GitHub Copilot: คืออะไร ทำงานอย่างไร และใช้งานอย่างไร

เผยแพร่แล้ว: 2024-04-25

Generative AI กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าของการทำงานร่วมกันอย่างสร้างสรรค์ และผู้ช่วยเขียนโค้ดคือแอปพลิเคชันใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดบางส่วน ผู้ช่วยเหล่านี้สามารถเข้าใจโค้ดของคุณ แนะนำให้ดำเนินการให้เสร็จสิ้น สร้างฟังก์ชันทั้งหมด และเสนอแนวทางอื่น ๆ นี่คือภาพรวมของ GitHub Copilot หนึ่งในผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ชั้นนำ

สารบัญ

  • GitHub Copilot คืออะไร
  • GitHub Copilot ทำงานอย่างไร
  • ใครเป็นผู้สร้าง GitHub Copilot
  • GitHub Copilot ฟรีหรือไม่
  • วิธีใช้ GitHub Copilot
  • เคล็ดลับในการเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุด
  • ข้อดีของการใช้ GitHub Copilot
  • ข้อเสียของการใช้ GitHub Copilot
  • บทสรุป

GitHub Copilot คืออะไร

GitHub Copilot คือผู้ช่วยเขียนโค้ด AI หรือที่รู้จักในชื่อโปรแกรมเมอร์คู่ AI มีสองวิธีหลักในการใช้งาน: คุณสามารถเริ่มเขียนโค้ดและให้ GitHub Copilot ดำเนินการให้เสร็จ หรือคุณสามารถอธิบายสิ่งที่คุณต้องการให้โค้ดทำโดยใช้ภาษาธรรมชาติ จากนั้น AI จะสร้างตัวอย่างโค้ดให้คุณ

GitHub Copilot สามารถเขียนโค้ดในทุกภาษาที่ปรากฏในที่เก็บข้อมูลสาธารณะ รวมถึง JavaScript, TypeScript, Python และ Ruby

คุณสามารถใช้ GitHub Copilot ในสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) และบนบรรทัดคำสั่งได้ หากคุณมีบัญชีระดับองค์กร คุณสามารถเข้าถึงได้บน GitHub.com

GitHub Copilot ทำงานอย่างไร

เครื่องมือเติมโค้ดอัตโนมัติมีมาระยะหนึ่งแล้ว GitHub Copilot ก้าวไปอีกขั้นเพราะสามารถเขียนบรรทัดและฟังก์ชันทั้งหมดและตอบคำถามของคุณได้ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของกลไกเบื้องหลังแพลตฟอร์ม

ทำความเข้าใจกับ generative AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

GitHub Copilot สร้างขึ้นจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) LLM สามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น โค้ด ข้อความ หรือรูปภาพ

ในช่วงแรกของ Copilot นั้น GitHub ทดลองกับ GPT-3 ซึ่งเป็น LLM ที่ผลิตโดย OpenAI มาดูกันว่าโมเดล GPT ทำงานอย่างไรในระดับสูง

ขั้นแรก นักพัฒนาป้อนข้อความจำนวนมากลงในโมเดล ข้อความอาจเป็นหน้าเว็บ หนังสือ บทสนทนาภาพยนตร์ หรือการสนทนาในฟอรัม ในกรณีของ GitHub Copilot โมเดลดังกล่าวได้รับการป้อนโค้ดโอเพ่นซอร์สหลายพันล้านบรรทัด

โมเดล GPT ประมวลผลข้อมูลนั้นเพื่อระบุรูปแบบระหว่างคำและโครงสร้างของภาษา พวกเขาใช้บริบทเพื่อทำความเข้าใจความหมายของเนื้อหา คล้ายกับวิธีที่เราใช้เบาะแสบริบทเพื่อค้นหาความหมายของคำใหม่

