Überlegungen zur KI-unterstützten Modernisierung

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Während die Modernisierung der App für GitHub Copilot Ihnen Möglichkeiten bietet, den Aufwand zur Modernisierung von Code zu reduzieren, ist sie wie jedes KI-Tool nicht unfehlbar. Bei der Modernisierung kritischer Software ist es wichtig, wachsam zu bleiben. Zu den bewährten Methoden gehören:

  • Überprüfen Sie immer die Ausgabe des Agents. Der Agent generiert Bewertungsberichte, Pläne und Codeänderungen. Überprüfen Sie jede Phase, bevor Sie fortfahren. Der dreistufige Workflow der Bewertung, Planung und Ausführung ist so konzipiert, dass Sie die Kontrolle behalten.
  • Sicherstellen der Korrektheit mit Tests. Der Agent führt automatisch Builds und Tests aus, aber Sie sollten auch Ihre vollständige Testsuite ausführen und manuelle Tests durchführen, insbesondere für Edgefälle. Wenn die Testabdeckung im vorhandenen Code, den Sie migrieren möchten, niedrig ist, bitten Sie den Agent, zusätzliche Tests zu generieren, bevor Sie das Upgrade starten. Auf diese Weise können Sie überprüfen, ob aktualisierte Teile des Codes die gleiche Testausgabe wie der vorhandene Code bereitstellen.
  • Suchen Sie nach veralteten oder suboptimalen Vorschlägen. Das Wissen des GitHub Copilot-App-Modernisierungs-Agents stammt aus Schulungsdaten und vordefinierten Aufgabenbibliotheken. Es kann gelegentlich einen Ansatz vorschlagen, der nicht die neueste bewährte Methode ist. Beispielsweise wird möglicherweise nicht automatisch der neueste Verschlüsselungsalgorithmus oder die aktuellste Azure SDK-Methode verwendet. Überprüfen Sie kritische Vorschläge gegen die aktuelle Dokumentation.
  • Verwenden Sie vordefinierte Aufgaben für allgemeine Szenarien. Vordefinierte Aufgaben codieren bewährte Migrationsmuster. Wenn für Ihr Szenario eine vordefinierte Aufgabe vorhanden ist, z. B. die Migration von MSMQ zu Azure Service Bus, verwenden Sie die vordefinierte Aufgabe, anstatt den Agent aufzufordern, den Migrationspfad aus den ersten Prinzipien zu ermitteln.
  • Erstellen Sie benutzerdefinierte Aufgaben für Organisationsmuster. Wenn Ihre Organisation über bestimmte Codierungsstandards oder Migrationsmuster verfügt, erstellen Sie benutzerdefinierte Aufgaben aus erfolgreichen vorherigen Migrationen. Dadurch wird Konsistenz zwischen Teams und Projekten für modernisierten Code gewährleistet.
  • Behalten Sie die Konsistenz mit Codeüberprüfungen bei. Wenden Sie dieselben Codeüberprüfungsstandards auf vom Agent generierten Code an, wie sie auf vom Menschen geschriebene Code angewendet werden. Wenn Sie in einem Team arbeiten, schließen Sie KI-unterstützte Änderungen in Ihren normalen Pull-Anforderungsworkflow ein.
  • Beachten Sie Vertraulichkeitseinschränkungen. Die GitHub Copilot-App-Modernisierung behält codeausschnitte nicht außerhalb der unmittelbaren Sitzung bei und sammelt oder speichert Ihre benutzerdefinierten Aufgaben nicht. Befolgen Sie jedoch immer die Richtlinien Ihrer Organisation bezüglich der Nutzung von KI-Tools.
  • Wissen Sie, wann sie manuell eingreifen müssen. Wenn der Agent konsistent falsche Ergebnisse für einen bestimmten Abschnitt erzeugt, kann es schneller sein, diesen Teil manuell zu verarbeiten. Sie können den Agent-Workflow für die verbleibenden Aufgaben jederzeit fortsetzen.