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在項(xiàng)目開(kāi)發(fā)中，優(yōu)秀的代碼自動(dòng)補(bǔ)全工具可以提升工作效率。然而，傳統(tǒng)的 IDE 基本都使用搜索方法進(jìn)行補(bǔ)全，在一些場(chǎng)景下效果不佳。
GitHub 和 OpenAI 聯(lián)合發(fā)布了新的 AI 代碼補(bǔ)全工具 GitHub Copilot，并展示了技術(shù)預(yù)覽版。該工具可以在 VS Code 編輯器中自動(dòng)完成代碼片段，這也是 OpenAI 接受微軟 10 億美元投資以來(lái)的首個(gè)重大成果。
GitHub Copilot 是一個(gè) AI 代碼合成器，并不是搜索引擎：它提出的絕大多數(shù)代碼建議都是新生成的，此前從未出現(xiàn)過(guò)。
簡(jiǎn)而言之，這就是未來(lái)。
目前，GitHub Copilot 項(xiàng)目還只是嚴(yán)格的技術(shù)預(yù)覽版，用戶可以在主頁(yè)注冊(cè)報(bào)名，將有機(jī)會(huì)訪問(wèn)試用。
GitHub Copilot 注冊(cè)地址：https://github.com/features/copilot/signup
對(duì)于 GitHub 和 OpenAI 推出的這款全新 AI 代碼補(bǔ)全工具，網(wǎng)友們給出了極高的評(píng)價(jià)。下面這位用戶大致可以代表大多數(shù)試用者的心聲。
ta 表示：「我使用 Alpha 版兩周了，Copilot 似乎能夠準(zhǔn)確地知道我接下來(lái)要輸入的內(nèi)容，這令我大受震撼。有時(shí)它甚至建議我要查找的內(nèi)容，例如選擇隨機(jī)十六進(jìn)制隨機(jī)碼的片段或者使用所有常見(jiàn)圖像 mime-types 完成數(shù)組。
此外，Copilot 在處理 React 組件時(shí)也特別有用，可以做出非常準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。最后，Copilot 改變了程序員記錄自己代碼的方式。如果你在實(shí)現(xiàn)代碼之前編寫(xiě)了非常好的描述性注釋，它能夠更好地給出正確代碼建議，有時(shí)甚至可以為你編寫(xiě)整函數(shù)?！?/span>
MSFTResearch 高級(jí)研究員 Alex Polozov 更是表示：不夸張的講，Copilot 將成為本世紀(jì) 20 年代排名前三的技術(shù)進(jìn)展！
甚至有網(wǎng)友表示：這是要終結(jié)編程？
不過(guò)，雖然使用者對(duì) Copilot 提供的生產(chǎn)力提升贊不絕口，GitHub 也表示：并不是所有使用的代碼都經(jīng)過(guò)了漏洞、不安全實(shí)踐或個(gè)人數(shù)據(jù)的審查。因此，他們也設(shè)置了一些過(guò)濾器來(lái)防止 Copilot 生成攻擊性的語(yǔ)言，并可能效果并不完美，需要后續(xù)完善。
Copilot 背后的技術(shù)
首先，訓(xùn)練數(shù)據(jù)上，GitHub Copilot 是在數(shù)十億行公共代碼上訓(xùn)練的。
從技術(shù)角度來(lái)看，GitHub Copilot 工具由 OpenAI 開(kāi)發(fā)的全新 AI 系統(tǒng) OpenAI Codex 提供支持。OpenAI 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官 Greg Brockman 說(shuō)：Codex 是 GPT-3 的后代。
OpenAI Codex 在人們?nèi)绾问褂么a方面擁有廣泛的知識(shí)，并且在代碼生成領(lǐng)域顯著優(yōu)于 GPT-3 了，部分原因在于該系統(tǒng)是在包含大量公開(kāi)源代碼的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的。更具體地，Codex 的訓(xùn)練集中包含了提取自 GitHub 的 TB（terabyte）級(jí)公開(kāi)可用代碼以及英語(yǔ)語(yǔ)言示例。
由于是在公開(kāi)可用源代碼和自然語(yǔ)言上訓(xùn)練，Codex 可以同時(shí)理解編程語(yǔ)言和人類語(yǔ)言。因此，在整個(gè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，Copilot 編輯器擴(kuò)展將開(kāi)發(fā)者的注釋和代碼發(fā)送至 Copilot 服務(wù)端，然后使用 Codex 生成和建議單行代碼和整個(gè)函數(shù)。
此外，據(jù) OpenAI 的一位代表透露：OpenAI 計(jì)劃今年夏季推出基于其 API 的 Codex 版本，這樣開(kāi)發(fā)者們就可以利用該技術(shù)創(chuàng)建自己的 app 了。
在具體實(shí)現(xiàn)中，GitHub Copilot 從編寫(xiě)的代碼中提取上下文，并給出整行代碼或整函數(shù)的建議。該工具可以幫助開(kāi)發(fā)者快速發(fā)現(xiàn)解決問(wèn)題、編寫(xiě)測(cè)試和搜索全新 API 的替代方法，而不需要在網(wǎng)上繁瑣地定向搜索答案。