เมื่อแบบจำลองพัฒนาแผนที่ของเบาะแสบริบทและรูปแบบภาษาแล้ว ก็จะสามารถคาดการณ์อย่างมีการศึกษาเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นลำดับถัดไป ดังนั้น เมื่อคุณเริ่มพิมพ์โค้ดใน GitHub Copilot ระบบจะคาดการณ์ส่วนถัดไปของโค้ดตามข้อมูลที่ได้เรียนรู้ เมื่อคุณถามคำถามหรือขอโค้ดใหม่ตั้งแต่ต้น การตอบสนองก็เหมือนกับการเดาที่มีการศึกษาสูง โดยจะทำนายแต่ละคำหรือส่วนย่อยของโค้ดทีละรายการ สำหรับตัวอย่างพื้นฐาน เมื่อ GitHub Copilot เห็นว่านักพัฒนาเขียนว่า 'if __name__' ก็สามารถคาดเดาส่วนที่เหลือของบรรทัด '__main__' ได้อย่างแม่นยำ

หลังจากการฝึกอบรมเบื้องต้น โมเดลจะได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดตามความคิดเห็นของมนุษย์ มนุษย์ตรวจสอบคำตอบและให้คะแนนความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง และปัจจัยทางจริยธรรม (เช่น อคติและความไม่พอใจ) เมื่อเวลาผ่านไป แบบจำลองจะเรียนรู้ว่ามนุษย์ชอบการตอบสนองแบบใด

วิวัฒนาการของโมเดลเบื้องหลัง GitHub Copilot

ในปี 2021 GitHub และ OpenAI ได้เปิดตัว Codex ซึ่งเป็นสาขาย่อยของการเขียนโค้ดโดยเฉพาะของ GPT-3 GitHub ปรับปรุงและฝึกฝนโมเดลนี้เพื่อให้คำตอบที่เกี่ยวข้องและเป็นที่ต้องการมากขึ้น ในปี 2023 GitHub ประกาศว่ากำลังใช้โมเดลที่ชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับ Copilot แม้ว่าจะไม่ได้ให้รายละเอียดเกี่ยวกับชื่อหรือการฝึกอบรมก็ตาม

อินเทอร์เฟซหลักสำหรับการใช้ GitHub Copilot

GitHub Copilot มีอินเทอร์เฟซหลักสองอินเทอร์เฟซสำหรับผู้ใช้ทุกคน: Copilot Chat และ Copilot ใน CLI

Copilot Chat ทำงานภายใน IDE ของคุณ ปัจจุบันรองรับ Visual Studio Code, Visual Studio และชุด JetBrains ของ IDE คุณสามารถเน้นส่วนย่อยของโค้ดและเขียนข้อความแจ้งเกี่ยวกับโค้ดนั้นได้โดยไม่ต้องออกจากโปรแกรมแก้ไข คุณยังสามารถเขียนจุดเริ่มต้นของฟังก์ชันหรือบรรทัดโค้ดได้ แล้ว Copilot จะแนะนำส่วนที่เหลือให้กับคุณ Copilot Chat ยังสามารถอธิบายตัวอย่างโค้ด แนะนำการแก้ไขข้อบกพร่อง อธิบายแนวคิดการเขียนโปรแกรม และเขียนกรณีทดสอบได้

Copilot ใน CLI มีอินเทอร์เฟซการแชทภายในเทอร์มินัล ปลั๊กอินนี้ช่วยให้คุณสามารถถามคำถามหรือดำเนินการตามพร้อมท์เกี่ยวกับบรรทัดคำสั่ง เช่น การให้คำอธิบายหรือข้อเสนอแนะ

ทำงานอย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้นด้วย Grammarly
คู่หูการเขียน AI สำหรับใครก็ตามที่มีงานทำ

ใครเป็นผู้สร้าง GitHub Copilot

GitHub Copilot เป็นผลมาจากความร่วมมือระหว่าง GitHub, Microsoft และ OpenAI (บริษัทที่สร้าง ChatGPT และ DALL-E)

GitHub Copilot เปิดตัวครั้งแรกในเดือนตุลาคม 2021 โดยเป็นตัวอย่างทางเทคนิคที่จำกัด ในเดือนมิถุนายน 2022 นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทุกคนพร้อมให้บริการอย่างกว้างขวางผ่านการสมัครสมาชิก

GitHub Copilot ใช้งานได้ฟรีหรือไม่

GitHub Copilot มีให้บริการในสามระดับที่ต้องเสียเงิน:

  • Copilot Individual สำหรับผู้ใช้ส่วนบุคคล
  • Copilot Business สำหรับองค์กร
  • Copilot Enterprise สำหรับบริษัทที่ใช้ GitHub Enterprise Cloud ซึ่งช่วยให้คุณมีหลายองค์กรภายใต้บัญชีเดียว

