Steigern der Produktivität von Entwicklern mit KI
In dieser Lektion werden wir behandeln, wie GitHub Copilot Entwicklungsworkflows optimiert, sodass Entwickler sich auf die Lösung komplexer Probleme konzentrieren können, anstatt sich in Routinecodierungsaufgaben festzufahren.
Nach dieser Lerneinheit werden Sie Folgendes können:
- Verstehen Sie, wie KI-basierte Tools wie GitHub Copilot sich wiederholende Codierungsarbeiten reduzieren können.
- Identifizieren Sie wichtige Bereiche in Ihrem Workflow, in denen GitHub Copilot die größten Auswirkungen haben kann.
Häufige KI-Anwendungsfälle zur Optimierung der Entwicklerproduktivität
GitHub Copilot bietet zahlreiche Möglichkeiten, allgemeine Entwicklungsaufgaben zu beschleunigen und zu vereinfachen. Lassen Sie uns einige wichtige Bereiche besprechen, in denen GitHub Copilot besonders vorteilhaft ist:
Beschleunigung des Lernens neuer Programmiersprachen und Frameworks
Das Erlernen neuer Programmiersprachen oder Frameworks kann schwierig sein, aber GitHub Copilot macht diesen Prozess reibungsloser und schneller, sodass Entwickler schnell neue Konzepte erfassen und in der Praxis anwenden können. GitHub Copilot hilft dabei, die Kluft zwischen Lernen und tatsächlicher Implementierung zu überbrücken:
- Codevorschläge: Bietet Vorschläge für kontextbezogene Codeausschnitte, welche die Verwendung unbekannter Funktionen und Bibliotheken veranschaulichen und Entwickler bei der Arbeit mit neuen Frameworks bei der richtigen Verwendung und Implementierung anleiten.
- Sprachunterstützung: Unterstützt eine Vielzahl von Sprachen, die Ihnen einen reibungslosen Übergang von einer Sprache zu einer anderen ermöglichen.
- Dokumentationsintegration: Durch die Bereitstellung von Inlinevorschlägen im Zusammenhang mit API-Verwendungs- und Funktionsparametern reduziert GitHub Copilot die Notwendigkeit, ständig auf externe Dokumentationen zu verweisen.
Sehen Sie sich ein Beispiel an. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten an einem Golang-Projekt in einer Sprache, mit der Sie nicht vertraut sind. GitHub Copilot kann den Code für Sie generieren. Anschließend können Sie im Kontextmenü die Option „Erläutern“ verwenden, um zu erläutern, was der Code tut.
Minimieren des Kontextwechsels
Der Kontextwechsel ist ein erheblicher Produktivitätsverlust für Entwickler und kann Ihren Workflow stören und Fokus reduzieren. GitHub Copilot hilft dabei, den Fokus zu behalten, indem relevante Codevorschläge in Ihrem aktuellen Kontext bereitgestellt werden, sodass Sie sich auf die Lösung komplexer Probleme konzentrieren können. Im Folgenden finden Sie Möglichkeiten, wie GitHub Copilot dies erreichen kann:
- Unterstützung beim In-Editor: GitHub Copilot bietet Codevorschläge direkt in der IDE und verringert die Notwendigkeit, online nach Lösungen zu suchen.
- Kurzverweise: Wenn Sie mit APIs oder Bibliotheken arbeiten, kann GitHub Copilot korrekte Methodenaufrufe und Parameter vorschlagen, wodurch die Notwendigkeit des Nachschlagens in der Dokumentation reduziert wird.
- Codevervollständigung: Durch die automatische Vervollständigung von sich wiederholenden Codemustern ermöglicht GitHub Copilot Entwicklern, ihre Gedanken ohne Unterbrechung zu ende zu führen.
Beachten Sie im folgenden Beispiel, wie Sie mit externen Ressourcen (z. B. APIs/Bibliotheken) in Ihrem Code arbeiten können, ohne den Editor verlassen zu müssen, um etwas in der Dokumentation nachzuschlagen. Dies spart wertvolle Zeit und ermöglicht es Ihnen, sich auf strategischere Aufgaben zu konzentrieren, die Produktivität insgesamt zu steigern und eine schnellere Projektbereitstellung zu ermöglichen.
Verbessertes Schreiben von Dokumentationen
GitHub Copilot verbessert den Prozess des Schreibens und Verwaltens von Codedokumentation erheblich:
- Inlinekommentare: Generiert kontextbezogene Inlinekommentare, die komplexe Codeabschnitte erläutern.
- Funktionsbeschreibungen: Schlägt automatisch Funktionsbeschreibungen einschließlich Parametererklärungen und Rückgabewertdetails vor.
