GitHub Copilot: 정의, 작동 방식 및 사용 방법

게시 됨: 2024-04-25

생성적 AI(Generative AI)는 창의적인 협업의 양상을 바꾸고 있으며, 코딩 도우미는 가장 흥미로운 새로운 애플리케이션 중 하나입니다. 이러한 도우미는 코드를 이해하고, 완성을 제안하고, 전체 기능을 생성하고, 대체 접근 방식을 제안할 수 있습니다. 다음은 선도적인 AI 코딩 도우미 중 하나인 GitHub Copilot에 대한 개요입니다.

목차

  • GitHub Copilot이란 무엇입니까?
  • GitHub Copilot 작동 방식
  • GitHub Copilot을 만든 사람은 누구인가요?
  • GitHub Copilot은 무료인가요?
  • GitHub Copilot을 사용하는 방법
  • 효율성을 극대화하는 팁
  • GitHub Copilot 사용의 장점
  • GitHub Copilot 사용의 단점
  • 결론

GitHub Copilot이란 무엇입니까?

GitHub Copilot은 AI 쌍 프로그래머라고도 알려진 AI 코딩 도우미입니다. 이를 사용하는 두 가지 기본 방법이 있습니다. 코드 작성을 시작하고 GitHub Copilot이 이를 완료하도록 하거나, 자연어를 사용하여 코드에서 수행할 작업을 설명하면 AI가 코드 조각을 생성합니다.

GitHub Copilot은 JavaScript, TypeScript, Python 및 Ruby를 포함하여 공개 리포지토리에 나타나는 모든 언어로 코드를 작성할 수 있습니다.

IDE(통합 개발 환경) 및 명령줄에서 GitHub Copilot을 사용할 수 있습니다. 기업 수준 계정이 있는 경우 GitHub.com에서도 액세스할 수 있습니다.

GitHub Copilot 작동 방식

코드 자동 완성 도구는 한동안 사용되어 왔습니다. GitHub Copilot은 전체 라인과 기능을 작성하고 질문에 답할 수 있기 때문에 더 발전합니다. 다음은 플랫폼 뒤에 있는 메커니즘에 대한 개요입니다.

생성 AI 및 대규모 언어 모델(LLM) 이해

GitHub Copilot은 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 구축되었습니다. LLM은 엄청난 양의 정보를 분석 및 처리하고 코드, 텍스트 또는 이미지와 같은 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Copilot 초기 단계에서 GitHub는 OpenAI가 만든 LLM인 GPT-3를 실험했습니다. GPT 모델이 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

첫째, 개발자는 모델에 많은 양의 텍스트를 입력합니다. 텍스트는 웹 페이지, 책, 영화 대화 또는 포럼 토론이 될 수 있습니다. GitHub Copilot의 경우 모델에 수십억 줄의 오픈 소스 코드가 제공되었습니다.

GPT 모델은 해당 데이터를 처리하여 단어와 언어 구조 사이의 패턴을 식별합니다. 새로운 단어의 의미를 파악하기 위해 문맥 단서를 사용하는 것과 유사하게 내용의 의미를 이해하기 위해 문맥을 사용합니다.

모델이 상황 단서와 언어 패턴의 맵을 개발하면 순서대로 다음에 무엇이 나올지에 대한 교육적인 예측을 할 수 있습니다. 따라서 GitHub Copilot에서 코드 입력을 시작하면 학습한 데이터를 기반으로 코드의 다음 부분을 예측합니다. 질문을 하거나 처음부터 새 코드를 요청하면 해당 응답은 고도로 숙련된 추측과 같습니다. 각 단어나 코드 조각을 하나씩 예측합니다. 기본적인 예를 들어, GitHub Copilot은 개발자가 'if __name__'을 작성한 것을 확인하면 '__main__' 줄의 나머지 부분을 정확하게 예측할 수 있습니다.

초기 훈련 후 모델은 사람의 피드백을 통해 미세 조정됩니다. 인간은 응답을 검토하고 정확성, 관련성 및 윤리적 요인(예: 편견 및 공격성)을 기준으로 평가합니다. 시간이 지나면서 모델은 인간이 어떤 반응을 선호하는지 학습합니다.