การสมัครสมาชิกทั้งหมดมีราคาต่อผู้ใช้ต่อเดือน ยกเว้น Copilot Individual ซึ่งเสนอการสมัครสมาชิกรายปีด้วย ทุกระดับมี Copilot Chat, GitHub CLI และความสามารถในการเสียบเข้ากับโปรแกรมแก้ไขโค้ดของคุณ ความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างระดับส่วนบุคคลและระดับธุรกิจคือการเข้าถึงบันทึกการตรวจสอบและการควบคุมนโยบายที่เพิ่มขึ้น

หากคุณต้องการลองใช้ GitHub Copilot ก่อนตัดสินใจชำระเงิน มีการทดลองใช้ 30 วันเพียงครั้งเดียวสำหรับผู้ใช้ทุกคน

ครู นักเรียน และผู้ดูแลโปรเจ็กต์โอเพ่นซอร์สยอดนิยมสามารถใช้ GitHub Copilot ได้ฟรี

เคล็ดลับและคำแนะนำในการใช้ GitHub Copilot

GitHub Copilot น่าประทับใจในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและคาดการณ์ความต้องการของคุณ แต่คุณยังจำเป็นต้องทราบเคล็ดลับและคำแนะนำบางประการเพื่อให้ได้ผลลัพธ์คุณภาพสูงและเกี่ยวข้องอย่างสม่ำเสมอ มาดูแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่จะเพิ่มโอกาสในการได้รับคำตอบที่คุณต้องการกัน

เขียนคำแนะนำโดยละเอียด

เพื่อสร้างการตอบสนองที่มีประสิทธิภาพ GitHub Copilot ต้องการคำแนะนำที่ละเอียดและแม่นยำ ในการดำเนินการนี้ คุณต้องระบุข้อมูลที่ถูกต้องในข้อความแจ้งของคุณ ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเขียนโค้ดเพื่อวาดบ้าน คุณต้องระบุรายละเอียดสีบ้าน จำนวนชั้น และมุมที่คุณต้องการดู

ให้ตัวอย่าง

หากคุณให้ตัวอย่างโค้ดแก่ GitHub Copilot คุณมีแนวโน้มที่จะได้รับผลลัพธ์ที่ต้องการมากขึ้น นี่เป็นวิธีง่ายๆ ในการเพิ่มบริบทให้กับข้อความแจ้งของคุณโดยไม่ต้องอธิบายสิ่งที่คุณจินตนาการ จากตัวอย่างนี้ โอกาสที่จะตีความผิดน้อยลง

รักษาแบบแผนการตั้งชื่อที่สอดคล้องกัน

ใช้ชื่อเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของแต่ละตัวแปรหรือฟังก์ชันเพื่อช่วยให้ GitHub Copilot เข้าใจบริบท แนวทางปฏิบัตินี้ยังช่วยจัดระเบียบเอาต์พุตของ GitHub Copilot เนื่องจากเป็นการทำซ้ำแบบแผนการตั้งชื่อที่คุณใช้ในโค้ดของคุณ

แบ่งสิ่งต่าง ๆ ออกเป็นขั้นตอนง่ายๆ

GitHub Copilot ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อเขียนโค้ดที่สั้นลง แบ่งงานของคุณออกเป็นขั้นตอนง่ายๆ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการเขียนฟังก์ชัน ให้อธิบายแต่ละขั้นตอนที่ GitHub ต้องปฏิบัติตามให้ชัดเจน อนุญาตให้สร้างข้อมูลโค้ดสำหรับแต่ละขั้นตอนทีละขั้นตอน

ตรวจสอบคำตอบของ GitHub Copilot

แม้ว่า GitHub Copilot จะมีความเชี่ยวชาญในการสร้างโค้ดที่ใช้งานได้ แต่ก็ยังต้องมีการควบคุมดูแลจากมนุษย์ ตรวจสอบแต่ละคำตอบอีกครั้งเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง ตรงตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโค้ด ปฏิบัติตามนโยบายของคุณ และไม่มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

