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GitHub Copilot Chat のパフォーマンスを向上させるために推奨されるプラクティスは何ですか?
モデルの出力品質を向上させるために、プロンプトをコーディングの質問またはタスクに制限する。
人間のプログラミングの代わりとして Copilot Chat を使用する。
セキュリティで保護されたコーディングとコード レビューのプラクティスを無視する。
より良いコード提案のために GitHub Copilot にコンテキストを提供する最善の方法は何ですか?
エディターですべてのファイルを閉じたままにします。
複雑な関数名を使用する。
わかりやすい関数名、特定の関数コメントを指定し、関連ファイルをエディターで開きます。
開発者は、チャットを介して GitHub Copilot と対話するときにエクスペリエンスをどのように最適化できますか?
入力、出力、API、または使用するフレームワークについてあいまいであること。
チャット参加者、スラッシュ コマンド、チャット変数を使用して、プロンプトで特定します。
一度に大規模なタスクを実行するように Copilot に依頼する。
GitHub Copilot を使用する場合、コードで高品質のバーを維持する効果は何ですか?
Copilot はコードにラッチして、既存のパターンに従う提案を生成します。
それはコピロットを混乱させ、無関係な提案につながります。
提案プロセスが遅くなります。
GitHub Copilot を使用してコード行補完を生成する 2 つの方法は何ですか?
コード行とコード ファイルから入力候補を生成します。
コメントとコード行から入力候補を生成します。
コメントとプロンプトから入力候補を生成します。
GitHub Copilot が提供するコード補完候補はどのように決定されますか?
エディター内のコードのコンテキストに基づきます。
使用されるプログラミング言語に基づく。
記述されたコードの長さに基づきます。
GitHub Copilot が複数のコード補完候補を生成するとどうなりますか?
すべての提案がコードに追加されます。
最も関連性の高い提案が自動的に選択されます。
開発者は、左矢印または右矢印を選択して、各提案を確認できます。
GitHub Copilot を使用して完了できるコード変換の種類は何ですか?
コード ファイル全体、関数、またはコード スニペットをイメージに変換します。
コード ファイル全体、関数、またはコード スニペットを別のプログラミング言語に変換します。
プログラミング言語を人間の言語に変換します。
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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