- README-Generierung: Unterstützt das Erstellen von README-Dateien durch Vorschlagen von Struktur und Inhalt basierend auf der Codebasis des Projekts.
- Dokumentationskonsistenz: Hilft dabei, den einheitlichen Dokumentationsstil für ein Projekt beizubehalten.
GitHub Copilot kann Ihren Code assimilatieren und Ihnen dabei helfen, relevante Kommentare oder Dokumentationen für Funktionen oder den gesamten Code zu schreiben.
Automatisieren der langweiligen Sachen
GitHub Copilot ist überragend gut in der Handhabung von routinemäßigen Codingaufgaben, was den Entwicklern mehr Zeit verschafft, sich auf komplexere und kreativere Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. Hier sind Möglichkeiten, GitHub Copilot für die Automatisierung zu nutzen:
- Codebausteine: GitHub Copilot kann schnell Codebausteine für allgemeine Funktionen erstellen, z. B. das Einrichten einer REST-API oder das Erstellen einer Klassenstruktur.
- Beispieldatenerstellung: Beim Testen kann GitHub Copilot realistische Beispieldaten generieren und so Zeit bei der manuellen Datenerstellung sparen.
- Schreiben von Komponententests: GitHub Copilot kann Testfälle vorschlagen und sogar ganze Komponententests basierend auf dem vorgeschlagenen Code generieren.
- Codeübersetzung und Umgestaltung: GitHub Copilot unterstützt die Code Refactoring durch Vorschläge mit verbesserten Mustern oder effizienteren Implementierungen und sogar das Konvertieren von Programmiersprachen.
Sie können Ihren Entwicklungsprozess beschleunigen, indem Sie GitHub Copilot verwenden, um Codebausteine zu generieren, die dann an Ihre spezifischen Anforderungen angepasst werden können.
Erweiterte Automatisierungsszenarien mit Textbausteinen
GitHub Copilot kann komplexere Automatisierungsaufgaben verarbeiten, die in der Regel einen erheblichen manuellen Aufwand erfordern:
- Datenbankschema und ORM-Setup: Generieren Sie vollständige Datenbankmodelle, Migrationsdateien und ORM-Konfigurationen basierend auf einfachen Entitätsbeschreibungen.
- API-Endpunktgerüst: Erstellen Sie ganze REST-API-Endpunkte mit korrekten Fehlerbehandlungs-, Validierungs- und Dokumentationskommentaren.
- Konfigurationsverwaltung: Generieren Sie Konfigurationsdateien für verschiedene Umgebungen (Entwicklung, Staging, Produktion) mit entsprechenden Einstellungen.
- Testinfrastruktur: Richten Sie vollständige Testframeworks ein, einschließlich simulierter Daten, Geräte und Hilfsfunktionen für komplexe Testszenarien.
Beispielsweise kann Copilot beim Erstellen eines neuen Microservice die gesamte Projektstruktur einschließlich Docker-Konfigurationen, CI/CD-Pipelinedateien und grundlegendes Überwachungssetup basierend auf einigen beschreibenden Kommentaren zu Ihren Dienstanforderungen generieren.
Hinweis
Komplexe Multi-File-Generationen verbrauchen mehr PRUs (~3–5 PRUs für das vollständige Projektgerüst). Einfache Routineaufgaben verwenden in der Regel 1-2 PRUs. Erfahren Sie mehr über Premium Request Units.
Storygesteuerte Entwicklungsautomatisierung
GitHub Copilot zeichnet sich dadurch aus, dass es einfache Benutzeranforderungen und Feature-Anforderungen direkt in vollständige, produktionsreife Implementierungen umwandeln kann.
- Feature-Gerüst: Konvertieren Sie hochwertige Featurebeschreibungen in vollständige Codestrukturen mit ordnungsgemäßer Trennung der Verantwortlichkeiten, einschließlich Datenbankmodellen, API-Endpunkten und Frontend-Komponenten.
- Implementierung von Geschäftslogik: Generieren Sie Kernfunktionen basierend auf Geschäftsregeln, die in einfacher Sprache beschrieben werden, und behandeln Sie automatisch allgemeine Muster wie Validierung, Datentransformation und Workflowlogik.
- Integrationsmuster: Erstellen Sie standardisierte Muster zum Verbinden verschiedener Teile Ihres Anwendungsökosystems, einschließlich Authentifizierung, Protokollierung und externer Dienstintegration.
- End-to-End-Automatisierung: Generieren Sie aus einem einzelnen Benutzerabschnitt den vollständigen Featurestapel, einschließlich Back-End-Logik, Datenbankänderungen, API-Dokumentation und grundlegender Frontend-Implementierung.
