GitHub Copilot: Was es ist, wie es funktioniert und wie man es verwendet

Veröffentlicht: 2024-04-25

Generative KI verändert die kreative Zusammenarbeit und Codierungsassistenten gehören zu den aufregendsten neuen Anwendungen. Diese Assistenten können Ihren Code verstehen, Vervollständigungen vorschlagen, ganze Funktionen generieren und alternative Ansätze vorschlagen. Hier finden Sie einen Überblick über einen der führenden KI-Codierungsassistenten, GitHub Copilot.

Inhaltsverzeichnis

  • Was ist GitHub Copilot?
  • So funktioniert GitHub Copilot
  • Wer hat GitHub Copilot erstellt?
  • Ist GitHub Copilot kostenlos?
  • So verwenden Sie GitHub Copilot
  • Tipps zur Maximierung der Effizienz
  • Vorteile der Verwendung von GitHub Copilot
  • Nachteile der Verwendung von GitHub Copilot
  • Abschluss

Was ist GitHub Copilot?

GitHub Copilot ist ein KI-Codierungsassistent, auch bekannt als KI-Paarprogrammierer. Es gibt hauptsächlich zwei Möglichkeiten, es zu verwenden: Sie können mit dem Schreiben von Code beginnen und ihn von GitHub Copilot vervollständigen lassen, oder Sie können in natürlicher Sprache beschreiben, was der Code tun soll, und die KI generiert einen Codeausschnitt für Sie.

GitHub Copilot kann Code in allen Sprachen schreiben, die in öffentlichen Repositories vorkommen, einschließlich JavaScript, TypeScript, Python und Ruby.

Sie können GitHub Copilot in Ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) und auf der Befehlszeile verwenden. Wenn Sie über ein Unternehmenskonto verfügen, können Sie auch über GitHub.com darauf zugreifen.

So funktioniert GitHub Copilot

Tools zur Code-Autovervollständigung gibt es schon seit einiger Zeit. GitHub Copilot geht noch einen Schritt weiter, denn es kann ganze Zeilen und Funktionen schreiben und Ihre Fragen beantworten. Hier finden Sie einen Überblick über die Mechanismen hinter der Plattform.

Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) verstehen

GitHub Copilot basiert auf einem großen Sprachmodell (LLM). LLMs können riesige Informationsmengen analysieren und verarbeiten und neue Inhalte wie Code, Text oder Bilder generieren.

In den frühen Phasen von Copilot experimentierte GitHub mit GPT-3, einem LLM von OpenAI. Schauen wir uns an, wie GPT-Modelle auf hohem Niveau funktionieren.

Zunächst geben Entwickler große Textmengen in das Modell ein. Der Text kann aus Webseiten, Büchern, Filmdialogen oder Forumsdiskussionen bestehen. Im Fall von GitHub Copilot wurden die Modelle mit Milliarden Zeilen Open-Source-Code gefüttert.

GPT-Modelle verarbeiten diese Daten, um Muster zwischen Wörtern und der Struktur der Sprache zu identifizieren. Sie nutzen den Kontext, um die Bedeutung des Inhalts zu verstehen, ähnlich wie wir Kontexthinweise verwenden, um die Bedeutung eines neuen Wortes herauszufinden.

Sobald das Modell seine Karte von Kontexthinweisen und Sprachmustern entwickelt hat, kann es fundierte Vorhersagen darüber treffen, was in einer Sequenz als nächstes kommen sollte. Wenn Sie also mit der Codeeingabe in GitHub Copilot beginnen, sagt GitHub Copilot den nächsten Teil Ihres Codes basierend auf den gelernten Daten voraus. Wenn Sie eine Frage stellen oder neuen Code von Grund auf anfordern, ähnelt die Antwort einer fundierten Vermutung. Es sagt jedes Wort oder jeden Codeausschnitt einzeln voraus. Ein einfaches Beispiel: Wenn GitHub Copilot erkennt, dass ein Entwickler „if __name__“ geschrieben hat, kann es den Rest der Zeile „__main__“ genau vorhersagen.