GitHub Copilot의 모델 진화

2021년 GitHub와 OpenAI는 GPT-3의 코딩 전용 파생물인 Codex를 출시했습니다. GitHub는 보다 적절하고 바람직한 응답을 제공하기 위해 이 모델을 개선하고 훈련했습니다. 2023년 GitHub는 Copilot에 더 스마트하고 효율적인 모델을 사용한다고 발표했지만 이름이나 교육에 대한 세부 정보는 제공하지 않았습니다.

GitHub Copilot 사용을 위한 기본 인터페이스

GitHub Copilot은 모든 사용자에게 Copilot Chat과 CLI의 Copilot이라는 두 가지 기본 인터페이스를 제공합니다.

Copilot Chat은 IDE 내에서 작동합니다. 현재 Visual Studio Code, Visual Studio 및 JetBrains IDE 제품군을 지원합니다. 편집기를 종료하지 않고도 코드 조각을 강조 표시하고 이에 대한 프롬프트를 작성할 수 있습니다. 함수 또는 코드 줄의 시작 부분을 작성할 수도 있으며 Copilot이 나머지 부분을 제안합니다. Copilot Chat은 코드 조각을 설명하고, 버그 수정을 권장하고, 프로그래밍 개념을 설명하고, 테스트 사례를 작성할 수도 있습니다.

CLI의 Copilot은 터미널 내에서 채팅 인터페이스를 제공합니다. 이 플러그인을 사용하면 설명이나 제안 제공과 같은 명령줄에 대한 질문을 하거나 프롬프트를 실행할 수 있습니다.

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GitHub Copilot을 만든 사람은 누구인가요?

GitHub Copilot은 GitHub, Microsoft 및 OpenAI(ChatGPT 및 DALL-E를 만드는 회사) 간의 협업 결과입니다.

GitHub Copilot은 제한된 기술 미리 보기로 2021년 10월에 처음 출시되었습니다. 2022년 6월에는 구독을 통해 모든 개발자가 광범위하게 사용할 수 있게 되었습니다.

GitHub Copilot은 무료로 사용할 수 있나요?

GitHub Copilot은 세 가지 유료 계층으로 제공됩니다.

  • 개인 사용자를 위한 Copilot Individual
  • 조직을 위한 코파일럿 비즈니스
  • 하나의 계정으로 여러 조직을 보유할 수 있는 GitHub Enterprise Cloud를 사용하는 기업을 위한 Copilot Enterprise

연간 구독도 제공하는 Copilot Individual을 제외하고 모든 구독은 사용자당 월 단위로 가격이 책정됩니다. 모든 계층은 Copilot Chat, GitHub CLI 및 코드 편집기에 연결하는 기능을 제공합니다. 개인 계층과 비즈니스 계층 간의 몇 가지 주요 차이점은 감사 로그에 대한 액세스와 강화된 정책 제어입니다.

결제하기 전에 GitHub Copilot을 사용해 보고 싶다면 모든 사용자에게 1회 30일 평가판이 제공됩니다.

인기 있는 오픈 소스 프로젝트의 교사, 학생 및 관리자는 GitHub Copilot을 무료로 사용할 수 있습니다.

GitHub Copilot 사용에 대한 팁과 요령

GitHub Copilot은 자연어를 이해하고 사용자의 요구 사항을 예측하는 데 인상적입니다. 하지만 지속적으로 고품질의 관련성 있는 결과를 얻으려면 몇 가지 팁과 요령을 알아야 합니다. 원하는 응답을 얻을 가능성을 높이는 몇 가지 모범 사례를 검토해 보겠습니다.

자세한 프롬프트 작성

효과적인 응답을 생성하려면 GitHub Copilot에 상세하고 정확한 프롬프트가 필요합니다. 이렇게 하려면 프롬프트에 올바른 정보를 포함해야 합니다. 예를 들어, 집을 그리는 코드를 작성하려면 집의 색상, 층 수, 집을 보고 싶은 각도를 자세히 설명해야 합니다.

예시 제공

GitHub Copilot에 코드 예제를 제공하면 원하는 결과를 얻을 가능성이 더 높습니다. 이는 무엇을 구상하고 있는지 설명하지 않고도 프롬프트에 컨텍스트를 추가할 수 있는 간단한 방법입니다. 예를 들면 오해의 여지가 적습니다.

일관된 명명 규칙 유지

GitHub Copilot이 컨텍스트를 이해하는 데 도움이 되도록 각 변수 또는 함수의 목적과 관련된 특정 이름을 사용합니다. 이 방법은 코드에서 사용하는 명명 규칙을 복제하므로 GitHub Copilot의 출력을 체계적으로 유지하는 데도 도움이 됩니다.

