Sprawdzanie funkcji pomocy w zakresie sztucznej inteligencji w usłudze GitHub Copilot
Funkcja GitHub Copilot Chat integruje się z interfejsem użytkownika programu Visual Studio Code, aby zapewnić pomoc, w której jest potrzebna.
Poniżej przedstawiono kilka sposobów uzyskiwania dostępu do funkcji czatu Copilot w usłudze GitHub w programie Visual Studio Code:
- Otwórz widok czatu dla asystenta sztucznej inteligencji, który może ci pomóc w dowolnym momencie.
- Rozpocznij konwersację w tekście bezpośrednio z poziomu edytora, aby uzyskać pomoc podczas kodowania.
- Uruchamianie inteligentnych akcji w celu wykonania określonych zadań bez konieczności pisania monitu.
- Otwórz okno Szybki czat, aby uzyskać szybką, interaktywną rozmowę ze sztuczną inteligencją.
Przypadki użycia czatu Copilot w usłudze GitHub
Usługa GitHub Copilot Chat oferuje pomoc w przypadku większości scenariuszy kodowania. W poniższych sekcjach opisano niektóre z tych scenariuszy.
Wyjaśnienie i dokumentowanie kodu
Copilot Chat może pomóc wyjaśnić wybrany kod, generując opisy języka naturalnego funkcjonalności i przeznaczenia kodu. Może to być przydatne, jeśli chcesz zrozumieć zachowanie kodu lub dla nietechnicznych uczestników projektu, którzy muszą zrozumieć, jak działa kod. Jeśli na przykład wybierzesz funkcję lub blok kodu w edytorze kodu, funkcja Copilot Chat może wygenerować opis języka naturalnego, co robi kod i jak pasuje do całego systemu. Może to obejmować informacje, takie jak parametry wejściowe i wyjściowe funkcji, jej zależności i przeznaczenie w większej aplikacji.
Generując wyjaśnienia i dokumentację, Copilot Chat może pomóc zrozumieć wybrany kod, co prowadzi do lepszej współpracy i skuteczniejszego tworzenia oprogramowania.
Odpowiadanie na pytania dotyczące kodowania
Możesz poprosić Copilot Chat o pomoc lub wyjaśnienie konkretnych problemów z kodowaniem i otrzymywać odpowiedzi w formacie języka naturalnego lub w formacie fragmentu kodu. Jest to przydatne narzędzie dla programistów, ponieważ udostępnia wskazówki i obsługę typowych zadań i wyzwań związanych z kodowaniem.
Proponowanie poprawek błędów
Copilot Chat może zaproponować poprawkę błędów w kodzie, sugerując fragmenty kodu i rozwiązania na podstawie kontekstu błędu lub problemu. Jest to przydatne, jeśli masz trudności z zidentyfikowaniem głównej przyczyny usterki lub potrzebujesz wskazówek dotyczących najlepszego sposobu jego naprawienia. Jeśli na przykład kod generuje komunikat o błędzie lub ostrzeżenie, czat copilot może sugerować możliwe poprawki na podstawie komunikatu o błędzie, składni kodu i otaczającego kodu.
Copilot Chat może sugerować zmiany zmiennych, struktur kontrolnych lub wywołań funkcji, które mogą rozwiązać problem i generować fragmenty kodu, które można włączyć do bazy kodu. Należy jednak pamiętać, że sugerowane poprawki mogą nie zawsze być optymalne lub kompletne, dlatego należy przejrzeć i przetestować sugestie.
Generowanie przypadków testów jednostkowych
Copilot Chat może pomóc w pisaniu przypadków testów jednostkowych przez generowanie fragmentów kodu na podstawie kodu otwartego w edytorze lub fragmentu kodu wyróżnionego w edytorze. Ułatwia to pisanie przypadków testowych bez poświęcania tyle czasu na powtarzające się zadania. Jeśli na przykład piszesz przypadek testowy dla określonej funkcji, możesz użyć funkcji Copilot Chat, aby zasugerować możliwe parametry wejściowe i oczekiwane wartości wyjściowe na podstawie podpisu i treści funkcji. Copilot Chat może również sugerować asercji, które zapewniają poprawne działanie funkcji na podstawie kontekstu i semantyki kodu.