Nach dem ersten Training wird das Modell mit menschlichem Feedback verfeinert. Menschen prüfen ihre Antworten und bewerten sie hinsichtlich Genauigkeit, Relevanz und ethischen Faktoren (wie Voreingenommenheit und Beleidigung). Mit der Zeit lernt das Modell, welche Reaktionen Menschen bevorzugen.

Entwicklung der Modelle hinter GitHub Copilot

Im Jahr 2021 veröffentlichten GitHub und OpenAI Codex, einen codierungsspezifischen Ableger von GPT-3. GitHub hat dieses Modell verfeinert und trainiert, um relevantere und wünschenswertere Antworten bereitzustellen. Im Jahr 2023 gab GitHub bekannt, dass es ein intelligenteres und effizienteres Modell für Copilot verwendet, machte jedoch keine Angaben zum Namen oder zur Schulung.

Primäre Schnittstellen für die Verwendung von GitHub Copilot

GitHub Copilot bietet zwei primäre Schnittstellen für alle Benutzer: Copilot Chat und Copilot in der CLI.

Copilot Chat funktioniert in Ihrer IDE. Es unterstützt derzeit Visual Studio Code, Visual Studio und die JetBrains-IDE-Suite. Sie können einen Codeausschnitt markieren und eine Eingabeaufforderung dazu schreiben, ohne den Editor zu verlassen. Sie können auch den Anfang einer Funktion oder Codezeile schreiben, und Copilot schlägt Ihnen den Rest vor. Copilot Chat kann auch Codeausschnitte erklären, Fehlerbehebungen empfehlen, Programmierkonzepte beschreiben und Testfälle schreiben.

Copilot in der CLI stellt eine Chat-Schnittstelle innerhalb des Terminals bereit. Mit diesem Plugin können Sie über die Befehlszeile Fragen stellen oder Eingabeaufforderungen ausführen, beispielsweise eine Erklärung oder einen Vorschlag.

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Wer hat GitHub Copilot erstellt?

GitHub Copilot ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit zwischen GitHub, Microsoft und OpenAI (dem Unternehmen, das ChatGPT und DALL-E herstellt).

GitHub Copilot wurde ursprünglich im Oktober 2021 als begrenzte technische Vorschau veröffentlicht. Im Juni 2022 wurde es über ein Abonnement allen Entwicklern allgemein zugänglich gemacht.

Ist die Nutzung von GitHub Copilot kostenlos?

GitHub Copilot wird in drei kostenpflichtigen Stufen angeboten:

  • Copilot Individual für Privatanwender
  • Copilot Business für Organisationen
  • Copilot Enterprise für Unternehmen, die GitHub Enterprise Cloud nutzen, wodurch Sie mehrere Organisationen unter einem Konto haben können

Alle Abonnements werden pro Benutzer und Monat berechnet, mit Ausnahme von Copilot Individual, das auch ein Jahresabonnement anbietet. Alle Stufen bieten Copilot-Chat, GitHub-CLI und die Möglichkeit, sich in Ihren Code-Editor einzubinden. Einige wesentliche Unterschiede zwischen der persönlichen und der geschäftlichen Ebene sind der Zugriff auf Prüfprotokolle und erweiterte Richtlinienkontrollen.

Wenn Sie GitHub Copilot ausprobieren möchten, bevor Sie sich zur Zahlung verpflichten, gibt es für alle Benutzer eine einmalige 30-Tage-Testversion.

Lehrer, Schüler und Betreuer beliebter Open-Source-Projekte können GitHub Copilot kostenlos nutzen.

Tipps und Tricks zur Verwendung von GitHub Copilot

GitHub Copilot ist beeindruckend darin, natürliche Sprache zu verstehen und Ihre Bedürfnisse zu antizipieren. Dennoch müssen Sie einige Tipps und Tricks kennen, um stets qualitativ hochwertige und relevante Ergebnisse zu erzielen. Sehen wir uns einige Best Practices an, die Ihre Chancen erhöhen, die gewünschten Antworten zu erhalten.