- Integrierte Qualität: Fügen Sie automatisch Fehlerbehandlung, Eingabeüberprüfung, Protokollierung und grundlegende Sicherheitsaspekte als Teil der ersten Implementierung hinzu.
Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle Iteration von Konzept zu funktionierendem Prototyp, sodass Teams Ideen schnell überprüfen und Frühzeitiges Feedback sammeln können.
Beschleunigen von Pullanforderungsworkflows
GitHub Copilot wandelt den Pull-Anforderungsprozess um, indem Änderungen generiert werden, die prüfbereit sind und die Zeit von Entwicklung zu Bereitstellung reduziert wird:
PR-fähige Codegenerierung
Bei der Arbeit an Features oder Fehlerbehebungen hilft Copilot beim Erstellen umfassender Änderungen, die Überprüfungszyklen minimieren:
- Vollständige Implementierungen: Generieren Sie fertige Funktionsimplementierungen mit korrekter Fehlerbehandlung, Protokollierung und Abdeckung von Randfällen.
- Konsistente Codemuster: Stellen Sie sicher, dass neuer Code etablierten Projektkonventionen und Architekturmustern folgt.
- Dokumentationsintegration: Fügen Sie Inlinekommentare, Funktionsdokumentation und README-Updates als Teil der ersten Codegenerierung hinzu.
- Testabdeckung: Generieren Sie entsprechende Komponententests, Integrationstests und Beispielverwendung zusammen mit neuen Funktionen.
Unterstützung bei der intelligenten Codeüberprüfung
Copilot kann beim Vorbereiten von Code für die Überprüfung helfen und sogar während des Überprüfungsprozesses selbst helfen:
- Qualitätsprüfungen vor der Übermittlung: Bevor Sie eine PR erstellen, verwenden Sie Copilot, um potenzielle Probleme zu identifizieren, Verbesserungen vorzuschlagen und sicherzustellen, dass Codequalitätsstandards erfüllt sind.
- Kommentarentwurf überprüfen: Generieren Sie konstruktive, spezifische Rezensionskommentare, die Probleme klar erläutern und konkrete Verbesserungen mit Codebeispielen vorschlagen.
- Schnelle Iteration: Wenn Prüfer Änderungen anfordern, kann Copilot sofort mehrere Implementierungsalternativen generieren, sodass Autoren den besten Ansatz ohne umfangreiche Neuschreibung auswählen können.
- Dokumentationsoptimierung: Verbessern Sie automatisch Codekommentare und Dokumentation basierend auf Fragen und Feedback von Prüfern, um Klarheit für zukünftige Wartungsteams zu gewährleisten.
- Konfliktbeilegung: Unterstützen Sie die Lösung von Zusammenführungskonflikten, indem Sie die Absicht beider Codezweige verstehen und optimale Integrationsansätze vorschlagen.
Durch diesen optimierten Ansatz wird die Anzahl der erforderlichen Überprüfungsrunden erheblich reduziert, wodurch eine schnellere Featurebereitstellung ermöglicht wird und gleichzeitig hohe Codequalitätsstandards beibehalten werden.
Hinweis
Die Anforderung an Copilot, mehrere Refaktorierungsentwürfe in einem PR zu erstellen, kann pro Entwurf 2–3 PRUs verbrauchen. Erfahren Sie mehr über Premium Request Units.
Workflows für kollaborative Entwicklung
Copilot verbessert die Teamzusammenarbeit, indem Konsistenz und Qualität in den verschiedenen Entwicklerbeiträgen sichergestellt werden:
- Codestandardisierung: Tragen Sie dazu bei, einheitliche Codierungsstile und -muster für Teammitglieder beizubehalten.
- Wissensaustausch: Generieren Sie Code, der den bewährten Methoden des Teams folgt, und helfen Nachwuchsentwicklern, aus senioren Mustern zu lernen.
- Kontexterhaltung: Wenn Sie die Arbeit einer anderen Person übernehmen, kann Copilot dabei helfen, vorhandenen Code zu verstehen und die Entwicklung im selben Stil fortzusetzen.
- Zusammenführungskonflikte lösen: Unterstützen Sie bei der Lösung komplexer Zusammenführungskonflikte, indem Sie die Absicht beider Codezweige verstehen.
Koordinierte KI-Workflows
Moderne Entwicklung profitiert zunehmend von koordinierter KI-Unterstützung in verschiedenen Aspekten des Entwicklungsprozesses. GitHub Copilot kann als Teil von koordinierten Workflows arbeiten, in denen sich mehrere KI-Funktionen gegenseitig ergänzen:
Entwicklungsmuster mit mehreren Agents
Berücksichtigen Sie einen Workflow, in dem verschiedene KI-Agents unterschiedliche Aspekte der Featureentwicklung behandeln:
- Entwurfs-Agent: Copilot generiert erste Codeimplementierungen basierend auf den Featureanforderungen.
