода во время работы. Инструмент позволяет создавать код более эффективно и быстро, что делает GitHub Copilot все более популярным.

Серьезным плюсом является то, что GitHub Copilot доступен для установки в качестве расширения во многих широко используемых IDE, включая такие продукты, как Visual Studio Code, Neovim и JetBrains. Такая интеграция даёт возможность с удобством пользоваться всеми функциями и преимуществами ИИ непосредственно во время привычного процесса разработки без необходимости отвлекаться на обращение к сторонним ресурсам, отдельным чат-ботам и вебсайтам.

Установка чаще всего осуществляется с помощью встроенного в IDE плагина, а настройка также не занимает много времени и производится по инструкции в несколько кликов.

Внутри IDE Copilot представлен в виде отдельного пункта в контекстном меню, которое позволяет быстро выполнить “горячие” действия с выбранным фрагментом кода, либо продолжить работу в окне встроенного плагина чат-бота.

Использование Copilot предполагает ряд полезных возможностей для облегчения и упрощения работы программиста:

Очень удобно, что подсказки от ИИ предлагаются непосредственно в процессе разработки. Это позволяет сразу оценить их полезность и воспользоваться предложенными решениями, либо продолжить дальнейшее написание кода самостоятельно.

Для более детальной работы можно перейти в отдельное окно чата плагина Copilot, где в полной мере доступны все перечисленные выше возможности в уже привычном режиме диалога с ботом.

Например, можно получить развернутое объяснение, что делает выделенный фрагмент кода

Или же попросить ИИ оптимизировать его. В случае, если разработчика устроит результат выполнения, можно сразу же заменить им существующий фрагмент путем нажатия одной кнопки в чате. Благодаря вышеописанному, Copilot позволяет разработчикам значительно сократить затраты времени на выполнение многих рутинных задач, поиску документации и информации по использованию отдельных команд, синтаксиса и принципов работы различных функций и модулей. Copilot также будет крайне полезен начинающим программистам, поможет избежать множества распространенных ошибок и быстрее разобраться с незнакомыми ранее аспектами разработки.

Создает ли GitHub Copilot идеальный код? К сожалению, нет. На официальном сайте можно прочитать, что, хотя создатели прилагают все усилия, чтобы инструмент предлагал наилучшее соответствие, нет гарантии, что предложенные решения будут работать на практике. Так, в рамках тестирования на языке Python, программа эффективно справилась с 43% запросов с первого раза и сгенерировала правильный работоспособный код после 10 попыток в 57% случаев. По этой причине очень важно тщательно проверять и тестировать каждое решение, предложенное нейросетью перед эксплуатацией.Помимо Copilot также существует масса других специализированных ИИ-сервисов, таких как StarCoder, Wolverine, Blackbox AI. Эти инструменты предназначены для поддержки разработчиков в различных аспектах программирования, включая написание кода, автоматическую отладку, анализ и предложения по улучшению кода. Я с ними ознакомился лишь поверхностно, а потому буду признателен, если поделитесь своими впечатлениями и опытом работы в комментариях!

Мой тг канал про нейросети и как их использовать бесплатно!