Ausrichten an den Entwicklereinstellungen

  • 7 Minuten

GitHub Copilot wurde entwickelt, um nahtlos in die Workflows von Entwicklern zu integrieren und sich an ihre Vorlieben und Codierungsstile anzupassen. In dieser Lektion wird erläutert, wie GitHub Copilot allgemeine Entwickleranforderungen erfüllt und verschiedene Aspekte des Codierungsprozesses verbessert.

Entwicklergeschmack und KI-Unterstützung

Entwickler haben unterschiedliche Vorlieben, wenn es um ihre Codierungsumgebung und ihren Workflow geht. GitHub Copilot ist flexibel genug, um diese Vorlieben aufzunehmen und gleichzeitig wertvolle KI-gestützte Unterstützung zu bieten.

Codegenerierung und -fertigstellung

GitHub Copilot zeichnet sich beim Generieren und Fertigstellen von Code aus und richtet sich an den Wünschen der Entwickler nach Effizienz und Richtigkeit aus.

  • Mehreren Vorschläge: Bei mehrdeutigen Szenarien bietet GitHub Copilot mehrere Codevorschläge, sodass Entwickler die am besten geeignete Option auswählen können.
  • Sprachspezifische Idiome: GitHub Copilot versteht und schlägt sprachspezifische Idiome und bewährte Methoden vor, die Entwicklern helfen, mehr idiomatischen Code zu schreiben.

Schreiben von Komponententests und Dokumentationen

Viele Entwickler finden das Schreiben von Tests und Dokumentationen weniger ansprechend als das Schreiben von Kernfunktionen. GitHub Copilot unterstützt diese wichtigen, aber oft mühsamen Aufgaben.

  • Testfallgenerierung: Basierend auf Funktionssignaturen und Verhalten kann GitHub Copilot relevante Testfälle vorschlagen, einschließlich Edge-Fällen, die Entwickler möglicherweise übersehen können.
  • Dokumentationsansätze: GitHub Copilot kann erste Dokumentationsansätze für Funktionen, Klassen und Module generieren, die Entwickler dann verfeinern können.
  • Kommentarerweiterung: Wenn Entwickler kurze Kommentare schreiben, kann GitHub Copilot sie zu detaillierteren Erklärungen erweitern, was Zeit bei der Dokumentation spart.

Code-Refactoring

Refactoring ist ein wesentlicher Bestandteil der Pflege von fehlerfreien Codebasen. GitHub Copilot unterstützt diesen Prozess, indem Verbesserungen und alternative Implementierungen vorgeschlagen werden.

  • Mustererkennung: GitHub Copilot identifiziert gängige Muster im Code und schlägt effizientere oder sauberere Alternativen vor.
  • Vorschläge für moderne Syntax: Für Sprachen mit sich entwickelnder Syntax (z. B. JavaScript ECMAScript) kann GitHub Copilot moderne Sprachfeatures vorschlagen, die präziser oder performanter sein können.
  • Konsistenzerhaltung: GitHub Copilot trägt dazu bei, die Konsistenz über die Codebasis hinweg aufrechtzuerhalten, indem eine Umgestaltung vorgeschlagen wird, die an der vorhandenen Codeformatvorlage ausgerichtet ist.

Debuggingunterstützung

Während GitHub Copilot kein eigenständiger Debugger ist, kann er den Debuggingprozess auf verschiedene Arten unterstützen:

  • Fehlererklärung: Wenn GitHub Copilot mit Fehlermeldungen konfrontiert ist, kann GitHub Copilot häufig Erklärungen in verständlicher Sprache bereitstellen und potenzielle Korrekturen vorschlagen.
  • Generierung von Protokollanweisungen: GitHub Copilot kann relevante Protokollanweisungen vorschlagen, um Probleme in komplexen Codepfaden zu diagnostizieren.
  • Testfallvorschläge: Bei Fehlern, die schwer zu reproduzieren sind, kann GitHub Copilot zusätzliche Testfälle vorschlagen, die das Problem möglicherweise isolieren können.