간단한 단계로 나누기

GitHub Copilot은 짧은 코드 조각을 작성할 때 가장 잘 작동합니다. 최상의 결과를 얻으려면 작업을 간단한 단계로 나누십시오. 예를 들어 함수를 작성하려면 GitHub에서 따라야 하는 각 단계를 명확하게 설명하세요. 각 단계에 대한 코드 조각을 하나씩 생성하도록 허용합니다.

GitHub Copilot의 답변 검토

GitHub Copilot은 사용 가능한 코드를 생성하는 데 능숙하지만 여전히 사람의 감독이 필요합니다. 각 답변이 정확하고 코딩 모범 사례를 충족하며 정책을 준수하고 보안 취약점이 없는지 다시 확인하세요.

관련 탭 열기

프로젝트와 관련된 다른 탭 몇 개를 열어두면 더 효율적으로 작업하고 더 나은 응답을 얻을 확률이 높아집니다. GitHub Copilot은 인접 탭이라는 기술을 사용하여 요청에 대한 더 많은 컨텍스트를 얻습니다. IDE에 열려 있는 다른 탭을 검색하여 일치하는 코드 조각을 찾아 응답에 포함합니다.

GitHub Copilot을 사용하여 개발 효율성을 극대화하는 방법

GitHub Copilot은 새로운 코드 생성부터 문서 작성까지 다양한 방법으로 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이 AI 쌍 프로그래머를 위한 가장 인기 있는 응용 프로그램은 다음과 같습니다.

새 코드 생성

GitHub Copilot은 처음부터 코드를 생성할 수 있습니다. 목표에 대한 자세한 설명을 작성하여 새로운 함수, 클래스 및 기타 코드 구조를 만들 수 있습니다. GitHub Copilot을 사용하여 처음부터 작성하는 것은 상용구 및 기본 코드 초안 작성에 가장 적합합니다.

코드 제안 및 자동 완성

코드를 작성할 때 GitHub Copilot은 편집 중인 파일의 컨텍스트를 기반으로 제안을 제공할 수 있습니다. 때로는 여러 가지 제안을 제공하며 이를 통해 원하는 것을 찾을 수 있습니다. 둘 이상의 제안에서 코드를 결합할 수도 있습니다. GitHub Copilot이 생성한 첫 번째 권장 사항 배치가 마음에 들지 않으면 추가로 요청할 수 있습니다.

효율적인 디버깅 및 오류 수정

GitHub Copilot에 코드 오류 수정을 위한 전략과 솔루션 추천을 요청할 수 있습니다. IDE에서 Copilot Chat의 오류를 설명하고 해결 방법을 요청하세요. CLI를 사용하는 경우 /fix를 사용하여 잠재적인 수정 사항을 생성할 수 있습니다. GitHub Copilot은 오류 코드, 주변 코드 및 코드 구문을 고려하여 가능한 솔루션을 생성합니다.

또한 명령 터미널에서 명령이 실행되지 않는 경우 GitHub Copilot은 코드가 실패한 이유를 제안하고 잠재적인 솔루션을 제공합니다.

테스트 케이스 작성 자동화

코드가 계획대로 작동하는지 확인하려는 경우 GitHub Copilot을 사용하면 단위 테스트 사례를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 코드 블록을 선택하고 GitHub Copilot에 단위 테스트를 생성하거나 테스트하려는 내용을 설명하도록 요청할 수 있습니다.

대화형 코드 토론

자연어를 사용하여 GitHub Copilot과 상호 작용하여 질문하고 코딩 문제에 대한 지침을 얻을 수 있습니다. 포럼을 검색하거나 문서를 뒤지는 대신 편집기 내에서 바로 코딩 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

GitHub Copilot에 다음을 요청해 보세요.

  • 특정 코딩 언어로 새 프로젝트를 설정하는 방법
  • 다양한 소프트웨어 아키텍처의 장단점
  • 코드 조각의 기능을 설명하세요.
  • 특정 언어와 관련된 구문 규칙 제공
  • 코드가 예상대로 작동하지 않는 이유 등 코딩 문제에 대해 설명합니다.

