GitHub Copilot可对整行或全部代码给出AI分析建议

（来自：GitHub Blog）

不过今日推出的技术预览版本，暂时仅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 语言。

据悉，GitHub Copilot 是一个受到 OpenAI Codex 支持的新项目，后者是 OpenAI 这个非盈利组织打造的新型人工智能系统，此前已经接手了数十亿行公共代码的训练。

与市面上绝大多数编程辅助工具相比，GitHub Copilot 的全文理解能力要强大得多。无论是文档字符串、注释、函数名称，还是代码本身，它都会基于上下文合成代码进行匹配。

以下是 GitHub Copilot 的官方功能介绍：

可将注释转换为代码：你可描述自己想要的逻辑注释，然后交由 GitHub Copilot 来组装代码。

自动填充重复代码：GitHub Copilot 非常适合快速生成样板和重复的代码模式。你只需给它一些例子，然后它就会生成其余的部分。

无需辛苦调试：所有强大的软件工程项目，都需要对功能代码进行繁重的调试。导入单元测试包，即可让 GitHub Copilot 与你的实现代码进行匹配测试。

获取变通方案：如需评估几种不同的替代方案，GitHub Copilot 亦能够向你展示潜在的解决方案列表。你可直接套用，或在此基础上进行适当的修改，以满足实际需求。

（Copilot 传送门）

目前 GitHub Copilot 已作为 Visual Studio Code 的一项扩展而提供，不过在试用 Copilot 之前，还请务必查看以下来自 GitHub 团队的快速问答（FAQ）。

（1）GitHub Copilot 到底有多好？

基于近期针对一组开源存储库中具有良好测试覆盖率的 Python 函数的基准测试，我们特地清楚了函数体并要求 GitHub Copilot 对其进行填充。

结果发现，模型在初次尝试时的准确率为 43%，十次尝试的正确率则是 57% 。而随着时间的推移，它肯定会变得越来越聪明。

（2）GitHub Copilot 能否帮助协助完美的代码？

不会。因为 GitHub Copilot 只会尝试了解编程者的意图，并尽可能地生成最佳代码。然而它给出的代码建议，并不总是最有效、甚至是毫无意义的。

即便如此，我们仍在努力让 GitHub Copilot 变得更好，且其给出的任何代码建议，还是需要经过仔细的测试和审查。毕竟对品质的最终把控，还是在开发者自己手上。