AI を使用して開発者の生産性を向上させる
このユニットでは、GitHub Copilot によって開発ワークフローがどのように効率化されるのかを調べます。開発者は、きまりきったコーディング タスクに煩わされることなく、複雑な問題の解決に集中できます。
このユニットを完了すると、次のことができるようになります。
- GitHub Copilot のような AI 搭載ツールを使うと、コーディング作業の繰り返しをどのように減らすことができるかを理解します。
- 開発者のワークフローで、GitHub Copilot が最も大きな影響を与えることができる重要な領域を明らかにします。
開発者の生産性を効率化するための一般的な AI ユース ケース
GitHub Copilot には、一般的な開発タスクの時間を短縮して簡単にするためのさまざまな方法が用意されています。 GitHub Copilot が特に有益であることがよくわかる重要な領域をいくつか見てみましょう。
新しいプログラミング言語とフレームワークの習得を速める
新しいプログラミング言語やフレームワークの学習は困難な場合がありますが、GitHub Copilot を使うと、このプロセスがいっそう円滑になって時間が短縮され、開発者は新しい概念をすばやく把握して、実務に適用できます。 GitHub Copilot の次の機能は、学習と実践のギャップを埋めるのに役立ちます。
- コードの提案: 見慣れない関数やライブラリの使い方がわかるコンテキスト対応のコード スニペットの提案を提供して、新しいフレームワークで作業するときに適切な使用方法と実装を開発者に示します。
- 言語のサポート:さまざまな言語をサポートし、開発者がある言語から別の言語にスムーズに移行するのを助けます。
- ドキュメントの統合: GitHub Copilot では、API の使い方と関数のパラメーターに関連する提案がインラインで提供されるので、その都度外部のドキュメントを参照する必要が減ります。
例を見てみましょう。 使い慣れない言語で Golang プロジェクトの作業を行っているところを想像してみてください。 GitHub Copilot を使うと、コードを自動的に生成できます。 その後、コンテキスト メニューの [これを説明する] オプションを使って、コードで行われていることを理解できます。
コンテキストの切り替えを最小限に抑える
コンテキストの切り替えは、開発者にとって生産性を大幅に低下させるものであり、ワークフローが中断されて、集中力が低下します。 GitHub Copilot を使うと、現在のコンテキスト内で関連するコードの提案が提供されるので集中力を維持するのに役立ち、複雑な問題の解決に専念できます。 その実現には、GitHub Copilot の次の機能が役立ちます。
- エディター内のアシスタンス: GitHub Copilot によるコードの提案は IDE 内で直接提供されるので、解決方法をオンラインで検索する必要性が最小限になります。
- クイック リファレンス: API またはライブラリを使っているときは、GitHub Copilot でメソッドの正しい呼び出しとパラメーターが提案されるため、ドキュメントを調べる必要性が減ります。
- コード補完: 繰り返されるコード パターンが GitHub Copilot によってオートコンプリートされるので、開発者は思考の流れを中断されずに維持できます。
次の例では、外部のリソース (API やライブラリなど) をコード内で操作できるため、エディターを離れてドキュメントを調べる必要がないことに注目してください。 これにより、貴重な時間が節約され、いっそう戦略的なタスクに集中できるので、全体的な生産性が向上し、プロジェクトをより速くデリバリーできます。
ドキュメントの記述の改善
GitHub Copilot を使うと、コードのドキュメントの記述と保守のプロセスが大幅に改善されます。
- インライン コメント: 複雑なコード セクションを説明する、コンテキストについて関連性のあるインライン コメントを生成します。
- 関数の説明: パラメーターの説明や戻り値の詳細など、関数の説明を自動的に提案します。
- README の生成: プロジェクトのコードベースに基づいて構造と内容を提案し、プロジェクトの README ファイルの作成を支援します。
- ドキュメントの整合性: プロジェクト全体で一貫したドキュメント スタイルを維持するのに役立ちます。
GitHub Copilot を使うと、コードを統一でき、関数やコード全体に関連するコメントやドキュメントを記述するのに役立ちます。
退屈な作業を自動化する
GitHub Copilot は、定型のコーディング タスクの処理に優れており、開発者が作業のより複雑で創造的な部分に集中するための時間が増えます。 次のようにして、GitHub Copilot を自動化に活用できます。
- 定型コードの生成: GitHub Copilot は、REST API の設定やクラス構造の作成など、一般的な機能の定型コードをすばやく生成できます。
- サンプル データの作成: テストでは、GitHub Copilot を使って現実的なサンプル データを生成して、手動でデータを作成する時間を節約できます。
- 単体テストの作成: GitHub Copilot は、テスト ケースを提案でき、提案されたコードに基づいて単体テスト全体を生成することもできます。
- コードの変換とリファクタリング: コードのリファクタリングの支援では、GitHub Copilot は改善されたパターンやより効率的な実装を提案でき、プログラミング言語の変換さえできます。
GitHub Copilot を使って定型コードを生成して、開発プロセスの時間を短縮し、後で特定のニーズに合わせてそれをカスタマイズできます。
コード補完のカスタマイズ
GitHub Copilot は、個別のコーディング スタイルとプロジェクト コンテキストに適応するので、時間が経つほど提案の関連性が高くなり、コードの効率が向上します。 GitHub Copilot は次のようにしてコード補完のカスタマイズを実現します。
- コンテキストの理解: GitHub Copilot は開発環境とプロジェクト構造を分析し、より正確で関連性の高いコード補完を提供します。
- パターンからの学習: 開発者がプロジェクトで作業している間、GitHub Copilot はそのコーディング パターンと好みを学習し、それに応じて提案を調整します。
次の例では、GitHub Copilot は関数の記述のスタイルを提案していますが、好みのスタイルが使われると、好みのスタイルに適応して提案を続けることに注意してください。
これらの方法で GitHub Copilot を活用すると、開発者は定型的なタスクに費やす時間を大幅に短縮し、新しいテクノロジをより短い時間で習得して、作業中の集中力をいっそう高く維持できます。 この生産性の向上により、複雑な問題の解決とプロジェクト内での革新に専念する時間を増やすことができます。
次のユニットでは、GitHub Copilot が開発者の一般的な好みやワークフローにどのように対応するのかを調べていきます。