Schreiben Sie detaillierte Eingabeaufforderungen

Um effektive Antworten zu generieren, benötigt GitHub Copilot detaillierte und präzise Eingabeaufforderungen. Dazu müssen Sie die richtigen Informationen in Ihre Eingabeaufforderungen aufnehmen. Wenn Sie beispielsweise Code zum Zeichnen eines Hauses schreiben möchten, müssen Sie die Farbe des Hauses, die Anzahl der Stockwerke und den Winkel, aus dem Sie es betrachten möchten, genau angeben.

Geben Sie Beispiele an

Wenn Sie GitHub Copilot Codebeispiele zur Verfügung stellen, ist es wahrscheinlicher, dass Sie das gewünschte Ergebnis erhalten. Dies ist eine einfache Möglichkeit, Ihrer Eingabeaufforderung Kontext hinzuzufügen, ohne erklären zu müssen, was Sie sich vorstellen. Mit einem Beispiel gibt es weniger Raum für Fehlinterpretationen.

Behalten Sie einheitliche Namenskonventionen bei

Verwenden Sie spezifische Namen, die sich auf den Zweck jeder Variablen oder Funktion beziehen, um GitHub Copilot dabei zu helfen, den Kontext zu verstehen. Diese Vorgehensweise trägt auch dazu bei, die Ausgabe von GitHub Copilot organisiert zu halten, da sie die Namenskonventionen repliziert, die Sie in Ihrem Code verwenden.

Teilen Sie die Dinge in einfache Schritte auf

GitHub Copilot funktioniert am besten, wenn Sie kürzere Codeausschnitte schreiben. Teilen Sie Ihre Aufgaben in einfache Schritte auf, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie beispielsweise eine Funktion schreiben möchten, erläutern Sie jeden Schritt, den GitHub befolgen muss, klar und deutlich. Erlauben Sie ihm, das Code-Snippet für jeden Schritt einzeln zu generieren.

Sehen Sie sich die Antworten von GitHub Copilot an

Obwohl GitHub Copilot in der Lage ist, verwendbaren Code zu generieren, bedarf es dennoch der menschlichen Aufsicht. Überprüfen Sie jede Antwort noch einmal, um sicherzustellen, dass sie korrekt ist, den Best Practices für die Codierung entspricht, Ihren Richtlinien entspricht und keine Sicherheitslücken enthält.

Öffnen Sie relevante Registerkarten

Indem Sie einige andere Registerkarten im Zusammenhang mit Ihrem Projekt geöffnet lassen, können Sie effizienter arbeiten und die Chancen auf bessere Antworten erhöhen. GitHub Copilot verwendet eine Technik namens benachbarte Tabs, um mehr Kontext zu Ihren Anfragen zu erhalten. Es durchsucht andere in Ihrer IDE geöffnete Registerkarten, um passende Codeteile zu finden und diese in seine Antworten einzubeziehen.

Möglichkeiten zur Maximierung der Entwicklungseffizienz mit GitHub Copilot

GitHub Copilot kann Ihre Prozesse auf viele Arten optimieren, von der Generierung neuen Codes bis zum Schreiben von Dokumentation. Hier sind einige der beliebtesten Anwendungen für diesen KI-Paarprogrammierer.

Generieren Sie neuen Code

GitHub Copilot kann Code von Grund auf erstellen. Sie können neue Funktionen, Klassen und andere Codestrukturen erstellen, indem Sie eine detaillierte Beschreibung Ihres Ziels schreiben. Das Schreiben von Grund auf mit GitHub Copilot eignet sich am besten zum Entwerfen von Boilerplates und Basiscode.