Data Science-Unterstützung

Über die herkömmliche Codegenerierung hinaus bietet GitHub Copilot wertvolle Unterstützung für komplexere Technologien wie Data Science und Data Analysis an, wobei verschiedene Aspekte des Data Science-Workflows optimiert werden:

  • Statistische Funktionen: Es bietet Unterstützung bei der Implementierung statistischer Funktionen und Tests und hilft Datenwissenschaftlern, geeignete statistische Methoden schnell anzuwenden, indem sie sich an die Datasets anpassen.
  • Datenvisualisierung: Es bietet Codevorschläge zum Erstellen von Datenvisualisierungen mithilfe beliebter Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn oder Plotly, wodurch Datenwissenschaftler schnell aufschlussreiche Diagramme und Grafiken generieren können.
  • Vorabaufbereitung der Daten: Es kann Code für allgemeine Datenvorverarbeitungsaufgaben vorschlagen, z. B. das Behandeln fehlender Werte, das Codieren kategorischer Variablen oder die Skalierung numerischer Features.
  • Modellauswertung: GitHub Copilot kann beim Schreiben von Code für Modellauswertungsmetriken und die Visualisierung der Modellleistung helfen.

Vorliebe für optimierte Workflows

Moderne Entwickler schätzen zunehmend Workflows, die den Kontextwechsel minimieren und den manuellen Aufwand reduzieren. GitHub Copilot richtet sich an diese Einstellungen durch mehrere wichtige Funktionen:

Integrierte Entwicklungserfahrung

Entwickler bevorzugen Tools, die nahtlos in ihrer vorhandenen Umgebung funktionieren, anstatt externe Anwendungen oder komplexes Setup zu erfordern:

  • IDE-native Unterstützung: GitHub Copilot arbeitet direkt in beliebten Entwicklungsumgebungen und bietet Vorschläge, ohne den Fokus zu unterbrechen.
  • Kontextbezogenes Bewusstsein: Das Tool versteht den aktuellen Projektkontext und schlägt relevanten Code vor, der natürlich zu vorhandenen Mustern und Konventionen passt.
  • Minimale Konfiguration: Im Gegensatz zu vielen KI-Tools, die ein umfangreiches Setup erfordern, arbeitet GitHub Copilot effektiv mit minimaler Konfiguration, wobei die Entwicklerpräferenz für "es funktioniert" Tools respektiert.

Autonomer Vorgangsabschluss

Viele Entwickler schätzen Tools, die ganze Features oder Geschichten unabhängig behandeln können, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert wird:

  • End-to-End-Featuregenerierung: Von Den Benutzeranforderungen bis hin zu bereitstellungsfähigem Code, einschließlich Tests und Dokumentation, werden alle auf eine einheitliche Weise generiert.
  • Intelligente Standardwerte: GitHub Copilot wählt vernünftige Standardwerte für Implementierungsdetails aus, sodass Entwickler sich auf allgemeine Logik statt auf Textbausteine konzentrieren können.
  • Progressive Verbesserung: Entwickler können mit generierten Code beginnen und sie dann verfeinern, anstatt von Grund auf neu zu beginnen, was den Einstellungen für die iterative Entwicklung entspricht.

Qualitätsorientierte Automatisierung

Entwickler möchten Automatisierung, die die Codequalität verbessert und nicht kompromittiert:

  • Integrierte bewährte Methoden: Generierter Code enthält Sicherheitsüberlegungen, Fehlerbehandlung und Leistungsoptimierungen von Anfang an.
  • Konsistenzwartung: Automatisierter Code folgt Projektkonventionen und Teamstandards, ohne dass eine manuelle Durchsetzung erforderlich ist.
  • Umfassende Abdeckung: Features verfügen über geeignete Tests und Dokumentationen, die professionelle Entwicklungsstandards automatisch erfüllen.

Durch die Anpassung an diese generellen Vorlieben von Entwicklern wird GitHub Copilot mehr als nur ein Tool zur Fertigstellung von Code.

In der nächsten Lektion werden wir behandeln, wie GitHub Copilot verschiedene Phasen des Software Development Lifecycle beeinflusst und seinen Nutzen im gesamten Entwicklungsprozess weiter unter Beweis stellt.