Mesure de l’impact et de l’optimisation des unités de requête Premium (PRU)

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Les unités de requête Premium sont le carburant derrière les fonctionnalités de révision les plus puissantes de GitHub Copilot. Chaque fois que vous assignez Copilot pour passer en revue une pull request volumineuse, demandez-lui d’appliquer les instructions personnalisées de votre référentiel à l'ensemble de la base de code ou d’effectuer une analyse approfondie des modifications dans votre environnement de développement intégré (IDE), vous utilisez des PRUs. Ces ressources Premium donnent à Copilot la puissance de traitement et la profondeur de contexte supplémentaires nécessaires pour fournir un raisonnement plus riche, des sorties plus fiables et des suggestions qui s’alignent sur les normes de votre équipe.

Objectifs d’apprentissage

À la fin de cette unité, vous pourrez :

  • Définissez les PRU et expliquez comment ils activent les fonctionnalités de révision avancées de Copilot.
  • Mesurez l’impact des révisions basées sur PRU sur votre flux de travail.
  • Appliquez des stratégies pour le budget et optimisez les RU pour une valeur maximale.

Présentation des PRU

Considérez les unités de requête Premium comme des jetons qui déverrouillent le « engrenage supplémentaire » de Copilot. Les tâches légères, comme suggérer une petite refactorisation d’une seule ligne, ne consomment souvent pas de PRU. Mais les tâches de niveau Premium, si. Par exemple, demander à Copilot d’examiner une modification de 1 500 lignes sur plusieurs fichiers, d’appliquer votre .github/copilot-instructions.md fichier et de vérifier les problèmes de sécurité et de style nécessite beaucoup plus de contexte et de puissance de raisonnement.

Avec les PRUs, Copilot peut analyser des modifications complètes, interpréter vos directives de révision personnalisées et fournir des correctifs exploitables en quelques secondes. Sans eux, il fournit uniquement ses suggestions légères par défaut. Les PRUs font la différence entre des indices rapides et une analyse complète et riche en contexte, qui est directement alignée sur les normes de votre équipe dans vos pull requests ou votre IDE.

Exemple de scénario :

Un développeur pousse une refactorisation massive touchant des dizaines de fichiers. Copilot, affecté en tant que réviseur, utilise des PRUs pour appliquer les directives de sécurité et de style du référentiel à l’ensemble du changement, signale plusieurs interpolations de chaînes non sécurisées, et rédige même des commentaires Markdown expliquant le problème. Au lieu de passer des heures à effectuer des vérifications manuelles, les réviseurs humains peuvent désormais se concentrer sur l’impact architectural de la refactorisation.

Pourquoi les PRU concernent les équipes

Les Unités de traitement programmable (PRU) permettent à Copilot d'être vraiment évolutif dans les environnements à volume élevé. Avec eux, vous pouvez :

  • Obtenez une analyse plus approfondie : repérez les vulnérabilités subtiles, la logique dupliquée ou les violations de style entre les différences importantes avant qu’elles atteignent la production.
  • Appliquez la cohérence : Appliquez automatiquement les mêmes vérifications de sécurité, de lisibilité ou de style sur chaque pull request.
  • Gérer les rafales d’activité : Pendant les cycles de publication occupés, reposez sur des révisions basées sur PRU pour maintenir la qualité stable, tandis que les réviseurs humains gèrent des décisions de conception complexes.

Exemple de scénario :

Votre équipe gère une architecture de microservices dans Go, Python et TypeScript. Lors d’un crunch de préversion, Copilot utilise des PRU pour examiner chaque service en fonction des meilleures pratiques propres à chaque langage, en signalant un appel risqué eval() en JavaScript et en recommandant un analyseur plus sûr, tout en détectant un contrôle d'erreur manquant dans un gestionnaire Go. Cela permet à votre équipe de fusionner rapidement les correctifs sur tous les services sans avoir à manquer de détails critiques.

Mesure de l’impact des révisions basées sur les PRU

Pour comprendre le retour sur les PRU, suivez les métriques telles que :

  • Délai d’exécution des demandes de tirage (pull request) : rapidité avec laquelle les demandes de tirage passent de l’ouverture à la fusion après l’ajout de révisions Copilot.
  • Indicateurs de qualité : Réduction des problèmes de sécurité ou de style post-fusion signalés par d’autres outils.
  • Expérience du développeur : Commentaires sur la façon de savoir si Copilot effectue des révisions plus rapidement ou plus claires.

Exemple de métrique :

Avant d’utiliser des PRU, les grandes demandes de tirage mettaient en moyenne trois jours à fusionner et entraînaient souvent des correctifs de style après leur publication. Après avoir activé les révisions alimentées par les PRU, les mêmes demandes de tirage (PR) ont été fusionnées en une journée avec beaucoup moins de validations de suivi.

Optimisation de l’utilisation de PRU

La gestion des RU garantit que vous les dépensez là où elles ajoutent la plus grande valeur :

  • Planifier: Définissez des alertes lorsque vous atteignez 75%, 90%et 100% de votre utilisation mensuelle de PRU.
  • Utilisez les PRU de manière stratégique : Réservez les examens premium pour les changements importants ou à haut risque ; appuyez-vous sur des suggestions standard de Copilot pour les modifications simples.
  • Affinez vos instructions : Les demandes claires et spécifiques réduisent les tentatives inutiles et les PRUs gaspillées.
  • Effectuez une mise à l’échelle ascendante si nécessaire : si votre équipe augmente constamment les PRU, envisagez un plan Copilot de niveau supérieur pour supporter la charge de travail.

Exemple de scénario :

Une équipe remarque que de nombreux PRU sont consacrés à des modifications de documentation triviales. Ils mettent à jour leur flux de travail pour utiliser des demandes non alimentées par PRU pour les petites modifications et réserver des révisions alimentées par PRU pour les codes qui affectent la production. Par conséquent, leur utilisation mensuelle de PRU diminue de 30% sans perdre de qualité.

Les PRU sont plus qu’un détail technique ; elles rendent possibles les fonctionnalités de révision avancées de Copilot. En comprenant comment fonctionnent les RU, en mesurant leur impact et en optimisant leur utilisation, vous pouvez fournir des révisions plus approfondies et riches en contexte sans perdre de ressources. Cela permet aux équipes de mettre à l’échelle des révisions de code de haute qualité, même dans des délais serrés tout en laissant le jugement final et la signature aux réviseurs humains.