Codevorschläge und automatische Vervollständigung

Während Sie Code schreiben, kann GitHub Copilot Vorschläge machen, die auf dem Kontext der Datei basieren, die Sie bearbeiten. Manchmal werden mehrere Vorschläge angezeigt, die Sie durchblättern können, um den Vorschlag zu finden, der Ihnen gefällt. Sie können auch Code aus mehr als einem Vorschlag kombinieren. Wenn Ihnen die ersten Empfehlungen, die GitHub Copilot generiert, nicht gefallen, können Sie weitere anfordern.

Effizientes Debugging und Fehlerkorrektur

Sie können GitHub Copilot bitten, Strategien und Lösungen zur Behebung von Codefehlern zu empfehlen. Beschreiben Sie in Ihrer IDE den Fehler im Copilot-Chat und fragen Sie nach einer Lösung. Wenn Sie die CLI verwenden, können Sie /fix verwenden, um potenzielle Korrekturen zu generieren. GitHub Copilot berücksichtigt den Fehlercode, den umgebenden Code und die Codesyntax, um mögliche Lösungen zu generieren.

Wenn ein Befehl nicht im Befehlsterminal ausgeführt wird, schlägt GitHub Copilot außerdem mögliche Gründe vor, warum der Code fehlgeschlagen ist, und bietet mögliche Lösungen an.

Automatisieren Sie das Schreiben von Testfällen

Wenn Sie überprüfen möchten, ob Ihr Code wie geplant funktioniert, kann GitHub Copilot Ihnen beim Schreiben von Unit-Testfällen helfen. Sie können einen Codeblock auswählen und GitHub Copilot bitten, einen Komponententest zu erstellen oder zu beschreiben, was Sie testen möchten.

Interaktive Code-Diskussionen

Sie können mit GitHub Copilot interagieren, indem Sie natürliche Sprache verwenden, um Fragen zu stellen und Anleitungen zu Codierungsherausforderungen zu erhalten. Anstatt Foren zu durchsuchen oder Dokumentationen zu wühlen, können Sie Antworten auf Ihre Programmierfragen direkt in Ihrem Editor erhalten.

Fragen Sie GitHub Copilot Folgendes:

  • So richten Sie ein neues Projekt in einer bestimmten Programmiersprache ein
  • Die Vor- und Nachteile verschiedener Softwarearchitekturen
  • Erklären Sie, was ein Codeausschnitt bewirkt
  • Geben Sie die Syntaxregeln an, die einer bestimmten Sprache zugeordnet sind
  • Besprechen Sie ein Codierungsproblem, beispielsweise warum der Code nicht wie erwartet funktioniert

Optimierte Dokumentation

GitHub Copilot kann Dokumentation für Ihren Code schreiben. Beginnen Sie mit dem Schreiben Ihrer Dokumentation und diese wird automatisch für Sie vervollständigt. Genau wie bei der Codierung von automatischen Vervollständigungen können Sie die Vorschläge durchgehen, um denjenigen zu finden, der zu Ihrem Code passt. Anschließend können Sie den richtigen Text auswählen und Änderungen vornehmen, damit die Dokumentation vollständig und korrekt ist. Es kann auch Unterabschnitte wie Tests, Verwendung und Richtlinien für Mitwirkende vorschlagen.

Codeoptimierung und Refactoring

Sie können GitHub Copilot verwenden, um Ihren Code effizienter, lesbarer oder wartbarer zu machen. Markieren Sie einen Codeblock und fordern Sie ihn auf, ihn zu optimieren. Mit dieser Funktion kann GitHub Copilot Ihnen dabei helfen, Dinge wie die Neuorganisation von Codeblöcken, das Umbenennen von Variablen und die Präzisierung des Codes zu optimieren.

Vorteile der Verwendung von GitHub Copilot

Die Verwendung von GitHub Copilot hilft Ihnen, effizienter zu arbeiten und kann Teil Ihres Toolkits für die Codierungsausbildung sein. Sie können auch davon profitieren, Erkenntnisse mit der riesigen GitHub-Community zu teilen.

Werfen wir einen genaueren Blick auf die Vorteile der Verwendung von GitHub Copilot.