문서화 간소화

GitHub Copilot은 코드에 대한 문서를 작성할 수 있습니다. 문서 작성을 시작하면 자동 완성됩니다. 코딩 자동 완성과 마찬가지로 제안 사항을 순환하면서 코드에 맞는 제안 사항을 찾을 수 있습니다. 그런 다음 올바른 텍스트를 선택하고 편집하여 문서가 완전하고 정확하도록 할 수 있습니다. 또한 테스트, 사용법, 기여자를 위한 지침과 같은 하위 섹션을 제안할 수도 있습니다.

코드 최적화 및 리팩토링

GitHub Copilot을 사용하여 코드를 보다 효율적이고 읽기 쉽고 유지 관리 가능하게 만들 수 있습니다. 코드 블록을 강조 표시하고 최적화하라는 메시지를 표시합니다. 이 기능을 통해 GitHub Copilot은 코드 블록 재구성, 변수 이름 변경, 코드를 더욱 간결하게 만드는 등의 작업을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

GitHub Copilot 사용의 장점

GitHub Copilot을 사용하면 보다 효율적으로 작업할 수 있으며 코딩 교육 툴킷의 일부가 될 수 있습니다. GitHub의 대규모 커뮤니티와 통찰력을 공유함으로써 이점을 얻을 수도 있습니다.

GitHub Copilot 사용의 장점을 자세히 살펴보겠습니다.

간소화된 코딩 효율성

Generative AI는 개발자의 생산성을 크게 향상시킵니다. 한 연구에 따르면 AI 쌍 프로그래머는 코드 생성 시간을 35~45% 줄일 수 있습니다. GitHub Copilot은 수동적이고 반복적인 작업을 자동화하여 코딩 프로세스 속도를 높입니다. 이를 통해 더 복잡한 코딩 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

시간을 절약할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

  • 반복적인 코드 조각을 입력하거나 특정 구문을 검색할 필요성이 줄어듭니다.
  • 문서화 자동화
  • 편집자를 떠나지 않고도 코딩 질문에 대한 답변을 제공합니다.
  • 함수, 클래스 또는 오류 처리 설정과 같은 일반적인 작업을 위한 상용구 코드를 작성합니다.
  • 오래되고 비효율적인 코드를 찾고 개선 방법을 찾는 데 소요되는 시간을 절약합니다.
  • 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되는 코드 제안을 제공합니다.

지속적인 학습을 위한 교육 리소스

GitHub Copilot은 신진 프로그래머와 숙련된 프로그래머가 기술을 발전시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 다른 코딩 교육 자료와 함께 사용하면 기본 사항을 배우는 데 도움이 될 수 있습니다.

방법은 다음과 같습니다.

  • 연구 코딩 개념 및 용어
  • 코드 개선 방법에 대한 제안 받기
  • 코딩 모범 사례 사용을 장려합니다.
  • 올바른 구문과 파일 구조를 접하면 이러한 관행의 기본 패턴을 인식하는 데 도움이 됩니다.
  • 코딩 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방식 살펴보기
  • 코드 조각에 대해 질문하여 코드 조각의 의미와 존재 이유에 대한 이해를 심화하세요.

지역사회 참여

생성 AI 플랫폼을 성공적으로 사용하려면 실험과 탐색이 필수적입니다. GitHub에는 크고 활동적인 글로벌 커뮤니티가 있기 때문에 공통점이 있는 동료 Copilot 사용자를 찾을 가능성이 높습니다. 커뮤니티를 통해 사용자는 서로 배우고, 팁을 공유하고, 최신 업데이트에 대해 토론할 수 있습니다. 포럼, 소셜 미디어, 팟캐스트, YouTube에서 유용하고 관련성 높은 정보를 찾을 수 있습니다.

대규모 사용자 기반을 확보하는 것도 GitHub Copilot 개선에 기여합니다. 사용자는 피드백을 제공하고, 모델 교육을 돕고, 혁신적인 사용 사례를 만들고, GitHub Copilot을 다른 플러그인 및 확장과 결합하는 새로운 방법을 찾습니다.

GitHub Copilot 사용의 단점

모든 기술과 마찬가지로 GitHub Copilot에도 잠재적인 단점이 있습니다. 프로그래밍 언어에 따라 부정확하거나 일관되지 않은 결과가 생성될 수 있습니다. 훈련과 대응에 대한 윤리적 우려도 있습니다.

GitHub Copilot을 사용할 때 이러한 잠재적인 함정을 염두에 두십시오.