เปิดแท็บที่เกี่ยวข้อง

ด้วยการเปิดแท็บอื่นๆ สองสามแท็บที่เกี่ยวข้องกับโปรเจ็กต์ของคุณ คุณจะสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และเพิ่มโอกาสในการได้รับการตอบกลับที่ดีขึ้น GitHub Copilot ใช้เทคนิคที่เรียกว่าแท็บข้างเคียงเพื่อให้ได้รับบริบทเพิ่มเติมเกี่ยวกับคำขอของคุณ โดยจะสแกนแท็บอื่นๆ ที่เปิดใน IDE ของคุณเพื่อค้นหาโค้ดที่ตรงกันและรวมไว้ในการตอบกลับ

วิธีเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาให้สูงสุดด้วย GitHub Copilot

GitHub Copilot สามารถปรับปรุงกระบวนการของคุณได้หลายวิธี ตั้งแต่การสร้างโค้ดใหม่ไปจนถึงการเขียนเอกสาร ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชันยอดนิยมบางส่วนสำหรับโปรแกรมเมอร์คู่ AI นี้

สร้างรหัสใหม่

GitHub Copilot สามารถสร้างโค้ดตั้งแต่เริ่มต้น คุณสามารถสร้างฟังก์ชัน คลาส และโครงสร้างโค้ดอื่นๆ ใหม่ได้โดยการเขียนคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับวัตถุประสงค์ของคุณ การเขียนตั้งแต่ต้นด้วย GitHub Copilot เหมาะที่สุดสำหรับการร่าง Boilerplate และโค้ดพื้นฐาน

ข้อเสนอแนะรหัสและการเติมข้อความอัตโนมัติ

ขณะที่คุณเขียนโค้ด GitHub Copilot สามารถให้คำแนะนำตามบริบทของไฟล์ที่คุณกำลังแก้ไขได้ บางครั้งอาจมีคำแนะนำหลายประการ ซึ่งคุณสามารถสลับไปมาเพื่อค้นหาคำแนะนำที่คุณต้องการได้ คุณยังสามารถรวมโค้ดจากข้อเสนอแนะมากกว่าหนึ่งรายการได้ หากคุณไม่ชอบคำแนะนำชุดแรกที่ GitHub Copilot สร้างขึ้น คุณสามารถขอเพิ่มได้

การดีบักและการแก้ไขข้อผิดพลาดที่มีประสิทธิภาพ

คุณสามารถขอให้ GitHub Copilot แนะนำกลยุทธ์และวิธีแก้ปัญหาเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดของโค้ดได้ ใน IDE ของคุณ ให้อธิบายข้อผิดพลาดใน Copilot Chat และขอวิธีแก้ไข หากคุณใช้ CLI คุณสามารถใช้ /fix เพื่อสร้างการแก้ไขที่อาจเกิดขึ้นได้ GitHub Copilot พิจารณารหัสข้อผิดพลาด โค้ดโดยรอบ และไวยากรณ์ของโค้ดเพื่อสร้างวิธีแก้ไขที่เป็นไปได้

นอกจากนี้ หากคำสั่งไม่ทำงานใน Command Terminal GitHub Copilot จะแนะนำสาเหตุที่เป็นไปได้ว่าทำไมโค้ดถึงล้มเหลวและเสนอวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้

การเขียนกรณีทดสอบอัตโนมัติ

เมื่อคุณต้องการตรวจสอบว่าโค้ดของคุณทำงานได้ตามที่วางแผนไว้ GitHub Copilot สามารถช่วยคุณเขียนกรณีทดสอบหน่วยได้ คุณสามารถเลือกบล็อกโค้ดและขอให้ GitHub Copilot สร้างการทดสอบหน่วยหรืออธิบายสิ่งที่คุณต้องการทดสอบ

การอภิปรายเกี่ยวกับโค้ดแบบโต้ตอบ

คุณสามารถโต้ตอบกับ GitHub Copilot ได้โดยใช้ภาษาธรรมชาติเพื่อถามคำถามและรับคำแนะนำเกี่ยวกับความท้าทายในการเขียนโค้ด แทนที่จะค้นหาในฟอรัมหรือค้นหาเอกสาร คุณสามารถรับคำตอบสำหรับคำถามเกี่ยวกับการเขียนโค้ดได้จากภายในโปรแกรมแก้ไขของคุณ

ลองถาม GitHub Copilot ต่อไปนี้:

