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微軟旗下代碼托管平臺GitHub，剛剛推出了名叫Copilot的AI編程輔助工具。在將之引入集成開發(fā)環(huán)境(IDE)后，便可向程序員給出基于人工智能(AI)的分析建議。而且它不僅能逐行給出分析參考意見，還能夠?qū)ν暾a進行遍歷。此外GitHub表示，Copilot將支持多種編程語言和框架。
不過今日推出的技術預覽版本，暫時僅限于Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go語言。
據(jù)悉，GitHub Copilot是一個受到OpenAI Codex支持的新項目，后者是OpenAI這個非盈利組織打造的新型人工智能系統(tǒng)，此前已經(jīng)接手了數(shù)十億行公共代碼的訓練。
與市面上絕大多數(shù)編程輔助工具相比，GitHub Copilot的全文理解能力要強大得多。無論是文檔字符串、注釋、函數(shù)名稱，還是代碼本身，它都會基于上下文合成代碼進行匹配。
以下是GitHub Copilot的官方功能介紹：
可將注釋轉(zhuǎn)換為代碼：你可描述自己想要的邏輯注釋，然后交由GitHub Copilot來組裝代碼。
自動填充重復代碼：GitHub Copilot非常適合快速生成樣板和重復的代碼模式。你只需給它一些例子，然后它就會生成其余的部分。
無需辛苦調(diào)試：所有強大的軟件工程項目，都需要對功能代碼進行繁重的調(diào)試。導入單元測試包，即可讓GitHub Copilot與你的實現(xiàn)代碼進行匹配測試。
獲取變通方案：如需評估幾種不同的替代方案，GitHub Copilot亦能夠向你展示潛在的解決方案列表。你可直接套用，或在此基礎上進行適當?shù)男薷?，以滿足實際需求。
目前GitHub Copilot已作為Visual Studio Code的一項擴展而提供，不過在試用Copilot之前，還請務必查看以下來自GitHub團隊的快速問答(FAQ)。
(1)GitHub Copilot到底有多好？
基于近期針對一組開源存儲庫中具有良好測試覆蓋率的Python函數(shù)的基準測試，我們特地清楚了函數(shù)體并要求GitHub Copilot對其進行填充。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模型在初次嘗試時的準確率為43%，十次嘗試的正確率則是57%。而隨著時間的推移，它肯定會變得越來越聰明。
(2)GitHub Copilot能否幫助協(xié)助較佳的代碼？
不會。因為GitHub Copilot只會嘗試了解編程者的意圖，并盡可能地生成最佳代碼。然而它給出的代碼建議，并不總是有效、甚至是毫無意義的。
即便如此，我們?nèi)栽谂ψ孏itHub Copilot變得更好，且其給出的任何代碼建議，還是需要經(jīng)過仔細的測試和審查。畢竟對品質(zhì)的最終把控，還是在開發(fā)者自己手上。
(原標題：GitHub Copilot可對整行或全部代碼給出AI分析建議)
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