Aumentar la productividad de los desarrolladores con IA
En esta unidad, exploraremos cómo GitHub Copilot simplifica los flujos de trabajo de desarrollo, lo que permite a los desarrolladores centrarse en resolver problemas complejos en lugar de reducirse en tareas de codificación rutinarias.
Al final de esta unidad, podrá hacer lo siguiente:
- Comprenda cómo las herramientas con tecnología de inteligencia artificial como GitHub Copilot pueden reducir los esfuerzos repetitivos de codificación.
- Identifique las áreas clave del flujo de trabajo donde GitHub Copilot puede tener el mayor impacto.
Casos de uso comunes de inteligencia artificial para optimizar la productividad del desarrollador
GitHub Copilot ofrece numerosas maneras de acelerar y simplificar las tareas de desarrollo comunes. Examinemos algunas áreas clave en las que GitHub Copilot resulta especialmente beneficioso:
Aceleración del aprendizaje de nuevos lenguajes de programación y marcos
Aprender nuevos lenguajes de programación o marcos puede ser difícil, pero GitHub Copilot hace que este proceso sea más suave y más rápido, lo que permite a los desarrolladores comprender rápidamente nuevos conceptos y aplicarlos en la práctica. GitHub Copilot ayuda a salvar la brecha entre el aprendizaje y la implementación real a través de:
- Sugerencias de código: Ofrece sugerencias de fragmentos de código que muestran el uso de funciones y bibliotecas desconocidas, que guían a los desarrolladores sobre el uso y la implementación adecuados al trabajar con marcos nuevos.
- Compatibilidad con idiomas: Admite una amplia gama de idiomas, lo que le ayuda a realizar la transición sin problemas de un idioma a otro.
- Integración de documentación: Al proporcionar sugerencias insertadas relacionadas con el uso de API y los parámetros de función, GitHub Copilot reduce la necesidad de hacer referencia constantemente a la documentación externa.
Veamos un ejemplo. Imagine que trabaja en un proyecto de Golang en un lenguaje con el que no está familiarizado. GitHub Copilot puede generar el código automáticamente. A continuación, puede usar la opción "Explicar esto" en el menú contextual para explicar lo que hace el código.
Minimización del cambio de contexto
El cambio de contexto es una purga significativa de productividad para los desarrolladores y puede interrumpir el flujo de trabajo y reducir el foco. GitHub Copilot ayuda a mantener el foco proporcionando sugerencias de código relevantes en el contexto actual, lo que le permite concentrarse en resolver problemas complejos. Las siguientes son las formas en que GitHub Copilot ayuda a lograr esto:
- Asistencia en el editor: GitHub Copilot proporciona sugerencias de código directamente en el IDE, lo que minimiza la necesidad de buscar soluciones en línea.
- Referencias rápidas: Al trabajar con API o bibliotecas, GitHub Copilot puede sugerir llamadas y parámetros de método correctos, lo que reduce la necesidad de consultar la documentación.
- Finalización de código: Mediante el autocompletar patrones de código repetitivos, GitHub Copilot permite a los desarrolladores mantener su entrenamiento de pensamiento sin interrupción.
En el ejemplo siguiente, observe cómo puede trabajar con recursos externos (como API o bibliotecas) en el código sin necesidad de dejar el editor para consultar la documentación. Esto ahorra tiempo valioso y le permite centrarse en tareas más estratégicas, mejorando la productividad general y permitiendo una entrega de proyectos más rápida.
Escritura mejorada de documentación
GitHub Copilot mejora significativamente el proceso de escritura y mantenimiento de la documentación de código:
- Comentarios insertados: Genera comentarios insertados contextualmente relevantes que explican secciones de código complejas.
- Descripciones de función: Sugiere automáticamente descripciones de funciones, incluidas las explicaciones de parámetros y los detalles del valor devuelto.
- Generación LÉAME: Ayuda a crear archivos LÉAME del proyecto mediante la sugerencia de estructura y contenido en función del código base del proyecto.
- Coherencia de la documentación: Ayuda a mantener un estilo de documentación coherente en un proyecto.
GitHub Copilot puede asimilar el código y ayudarle a escribir comentarios o documentación relevantes para funciones o todo el código.
Automatización de las cosas aburridas
GitHub Copilot destaca en el control de tareas de codificación rutinarias, liberando tiempo para que los desarrolladores se centren en aspectos más complejos y creativos de su trabajo. Estas son las maneras de aprovechar GitHub Copilot para la automatización:
- Generación de código reutilizable: GitHub Copilot puede generar rápidamente código reutilizable para funcionalidades comunes, como configurar una API de REST o crear una estructura de clases.
- Creación de datos de ejemplo: Al realizar pruebas, GitHub Copilot puede generar datos de ejemplo realistas, lo que ahorra tiempo en la creación manual de datos.
- Escritura de pruebas unitarias: GitHub Copilot puede sugerir casos de prueba e incluso generar pruebas unitarias completas basadas en el código sugerido.
- Traducción y refactorización de código: GitHub Copilot ayuda en la refactorización de código mediante la sugerencia de patrones mejorados o implementaciones más eficaces e incluso la conversión de lenguajes de programación.
Puede acelerar el proceso de desarrollo mediante GitHub Copilot para generar código reutilizable, que luego se puede personalizar para satisfacer sus necesidades específicas.
Finalización de código personalizado
GitHub Copilot se adapta a estilos de codificación individuales y contextos de proyecto, proporcionando sugerencias cada vez más relevantes a lo largo del tiempo y mejorando la eficiencia del código. Aquí se muestra cómo GitHub Copilot logra la finalización personalizada del código:
- Reconocimiento contextual: GitHub Copilot analiza el entorno de desarrollo y la estructura del proyecto para ofrecer finalizaciones de código más precisas y pertinentes.
- Aprendizaje de patrones: A medida que los desarrolladores trabajan en un proyecto, GitHub Copilot aprende de sus patrones y preferencias de codificación, adaptando sugerencias en consecuencia.
En el ejemplo siguiente, observe cómo GitHub Copilot sugirió un estilo de escritura de funciones, pero cuando se usó un estilo preferido, adaptó y continuó sugerencias con el estilo preferido.
Al aprovechar GitHub Copilot de estas maneras, los desarrolladores pueden reducir significativamente el tiempo invertido en tareas rutinarias, acelerar su aprendizaje de nuevas tecnologías y mantener un mejor enfoque en todo el día de trabajo. Esta productividad mejorada permite dedicar más tiempo a resolver problemas complejos e innovar dentro de sus proyectos.
En la unidad siguiente, exploraremos cómo GitHub Copilot se alinea con las preferencias y flujos de trabajo comunes para desarrolladores.