  • วิธีการตั้งค่าโปรเจ็กต์ใหม่ในภาษาการเขียนโค้ดเฉพาะ
  • ข้อดีข้อเสียของสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ต่างๆ
  • อธิบายว่าตัวอย่างโค้ดทำอะไร
  • ระบุกฎไวยากรณ์ที่เกี่ยวข้องกับภาษาเฉพาะ
  • พูดคุยถึงปัญหาการเขียนโค้ด เช่น เหตุใดโค้ดจึงไม่ทำงานตามที่คาดไว้

การเพิ่มประสิทธิภาพเอกสาร

GitHub Copilot สามารถเขียนเอกสารประกอบสำหรับโค้ดของคุณได้ เริ่มเขียนเอกสารของคุณ จากนั้นเอกสารจะเติมข้อความให้คุณโดยอัตโนมัติ เช่นเดียวกับการเติมข้อความอัตโนมัติในการเขียนโค้ด คุณสามารถวนดูคำแนะนำต่างๆ เพื่อค้นหาคำแนะนำที่เหมาะกับโค้ดของคุณได้ จากนั้น คุณสามารถเลือกข้อความที่ถูกต้องและทำการแก้ไขเพื่อให้เอกสารประกอบสมบูรณ์และถูกต้อง นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำส่วนย่อย เช่น การทดสอบ การใช้งาน และแนวทางสำหรับผู้มีส่วนร่วม

การเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดและการปรับโครงสร้างใหม่

คุณสามารถใช้ GitHub Copilot เพื่อทำให้โค้ดของคุณมีประสิทธิภาพ อ่านได้ หรือบำรุงรักษาได้มากขึ้น ไฮไลต์บล็อกโค้ดและแจ้งให้ปรับให้เหมาะสม ด้วยความสามารถนี้ GitHub Copilot สามารถช่วยคุณปรับปรุงสิ่งต่างๆ เช่น การจัดระเบียบบล็อกโค้ดใหม่ การเปลี่ยนชื่อตัวแปร และทำให้โค้ดกระชับยิ่งขึ้น

ข้อดีของการใช้ GitHub Copilot

การใช้ GitHub Copilot ช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และสามารถเป็นส่วนหนึ่งของชุดเครื่องมือการศึกษาการเขียนโค้ดของคุณได้ คุณยังสามารถได้รับประโยชน์จากการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกกับชุมชนขนาดใหญ่ของ GitHub

มาดูข้อดีของการใช้ GitHub Copilot กันดีกว่า

ประสิทธิภาพการเข้ารหัสที่คล่องตัว

Generative AI ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างมาก จากการศึกษาชิ้นหนึ่ง โปรแกรมเมอร์คู่ AI สามารถลดเวลาในการสร้างโค้ดได้ 35-45% GitHub Copilot เร่งความเร็วกระบวนการเขียนโค้ดโดยทำให้งานที่ต้องทำเองและทำซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติ สิ่งนี้ช่วยให้คุณใช้เวลามากขึ้นกับกิจกรรมการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนมากขึ้น

ต่อไปนี้เป็นวิธีช่วยคุณประหยัดเวลา:

  • ลดความจำเป็นในการพิมพ์โค้ดที่ซ้ำกันหรือค้นหาไวยากรณ์เฉพาะ
  • ทำเอกสารอัตโนมัติ
  • เสนอคำตอบสำหรับคำถามเกี่ยวกับการเขียนโค้ดโดยที่คุณไม่ต้องออกจากโปรแกรมแก้ไข
  • เขียนโค้ดสำเร็จรูปสำหรับงานทั่วไป เช่น การตั้งค่าฟังก์ชัน คลาส หรือการจัดการข้อผิดพลาด
  • ประหยัดเวลาที่ใช้ในการค้นหาโค้ดที่ล้าสมัยและไม่มีประสิทธิภาพ และค้นหาวิธีปรับปรุง
  • ให้คำแนะนำโค้ดเพื่อช่วยคุณในการเริ่มโครงการ

ทรัพยากรทางการศึกษาเพื่อการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

GitHub Copilot สามารถช่วยให้โปรแกรมเมอร์มือใหม่และมีประสบการณ์พัฒนาทักษะของตนได้ เมื่อใช้ร่วมกับแหล่งข้อมูลการศึกษาการเขียนโค้ดอื่นๆ จะช่วยให้คุณเรียนรู้พื้นฐานได้