Optimierte Codierungseffizienz

Generative KI verschafft Entwicklern einen großen Produktivitätsschub. Einer Studie zufolge können KI-Paarprogrammierer die Codegenerierungszeit um 35–45 % verkürzen. GitHub Copilot beschleunigt Codierungsprozesse durch die Automatisierung manueller, sich wiederholender Aufgaben. Dadurch können Sie mehr Zeit für komplexere Codierungsaktivitäten aufwenden.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie dadurch Zeit sparen können:

  • Reduziert die Notwendigkeit, sich wiederholende Codefragmente einzugeben oder nach einer bestimmten Syntax zu suchen
  • Automatisiert die Dokumentation
  • Bietet Antworten auf Programmierfragen, ohne dass Sie den Editor verlassen müssen
  • Schreibt Standardcode für allgemeine Aufgaben wie das Einrichten von Funktionen, Klassen oder Fehlerbehandlung
  • Spart Zeit für die Suche nach veraltetem, ineffizientem Code und die Suche nach Verbesserungsmöglichkeiten
  • Bietet Codevorschläge, die Ihnen beim Start Ihres Projekts helfen

Bildungsressourcen für kontinuierliches Lernen

GitHub Copilot kann angehenden und erfahrenen Programmierern dabei helfen, ihre Fähigkeiten zu verbessern. Wenn es zusammen mit anderen Ressourcen für den Programmierunterricht verwendet wird, kann es Ihnen dabei helfen, die Grundlagen zu erlernen.

So geht's:

  • Recherchieren Sie Codierungskonzepte und Terminologie
  • Erhalten Sie Vorschläge zur Verbesserung des Codes
  • Fördern Sie die Verwendung von Best Practices für die Codierung
  • Machen Sie sich mit der korrekten Syntax und Dateistruktur vertraut, um die zugrunde liegenden Muster dieser Praktiken zu erkennen
  • Entdecken Sie verschiedene Ansätze zur Lösung von Codierungsproblemen
  • Stellen Sie Fragen zu Codeausschnitten, um Ihr Verständnis dafür zu vertiefen, was sie bedeuten oder warum sie vorhanden sind

Engagement in der Gemeinschaft

Experimentieren und Erkunden sind für den erfolgreichen Einsatz generativer KI-Plattformen unerlässlich. Da GitHub über eine große, aktive, globale Community verfügt, werden Sie wahrscheinlich andere Copilot-Benutzer finden, mit denen Sie etwas gemeinsam haben. Die Community ermöglicht es Benutzern, voneinander zu lernen, Tipps auszutauschen und die neuesten Updates zu diskutieren. Nützliche und relevante Informationen finden Sie in Foren, sozialen Medien, Podcasts und YouTube.

Eine große Benutzerbasis trägt auch zur Verbesserung von GitHub Copilot bei. Benutzer geben Feedback, helfen beim Trainieren des Modells, erstellen innovative Anwendungsfälle und finden neue Möglichkeiten, GitHub Copilot mit anderen Plugins und Erweiterungen zu kombinieren.

Nachteile der Verwendung von GitHub Copilot

Wie jede Technologie hat GitHub Copilot potenzielle Nachteile. Es kann je nach Programmiersprache ungenau sein oder inkonsistente Ergebnisse generieren. Es gibt auch ethische Bedenken hinsichtlich seiner Ausbildung und Reaktionen.

Berücksichtigen Sie diese potenziellen Fallstricke, wenn Sie GitHub Copilot verwenden.

Ungenaue oder problematische Antworten

Da GitHub Copilot mit öffentlich verfügbarem Code trainiert wurde, spiegelt er möglicherweise einige der Mängel in seiner Wissensbasis wider. Die Antworten können beispielsweise Fehler enthalten, auf veraltete APIs verweisen oder Sicherheitslücken enthalten. Es kann auch dazu kommen, dass privater Code (z. B. API-Schlüssel) verloren geht.

