GitHub Copilot の AI アシスタンス機能を調べる
GitHub Copilot Chat は Visual Studio Code ユーザー インターフェイスと統合されており、必要な場合に支援を提供します。
Visual Studio Code 内で GitHub Copilot Chat 機能にアクセスする方法を次に示します。
- いつでも使用できる、AI アシスタントのチャット ビューを開きます。
- コーディング中にエディターから直接インライン チャットの会話を開始し、サポートを受けることができます。
- プロンプトを記述することなく、特定のタスクを完了するスマート アクションを実行します。
- [クイック チャット] ウィンドウを開いて、AI との対話型の会話をすばやく行います。
GitHub Copilot Chat のユース ケース
GitHub Copilot Chat には、ほとんどのコーディング シナリオに関するサポートが用意されています。 この後の各セクションで、これらのシナリオのいくつかについて説明します。
コードの説明と文書化
Copilot Chat は、コードの機能と目的について自然言語の説明を生成できるため、選択したコードを説明する際に便利です。 これは、コードの動作を理解したい場合や、技術者以外の関係者がコードのしくみを理解する必要がある場合に役立ちます。 たとえば、コード エディターで関数またはコード ブロックを選択すると、Copilot Chat によって、そのコードが実行する内容とシステム全体での位置付けについて自然言語の説明が生成されます。 これには、関数の入力および出力パラメーター、その依存関係、大規模なアプリケーションでの目的などの情報を含めることができます。
Copilot Chat によって説明やドキュメントが生成されることで、ユーザーは選択したコードを理解しやすくなるため、共同作業が促進されソフトウェア開発の効率が上がります。
コーディングの質問への回答
特定のコーディングの問題に関するヘルプや説明を Copilot Chat に依頼すると、自然言語形式またはコード スニペット形式で応答を受け取ることができます。 これは、一般的なコーディング タスクと課題に関するガイダンスとサポートを提供するため、プログラマにとって便利なツールです。
バグ修正の提案
Copilot Chat は、エラーや問題のコンテキストに基づいたコード スニペットと解決策を提供することで、コード内のバグの修正を提案できます。 これが役立つのは、バグの根本原因の特定に苦労している場合や、修正の最適な方法についてガイダンスが必要な場合です。 たとえば、コードでエラー メッセージまたは警告が生成された場合、Copilot Chat は、エラー メッセージ、コード構文および周囲のコードに基づいて可能な修正を提案できます。
Copilot Chat は、問題を解決できる可能性がある、変数、制御構造または関数呼び出しの変更を提案したり、コードベースに組み込めるコード スニペットを生成したりすることができます。 ただし、提案される修正プログラムが常に最適または完全であるとは限らないので、提案を確認してテストする必要があることに注意することが重要です。
単体テスト ケースの生成
Copilot Chat は、エディターで開いているコード、またはエディターで強調表示されたコード スニペットに基づいてコード スニペットを生成することで、単体テスト ケースの記述に役立ちます。 これを使用すると、繰り返しの多いタスクに時間を費やすことなくテスト ケースを作成できます。 たとえば、特定の関数のテスト ケースを作成する場合、Copilot Chat を使用して、関数シグネチャと本文に基づいて、入力パラメーターと出力値の候補を提案することができます。 Copilot Chat は、コードのコンテキストとセマンティクスに基づいて、関数が正しく動作していることを確認するアサーションを提案することもできます。
また、Copilot Chat は、手作業では特定が困難なエッジ ケースや境界条件のテスト ケースを記述するのにも役立ちます。 たとえば、Copilot Chat は、エラー処理、null 値、予期しない入力の種類に関するテスト ケースを提案し、コードの堅牢性と回復性を保証するのに役立ちます。 ただし、生成されたテスト ケースが考えられるすべてのシナリオを対象としない場合があることや、コードの品質を確保するために手動テストとコード レビューが必要であることに注意することが重要です。
既存のコードベースの改善の提案
また、Copilot Chat は、選択したコードについて改善の可能性を提案することもできます。 たとえば、Copilot Chat では、次のカテゴリの改善を提案できます。
- コードの品質:Copilot Chat は、コードの読みやすさ、保守容易性、パフォーマンスを向上させる方法を提案できます。 これには、リファクタリング、コードの簡略化、モジュール性に関する提案が含まれます。
- コードの信頼性:Copilot Chat は、コードの堅牢性と信頼性を高める方法を提案できます。 これには、エラー処理、入力検証、防御的なプログラミングに関する提案が含まれます。
- コードのパフォーマンス:Copilot Chat は、コードのパフォーマンスを最適化する方法を提案できます。 これには、アルゴリズムの改善、データ構造の最適化、並列化に関する提案が含まれます。
- コード セキュリティ:Copilot Chat は、コードの安全性を高める方法を提案できます。 これには、入力のサニタイズ、アクセス制御、暗号化に関する提案が含まれます。
Copilot Chat は、改善を提案することで、読みやすく、信頼性やパフォーマンスが高く、セキュリティで保護された、優れたコードを記述するために役立ちます。
動作方法
GitHub Copilot Chat は、自然言語処理と機械学習を組み合わせて使用し、ユーザーの質問を理解して回答を提供します。 このプロセスは、次の手順に分けることができます。
入力処理
ユーザーからの入力プロンプトは、Copilot Chat システムによって前処理され、コンテキストとプロンプトに基づいた応答を取得するために大規模言語モデルに送信されます。 ユーザーによる入力は、コード スニペットまたはプレーン ランゲージの形式をとることができます。 このシステムは、コーディング関連の質問にのみ対応することを目的としています。
言語モデルの分析
前処理されたプロンプトは、次に、大量のテキスト データに対してトレーニングされたニューラル ネットワークである Copilot Chat 言語モデルを通じて渡されます。 言語モデルにより、入力プロンプトが分析されます。
応答の生成
言語モデルによって、入力プロンプトとそれに提供されたコンテキストの分析に基づいた応答が生成されます。 この応答は、生成されたコード、コードの提案、または既存のコードの説明の形式をとることができます。
出力の形式
Copilot Chat によって生成される応答は書式設定され、ユーザーに表示されます。 Copilot Chat は、生成した応答を明確にするために、構文の強調表示、インデントおよびその他の書式設定機能を使用することがあります。 ユーザーからの質問の種類に応じて、ソース コード ファイルやドキュメントなど、モデルが応答を生成するときに使用したコンテキストへのリンクも提供される場合があります。
GitHub Copilot Chat の目的は、質問に対して最も関連性の高い回答を提供することです。 ただし、ユーザーが求める回答を常に提供できるとは限りません。 Copilot Chat のユーザーは、システムによって生成される応答の確認と検証に責任を持ち、それが正確かつ適切であることを確かめます。
概要
GitHub Copilot Chat は Visual Studio Code ユーザー インターフェイスと統合されており、必要な場合に支援を提供します。 Copilot Chat を使用すると、コードの説明と文書化、コーディングの質問への回答、バグ修正の提案、単体テスト ケースの生成、既存のコードベースの改善の提案を行うことができます。 Copilot Chat では、自然言語処理と機械学習の組み合わせを使用して、質問を理解し、回答を提供します。