มีวิธีดังนี้:

  • วิจัยแนวคิดและคำศัพท์เกี่ยวกับการเข้ารหัส
  • รับคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการปรับปรุงโค้ด
  • ส่งเสริมการใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโค้ด
  • เปิดรับไวยากรณ์และโครงสร้างไฟล์ที่ถูกต้อง ซึ่งจะช่วยให้คุณจดจำรูปแบบเบื้องหลังแนวทางปฏิบัติเหล่านั้นได้
  • สำรวจแนวทางต่างๆ ในการแก้ปัญหาการเขียนโค้ด
  • ถามคำถามเกี่ยวกับตัวอย่างโค้ดเพื่อทำความเข้าใจให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้นว่าพวกมันหมายถึงอะไรหรือเหตุใดจึงมีพวกมันอยู่

การมีส่วนร่วมของชุมชน

การทดลองและการสำรวจถือเป็นสิ่งสำคัญในการประสบความสำเร็จในการใช้แพลตฟอร์ม AI สร้างสรรค์ เนื่องจาก GitHub มีชุมชนระดับโลกที่ใหญ่และกระตือรือร้น คุณจึงมีแนวโน้มที่จะพบผู้ใช้ Copilot คนอื่นๆ ที่คุณมีอะไรเหมือนกัน ชุมชนอนุญาตให้ผู้ใช้เรียนรู้จากกันและกัน แบ่งปันเคล็ดลับ และหารือเกี่ยวกับการอัปเดตล่าสุด คุณจะพบข้อมูลที่เป็นประโยชน์และเกี่ยวข้องในฟอรัม โซเชียลมีเดีย พอดแคสต์ และ YouTube

การมีฐานผู้ใช้จำนวนมากยังช่วยปรับปรุง GitHub Copilot อีกด้วย ผู้ใช้ให้ข้อเสนอแนะ ช่วยฝึกอบรมโมเดล สร้างกรณีการใช้งานที่เป็นนวัตกรรม และค้นหาวิธีใหม่ๆ ในการรวม GitHub Copilot เข้ากับปลั๊กอินและส่วนขยายอื่นๆ

ข้อเสียของการใช้ GitHub Copilot

เช่นเดียวกับทุกเทคโนโลยี GitHub Copilot ก็มีข้อเสียที่อาจเกิดขึ้น อาจไม่ถูกต้องหรือสร้างผลลัพธ์ที่ไม่สอดคล้องกันตามภาษาการเขียนโปรแกรมของคุณ นอกจากนี้ยังมีข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการฝึกอบรมและการโต้ตอบ

คำนึงถึงข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้เมื่อคุณใช้ GitHub Copilot

คำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือเป็นปัญหา

เนื่องจาก GitHub Copilot ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับโค้ดที่เปิดเผยต่อสาธารณะ จึงอาจสะท้อนถึงข้อบกพร่องบางประการในฐานความรู้ ตัวอย่างเช่น การตอบกลับอาจมีข้อบกพร่อง อ้างอิงถึง API ที่ล้าสมัย หรือมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย นอกจากนี้ยังอาจทำให้รหัสส่วนตัวรั่วไหล (เช่นคีย์ API)

นอกจากนี้ generative AI มักจะเสี่ยงต่อการตอบสนองที่น่ารังเกียจหรือลำเอียงเสมอ แม้ว่า GitHub จะใช้การป้องกันการแจ้งเตือนและการตอบกลับที่ไม่เหมาะสม แต่ก็ไม่ได้ป้องกันความผิดพลาดได้

ท้ายที่สุดแล้ว คุณมีหน้าที่รับผิดชอบในการตรวจสอบโค้ดเพื่อความถูกต้อง ประสิทธิผล และความปลอดภัย GitHub มีคุณสมบัติหลายอย่างที่จะช่วยคุณประเมินโค้ด เช่น GitHub Actions, Dependabot, CodeQL และการสแกนโค้ด

ความสามารถทางภาษาการเขียนโปรแกรม

GitHub Copilot มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคในภาษาการเขียนโปรแกรมทั้งหมดที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ อย่างไรก็ตาม คุณภาพของคำตอบนั้นดีกว่าสำหรับบางคนมากกว่าคนอื่นๆ

