Introduzione
GitHub Copilot, basato su OpenAI, sta cambiando le abitudini nello sviluppo di software. GitHub Copilot può comprendere i dettagli complessi del progetto tramite il training dei dati contenenti sia il linguaggio naturale che miliardi di righe di codice sorgente da origini disponibili pubblicamente, incluso il codice nei repository GitHub pubblici. Ciò consente a GitHub Copilot di fornire suggerimenti più sensibili al contesto.
Ma per sfruttare al meglio GitHub Copilot, è necessario conoscere la progettazione dei prompt. La progettazione dei prompt è il modo in cui si comunica a GitHub Copilot cosa serve. La qualità del codice restituito dipende molto da quanto siano chiare e accurate le richieste.
Contenuto del modulo:
- Richiedere principi di progettazione, procedure consigliate e come GitHub Copilot apprende dalle richieste (prompt) per fornire risposte in grado di supportare il contesto.
- Il flusso sottostante del modo in cui GitHub Copilot elabora le richieste degli utenti di generare risposte o suggerimenti di codice.
- Il flusso di dati per i suggerimenti di codice e la chat in GitHub Copilot.
- I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e il relativo ruolo in GitHub Copilot e la richiesta.
- Come creare richieste (prompt) efficaci che ottimizzano le prestazioni di GitHub Copilot, garantendo precisione e rilevanza in ogni suggerimento di codice.
- La relazione intricata tra le richieste (prompt) e le risposte di Copilot.
- Come Copilot gestisce i dati provenienti da richieste in situazioni diverse, tra cui la trasmissione sicura e il filtraggio del contenuto.