Copilot Chat może również pomóc w pisaniu przypadków testowych dla przypadków brzegowych i warunków granic, które mogą być trudne do zidentyfikowania ręcznie. Na przykład copilot Chat może sugerować przypadki testowe dotyczące obsługi błędów, wartości null lub nieoczekiwanych typów danych wejściowych, co pomaga upewnić się, że kod jest niezawodny i odporny. Należy jednak pamiętać, że wygenerowane przypadki testowe mogą nie obejmować wszystkich możliwych scenariuszy, a testy ręczne i przegląd kodu są nadal niezbędne do zapewnienia jakości kodu.
Sugerowanie ulepszeń istniejącej bazy kodu
Czat Copilot może również sugerować potencjalne ulepszenia wybranego kodu. Na przykład funkcja Copilot Chat może sugerować ulepszenia w następujących kategoriach:
- Jakość kodu: Czat Copilot może sugerować sposoby poprawy czytelności, konserwacji i wydajności kodu. Może to obejmować sugestie dotyczące refaktoryzacji, uproszczenia kodu i modułowości.
- Niezawodność kodu: Czat Copilot może sugerować sposoby zwiększenia niezawodności i niezawodności kodu. Może to obejmować sugestie dotyczące obsługi błędów, walidacji danych wejściowych i programowania obronnego.
- Wydajność kodu: Czat Copilot może sugerować sposoby optymalizacji wydajności kodu. Może to obejmować sugestie dotyczące ulepszeń algorytmicznych, optymalizacji struktury danych i przetwarzania równoległego.
- Zabezpieczenia kodu: Czat Copilot może sugerować sposoby zwiększenia bezpieczeństwa kodu. Może to obejmować sugestie dotyczące oczyszczania danych wejściowych, kontroli dostępu i szyfrowania.
Sugerując ulepszenia, Copilot Chat może pomóc w pisaniu lepszego kodu, który jest bardziej czytelny, niezawodny, wydajny i bezpieczny.
Jak to działa
Usługa GitHub Copilot Chat używa kombinacji przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego w celu zrozumienia pytania i dostarczenia odpowiedzi. Ten proces można podzielić na następujące kroki.
Przetwarzanie danych wejściowych
Monit wejściowy od użytkownika jest wstępnie przetworzony przez system Copilot Chat i wysyłany do dużego modelu językowego w celu uzyskania odpowiedzi na podstawie kontekstu i monitu. Dane wejściowe użytkownika mogą mieć postać fragmentów kodu lub zwykłego języka. System ma odpowiadać tylko na pytania związane z kodowaniem.
Analiza modelu językowego
Wstępnie przetworzony monit jest następnie przekazywany przez model języka Copilot Chat, który jest siecią neuronową, która została wytrenowana na dużej części danych tekstowych. Model językowy analizuje monit wejściowy.
Generowanie odpowiedzi
Model językowy generuje odpowiedź na podstawie analizy monitu wejściowego i podanego kontekstu. Ta odpowiedź może mieć postać wygenerowanego kodu, sugestii kodu lub wyjaśnień istniejącego kodu.
Formatowanie danych wyjściowych
Odpowiedź wygenerowana przez aplikację Copilot Chat jest sformatowana i przedstawiona użytkownikowi. Funkcja Copilot Chat może używać wyróżniania składni, wcięcia i innych funkcji formatowania w celu zwiększenia przejrzystości wygenerowanej odpowiedzi. W zależności od typu pytania od użytkownika można również podać linki do kontekstu używanego przez model podczas generowania odpowiedzi, takiej jak pliki kodu źródłowego lub dokumentacja.
Usługa GitHub Copilot Chat ma na celu zapewnienie najbardziej odpowiedniej odpowiedzi na twoje pytanie. Jednak może nie zawsze podać szukaną odpowiedź. Użytkownicy aplikacji Copilot Chat są odpowiedzialni za przeglądanie i weryfikowanie odpowiedzi generowanych przez system, aby upewnić się, że są one dokładne i odpowiednie.
Podsumowanie
Funkcja GitHub Copilot Chat integruje się z interfejsem użytkownika programu Visual Studio Code, aby zapewnić pomoc, w której jest potrzebna. Możesz użyć funkcji Copilot Chat, aby wyjaśnić i udokumentować kod, odpowiedzieć na pytania dotyczące kodowania, zaproponować poprawki błędów, wygenerować przypadki testowe jednostkowe i zasugerować ulepszenia istniejącej bazy kodu. Copilot Chat używa kombinacji przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego, aby zrozumieć swoje pytanie i dostarczyć odpowiedź.