- Überprüfungs-Agent: Eine sekundäre KI überprüft den Entwurf für Codequalität, Sicherheitsprobleme und die Einhaltung von Projektstandards.
- Dokumentations-Agent: Generiert oder aktualisiert die Dokumentation basierend auf den Codeänderungen automatisch.
- Test-Agent: Erstellt umfassende Testsuiten für die neue Funktionalität
Dieser koordinierte Ansatz sorgt für eine umfassende Abdeckung von Entwicklungsaufgaben und gleichzeitig hohe Qualitätsstandards. Jeder Agent bringt einen spezialisierten Fokus auf seine Domäne, was zu gründlicheren und produktionsbereiten Code führt.
Hinweis
Jede Übergabe verbraucht ~1 PRU. Ein 2-Agent-Ablauf der Entwurfsüberprüfung verwendet in der Regel 2-3 PRUs.
Erweiterte Logikfunktionen
Für komplexe Entwicklungsszenarien bietet GitHub Copilot Premium-Begründungsmodi, die eine tiefere Analyse und komplexere Codegenerierung bieten:
- Erweitertes Kontextverständnis: Analysiert größere Codebasen und komplexere Beziehungen zwischen Komponenten
- Erweiterte Architekturvorschläge: Enthält Empfehlungen für Systementwurfs- und Integrationsmuster
- Komplexe Umgestaltungshilfe: Behandelt komplexe Codetransformationen bei gleichzeitiger Beibehaltung der Funktionalität
- Koordination mit mehreren Dateien: Koordiniert Änderungen über mehrere Dateien hinweg, während Konsistenz beibehalten wird
Hinweis
Premium-Ausführung fügt mehr Kontext und Begründung hinzu, aber oft doppelter PRU-Verbrauch (~4+ pro Anforderung).
Automatisierte Workflows zum Abschließen von Storys
GitHub Copilot kann Benutzergeschichten und Anforderungen in vollständige, bereitstellungsfähige Features über automatisierte Workflows umwandeln:
- Analyse der Anforderungen: Analysieren von Benutzergeschichten und Akzeptanzkriterien zum Generieren von Implementierungsplänen
- Featuregerüst: Erstellen vollständiger Funktionsstrukturen wie Controller, Dienste, Modelle und Tests
- Integrationssetup: Generieren Sie den erforderlichen Code, um neue Features in vorhandene Systemkomponenten zu integrieren.
- Automatisierung der Qualitätssicherung: Umfassende Fehlerbehandlung, Protokollierung und Überwachung für neue Features
Dieser Ansatz ermöglicht eine schnelle Entwicklung von Konzept zu Funktionierender Software, wodurch die Zeit zwischen Idee und Implementierung erheblich reduziert wird.
Personalisierte Fertigstellung von Code
GitHub Copilot passt sich an einzelne Codierungsstile und Projektkontexte an und bietet im Laufe der Zeit immer relevantere Vorschläge und verbessert die Codeeffizienz. Hier erfahren Sie, wie GitHub Copilot personalisierte Fertigstellung von Code erreicht:
- Kontextbezogenes Verständnis: GitHub Copilot analysiert die Entwicklungsumgebung und Projektstruktur, um korrektere und relevantere Fertigstellung von Code anzubieten.
- Lernen aus Mustern: Während Entwickler an einem Projekt arbeiten, lernt GitHub Copilot aus ihrer Erstellung von Code ihre Muster und Vorlieben, und erstellt entsprechende maßgeschneiderte Vorschläge.
Beachten Sie wie GitHub Copilot im folgenden Beispiel einen Schreibstil für Funktionen vorgeschlagen hat, aber als eine bevorzugte Formatvorlage verwendet wurde, wurden sie adaptiert und die Vorschläge in dem bevorzugten Stil fortgesetzt.
Durch die Nutzung von GitHub Copilot auf diese Weise können Entwickler die für Routineaufgaben aufgewendete Zeit erheblich reduzieren, das Lernen neuer Technologien beschleunigen und den Fokus während ihres Arbeitstags verbessern. Diese verbesserte Produktivität verschafft ihnen mehr Zeit für die Lösung komplexer Probleme und Innovationen in ihren Projekten.
In der nächsten Lektion untersuchen wir, wie sich GitHub Copilot an allgemeinen Entwicklereinstellungen und Workflows ausrichtet.