Außerdem besteht bei generativer KI immer das Risiko, beleidigende oder voreingenommene Reaktionen hervorzurufen. Obwohl GitHub Schutzmaßnahmen gegen anstößige Eingabeaufforderungen und Antworten implementiert hat, sind diese nicht narrensicher.

Letztendlich sind Sie dafür verantwortlich, den Code auf Genauigkeit, Wirksamkeit und Sicherheit zu überprüfen. GitHub bietet mehrere Funktionen, die Ihnen bei der Codebewertung helfen, wie GitHub Actions, Dependabot, CodeQL und Code-Scanning.

Kenntnisse in Programmiersprachen

GitHub Copilot beherrscht technisch alle öffentlich verfügbaren Programmiersprachen. Allerdings ist die Qualität der Antworten bei manchen besser als bei anderen.

Hier sind die Sprachen, in denen es laut Github am besten beherrscht:

  • Python
  • JavaScript
  • Typoskript
  • Rubin
  • Gehen
  • C#
  • C++

Diese Sprachen sind in öffentlichen Repositories in der Regel am beliebtesten, daher schneidet GitHub Copilot mit ihnen am besten ab. Wenn Sie eine Sprache verwenden, die in öffentlichen Foren nicht so häufig diskutiert wird, ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass Sie Ungenauigkeiten und weniger Antworten erhalten.

Ethische Bedenken

Wie bei jeder KI gibt es ethische Bedenken hinsichtlich der Verwendung von öffentlichem Code durch GitHub Copilot und der Möglichkeit, dessen Ausgabe urheberrechtlich zu schützen. Die Entwickler von GitHub Copilot sagen, dass die Verwendung öffentlicher Daten für das Training unter den Schutz der fairen Nutzung fällt.

Kritiker sagen, dass die Trainingsdaten von GitHub tatsächlich durch Copyleft oder FOSS-Lizenzen (Free and Open Source Software) abgedeckt sind, die die Einhaltung spezifischer Richtlinien für die Namensnennung erfordern. Mit Copyleft-Lizenzen können Autoren bestimmen, wie ihr Werk verwendet wird. Einige Experten sagen, dass GitHub gegen diese Grundsätze verstößt. Andere sagen, dass GitHub Copilot nichts Illegales tut, aber wir müssen eine breitere Diskussion über KI und ihre Nutzung von Open-Source-Daten führen.

Letztlich werden Regulierungsbehörden und Gerichte entscheiden. Dies ist kein Grund, die Verwendung von GitHub Copilot zu meiden, aber es ist etwas, dessen Sie sich bewusst sein sollten. Wenn Sie GitHub Copilot ausgiebig für kommerzielle Projekte nutzen, möchten Sie möglicherweise mit einem Experten besprechen, welchen rechtlichen Risiken Sie ausgesetzt sind.

Was kommt als nächstes für GitHub Copilot und andere KI-Codierungsassistenten?

GitHub Copilot kann Ihnen dabei helfen, schneller zu programmieren, die Verwendung von Best Practices für die Programmierung zu fördern und Ihr Programmierwissen zu erweitern. Seine weitreichenden Funktionen, vom Vorschlag der nächsten Codezeile bis zum Schreiben von Testfällen, rationalisieren viele der eher manuellen, mühsamen Aspekte der Codierung. Jeder, vom neuen Entwickler bis zum erfahrenen Entwickler, kann die Funktionen von GitHub Copilot nutzen und von der großen Benutzergemeinschaft lernen.

Dennoch ist es kein Ersatz für menschliches Wissen. Sie sollten die Antworten überprüfen, um sicherzustellen, dass sie korrekt und sicher sind. Möglicherweise bevorzugen Sie es auch für einige Programmiersprachen gegenüber anderen, da die Ergebnisse variieren können.

Wie geht es also mit GitHub Copilot und anderen generativen KI-Plattformen weiter? Die generative KI schreitet rasant voran und es ist die beste Möglichkeit, sich auf die Zukunft vorzubereiten, wenn man über die neuesten Tools, Anwendungen und Vorschriften auf dem Laufenden bleibt.