부정확하거나 문제가 있는 응답

GitHub Copilot은 공개적으로 사용 가능한 코드에 대한 교육을 받았기 때문에 지식 기반의 일부 결함을 반영할 수 있습니다. 예를 들어 응답에는 버그가 포함되거나, 오래된 API를 참조하거나, 보안 취약점이 포함될 수 있습니다. 또한 개인 코드(예: API 키)가 유출될 수도 있습니다.

또한 생성적 AI는 항상 공격적이거나 편향된 반응을 일으킬 위험이 있습니다. GitHub는 공격적인 프롬프트 및 응답에 대한 보호 기능을 구현했지만 완벽하지는 않습니다.

궁극적으로 귀하는 코드의 정확성, 효율성 및 보안을 검사할 책임이 있습니다. GitHub는 GitHub Actions, dependencyabot, CodeQL 및 코드 스캔과 같이 코드를 평가하는 데 도움이 되는 여러 기능을 제공합니다.

프로그래밍 언어 능력

GitHub Copilot은 공개적으로 사용 가능한 모든 프로그래밍 언어에 기술적으로 능숙합니다. 그러나 일부 응답의 품질은 다른 응답보다 낫습니다.

Github에 따르면 가장 능숙한 언어는 다음과 같습니다.

  • 파이썬
  • 자바스크립트
  • 타입스크립트
  • 루비
  • 가다
  • 기음#
  • C++

이러한 언어는 공개 리포지토리에서 가장 인기 있는 경향이 있으므로 GitHub Copilot이 가장 잘 작동합니다. 공개 포럼에서 일반적으로 논의되지 않는 언어를 사용하는 경우 부정확한 내용을 얻을 가능성이 높고 응답도 적습니다.

윤리적 우려

모든 AI와 마찬가지로 GitHub Copilot의 공개 코드 사용 및 해당 출력에 대한 저작권 부여 능력에 대한 윤리적 우려가 있습니다. GitHub Copilot 개발자들은 교육을 위해 공개 데이터를 사용하는 것이 공정 사용의 보호를 받는다고 말합니다.

비방하는 사람들은 GitHub의 교육 데이터가 실제로 카피레프트 또는 무료 및 오픈 소스 소프트웨어(FOSS) 라이선스에 의해 보호되며, 이를 위해서는 귀속을 위한 특정 지침을 따라야 한다고 말합니다. 카피레프트 라이센스를 사용하면 작성자는 자신의 작업이 사용되는 방식을 지정할 수 있습니다. 일부 전문가들은 GitHub가 이러한 원칙을 위반한다고 말합니다. 다른 사람들은 GitHub Copilot이 불법적인 일을 하고 있지는 않지만 AI와 AI의 오픈 소스 데이터 사용에 대해 더 폭넓은 대화가 필요하다고 말합니다.

궁극적으로 규제 기관과 법원이 결정하게 됩니다. 이것이 GitHub Copilot을 사용하지 않는 이유는 아니지만 알아두어야 할 사항입니다. GitHub Copilot을 상업용 프로젝트에 광범위하게 사용하는 경우 법적 위험에 대한 노출을 전문가와 논의할 수 있습니다.

GitHub Copilot 및 기타 AI 코딩 도우미의 다음 단계는 무엇입니까?

GitHub Copilot은 코딩 속도를 높이고 프로그래밍 모범 사례 사용을 장려하며 코딩 지식을 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음 코드 라인 제안부터 테스트 케이스 작성까지 광범위한 기능을 통해 수동적이고 지루한 코딩 측면을 간소화합니다. 새로운 개발자부터 숙련된 개발자까지 누구나 GitHub Copilot의 기능을 활용하고 대규모 사용자 커뮤니티에서 배울 수 있습니다.

그러나 그것은 인간의 지식을 대체할 수 없습니다. 답변을 검토하여 정확하고 안전한지 확인해야 합니다. 결과가 다를 수 있으므로 다른 프로그래밍 언어보다 일부 프로그래밍 언어에 사용하는 것이 더 나을 수도 있습니다.

그렇다면 GitHub Copilot 및 기타 생성 AI 플랫폼의 다음 단계는 무엇입니까? Generative AI는 빛의 속도로 움직이고 있으며 최신 도구, 애플리케이션 및 규정에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 미래를 준비하는 가장 좋은 방법입니다.