另外，使用 GitHub Copilot，開(kāi)發(fā)者始終可以掌控一切，既可以循環(huán)查看 Copilot 給出的代碼建議，選擇接收或者拒絕，并能夠手動(dòng)地編輯這些代碼。Copilot 會(huì)適應(yīng)開(kāi)發(fā)者所做的編輯，并適配編碼風(fēng)格。
GitHub Copilot 適用于多種框架和語(yǔ)言，但本次展示的技術(shù)預(yù)覽版尤其適用于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 語(yǔ)言。GitHub 認(rèn)為該工具是結(jié)對(duì)編程（pair programming）的重大進(jìn)展，程序員在編寫(xiě)代碼時(shí)有了一個(gè)「虛擬的幫手」，它可以捕捉到程序員的錯(cuò)誤，加速開(kāi)發(fā)過(guò)程。
那么，Copilot 效果如何？
最近，Github 針對(duì)一組在開(kāi)源存儲(chǔ)庫(kù)中具有良好測(cè)試覆蓋率的 Python 函數(shù)進(jìn)行了基準(zhǔn)測(cè)試，測(cè)試團(tuán)隊(duì)清除了函數(shù)體并要求 GitHub Copilot 填充它們。模型在第一次嘗試正確率是 43% ，經(jīng)過(guò) 10 次嘗試后，正確率達(dá)到了 57%。之后 GitHub Copilot 還將進(jìn)行多次訓(xùn)練和測(cè)試，準(zhǔn)確率會(huì)進(jìn)一步提升。
下面，我們就看一下 GitHub 給出的具體 demo 展示。
Copilot 的補(bǔ)全效果
相比于市面上一些編程輔助工具，Copilot 的上下文理解能力要強(qiáng)大得多。無(wú)論是在文檔字符串、注釋、函數(shù)名還是代碼主體中，Copilot 都能根據(jù)編程者已寫(xiě)出的上下文生成匹配的代碼。
先來(lái)看一下 Copilot 的主要功能 —— 代碼補(bǔ)全的效果，以 TypeScript 語(yǔ)言為例，給出函數(shù)名和參數(shù)，Copilot 就能自動(dòng)補(bǔ)全代碼。
除了補(bǔ)全函數(shù)，Copilot 還能根據(jù)注釋寫(xiě)出代碼。編程者給出一條描述代碼邏輯的注釋，GitHub Copilot 就能自動(dòng)生成代碼：
在編程過(guò)程中，有些代碼的格式和內(nèi)容非常相似，重復(fù)編寫(xiě)耗時(shí)且無(wú)聊。現(xiàn)在 GitHub Copilot 能夠幫編程者解決這個(gè)問(wèn)題，將簡(jiǎn)單重復(fù)的代碼編寫(xiě)部分自動(dòng)化：
在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，除了編寫(xiě)代碼，軟件測(cè)試也是非常重要的，對(duì)一個(gè)代碼項(xiàng)目起到支撐的作用。導(dǎo)入一個(gè)測(cè)試包，其余的測(cè)試代碼 GitHub Copilot 就能夠幫開(kāi)發(fā)者完成。
在編程中，同一個(gè)函數(shù)常有多種實(shí)現(xiàn)方法，編程者通常會(huì)根據(jù)代碼的實(shí)現(xiàn)效果和運(yùn)行性能選擇最合適的方法。編寫(xiě)多種實(shí)現(xiàn)需要花費(fèi)時(shí)間和精力，現(xiàn)在使用 GitHub Copilot 一鍵就能搞定，如下圖所示，點(diǎn)擊 Next 和 Previous 就能查看多種實(shí)現(xiàn)方法，點(diǎn)擊 Accept 選中其中一種。
今天 GitHub 推出的 Copilot 技術(shù)預(yù)覽版本，還僅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 語(yǔ)言。此外，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)表示，在努力使其變得更好的同時(shí)，GitHub Copilot 補(bǔ)全的代碼應(yīng)該像其他任何代碼一樣經(jīng)過(guò)仔細(xì)審查和測(cè)試。這些仍需要人類編程者的監(jiān)督和優(yōu)化，但 AI 自動(dòng)編程的愿景已指日可待。
參考鏈接：https://github.blog/2021-06-29-introducing-github-copilot-ai-pair-programmer/https://news.ycombinator.com/item?id=27676266https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/oaambv/n_github_and_openai_release_copilot_an_ai_pair/https://www.theverge.com/2021/6/29/22555777/github-openai-ai-tool-autocomplete-code
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