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微软旗下代码托管平台 GitHub,刚刚推出了名叫 Copilot 的 AI 编程辅助工具。在将之引入集成开发环境(IDE)后,便可向程序员给出基于人工智能(AI)的分析建议。而且它不仅能逐行给出分析参考意见,还能够对完整代码进行遍历。此外 GitHub 表示,Copilot 将支持多种编程语言和框架。 (来自:GitHub Blog)不过今日推出的技术预览版本,暂时仅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 语言。 据悉,GitHub Copilot 是一个受到 OpenAI Codex 支持的新项目,后者是 OpenAI 这个非盈利组织打造的新型人工智能系统,此前已经接手了数十亿行公共代码的训练。 与市面上绝大多数编程辅助工具相比,GitHub Copilot 的全文理解能力要强大得多。无论是文档字符串、注释、函数名称,还是代码本身,它都会基于上下文合成代码进行匹配。 以下是 GitHub Copilot 的官方功能介绍:可将注释转换为代码:你可描述自己想要的逻辑注释,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模式。你只需给它一些例子,然后它就会生成其余的部分。 无需辛苦调试: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。导入单元测试包,即可让 GitHub Copilot 与你的实现代码进行匹配测试。 获取变通方案:如需评估几种不同的替代方案,GitHub Copilot 亦能够向你展示潜在的解决方案列表。你可直接套用,或在此基础上进行适当的修改,以满足实际需求。 (Copilot 传送门)目前 GitHub Copilot 已作为 Visual Studio Code 的一项扩展而提供,不过在试用 Copilot 之前,还请务必查看以下来自 GitHub 团队的快速问答(FAQ)。 (1)GitHub Copilot 到底有多好? 基于近期针对一组开源存储库中具有良好测试覆盖率的 Python 函数的基准测试,我们特地清楚了函数体并要求 GitHub Copilot 对其进行填充。 结果发现,模型在初次尝试时的准确率为 43%,十次尝试的正确率则是 57% 。而随着时间的推移,它肯定会变得越来越聪明。 (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,并尽可能地生成最佳代码。然而它给出的代码建议,并不总是最有效、甚至是毫无意义的。 即便如此,我们仍在努力让 GitHub Copilot 变得更好,且其给出的任何代码建议,还是需要经过仔细的测试和审查。毕竟对品质的最终把控,还是在开发者自己手上。 免责声明:如果本文章内容侵犯了您的权益,请联系我们,我们会及时处理,谢谢合作!
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