นี่คือภาษาที่มีทักษะมากที่สุดตาม Github:

  • หลาม
  • จาวาสคริปต์
  • TypeScript
  • ทับทิม
  • ไป
  • ค#
  • ซี++

ภาษาเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะได้รับความนิยมมากที่สุดในที่เก็บข้อมูลสาธารณะ ดังนั้น GitHub Copilot จึงทำงานได้ดีที่สุดกับภาษาเหล่านี้ หากคุณใช้ภาษาที่ไม่ได้พูดคุยกันทั่วไปในกระดานสนทนาสาธารณะ คุณมีแนวโน้มที่จะได้รับความไม่ถูกต้องและคำตอบน้อยลง

ข้อกังวลด้านจริยธรรม

เช่นเดียวกับ AI ทั้งหมด มีข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการใช้รหัสสาธารณะของ GitHub Copilot และความสามารถในการจดลิขสิทธิ์เอาต์พุต นักพัฒนาของ GitHub Copilot กล่าวว่าการใช้ข้อมูลสาธารณะสำหรับการฝึกอบรมอยู่ภายใต้การคุ้มครองของการใช้งานโดยชอบธรรม

ผู้ว่ากล่าวว่าข้อมูลการฝึกอบรมของ GitHub นั้นแท้จริงแล้วครอบคลุมโดยลิขสิทธิ์ซอฟต์แวร์ลิขสิทธิ์หรือซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส (FOSS) ซึ่งกำหนดให้คุณต้องปฏิบัติตามหลักเกณฑ์เฉพาะสำหรับการระบุแหล่งที่มา ด้วยลิขสิทธิ์ลิขสิทธิ์ ผู้เขียนสามารถกำหนดวิธีใช้งานผลงานของตนได้ ผู้เชี่ยวชาญบางคนกล่าวว่า GitHub ละเมิดหลักการเหล่านั้น คนอื่นบอกว่า GitHub Copilot ไม่ได้ทำอะไรผิดกฎหมาย แต่เราจำเป็นต้องมีการสนทนาในวงกว้างเกี่ยวกับ AI และการใช้ข้อมูลโอเพ่นซอร์ส

ท้ายที่สุดแล้วหน่วยงานกำกับดูแลและศาลจะเป็นผู้ตัดสิน นี่ไม่ใช่เหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยงการใช้ GitHub Copilot แต่เป็นสิ่งที่ต้องระวัง หากคุณใช้ GitHub Copilot อย่างกว้างขวางสำหรับโปรเจ็กต์เชิงพาณิชย์ คุณอาจต้องการหารือเกี่ยวกับความเสี่ยงทางกฎหมายกับผู้เชี่ยวชาญ

อะไรต่อไปสำหรับ GitHub Copilot และผู้ช่วยเขียนโค้ด AI อื่นๆ

GitHub Copilot สามารถช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้เร็วขึ้น สนับสนุนการใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเขียนโปรแกรม และเพิ่มพูนความรู้ด้านการเขียนโค้ดของคุณ ความสามารถที่หลากหลาย ตั้งแต่การแนะนำบรรทัดถัดไปของโค้ดไปจนถึงการเขียนกรณีทดสอบ ช่วยปรับปรุงแง่มุมต่างๆ ของการเขียนโค้ดที่ต้องทำด้วยตนเองและน่าเบื่อมากขึ้น ทุกคนตั้งแต่นักพัฒนาใหม่ไปจนถึงผู้มีประสบการณ์สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ GitHub Copilot และเรียนรู้จากชุมชนผู้ใช้ขนาดใหญ่

ถึงกระนั้น มันก็ไม่สามารถทดแทนความรู้ของมนุษย์ได้ คุณควรตรวจสอบคำตอบเพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้องและปลอดภัย คุณอาจต้องการใช้กับภาษาการเขียนโปรแกรมบางภาษามากกว่าภาษาอื่นๆ เนื่องจากผลลัพธ์อาจแตกต่างกันไป

แล้วอะไรต่อไปสำหรับ GitHub Copilot และแพลตฟอร์ม AI ทั่วไปอื่นๆ Generative AI กำลังดำเนินไปอย่างรวดเร็ว และการอัพเดทเครื่องมือ แอปพลิเคชัน และข้อบังคับล่าสุดเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต