Øke produktiviteten for utviklere med KUNSTIG INTELLIGENS

Fullført

I denne enheten skal vi utforske hvordan GitHub Copilot effektiviserer utviklingsarbeidsflyter, slik at utviklere kan fokusere på å løse komplekse problemer i stedet for å bli lurt ned i rutinemessige kodingsoppgaver.

Ved slutten av denne enheten kan du:

• Forstå hvordan KUNSTIG-drevne verktøy som GitHub Copilot kan redusere gjentakende kodingsarbeid.
• Identifiser viktige områder i arbeidsflyten der GitHub Copilot kan gjøre størst innvirkning.

Vanlige brukstilfeller for kunstig intelligens for effektivisering av utviklerproduktivitet

GitHub Copilot tilbyr mange måter å akselerere og forenkle vanlige utviklingsoppgaver på. La oss undersøke noen viktige områder der GitHub Copilot viser seg spesielt gunstig:

Akselerere læring av nye programmeringsspråk og -rammer

Det kan være utfordrende å lære nye programmeringsspråk eller rammeverk, men GitHub Copilot gjør denne prosessen jevnere og raskere, slik at utviklere raskt kan forstå nye konsepter og bruke dem i praksis. GitHub Copilot bidrar til å bygge bro mellom læring og faktisk implementering gjennom:

• Kodeforslag: Tilbyr kontekstavhengige kodesnutterforslag som illustrerer bruken av ukjente funksjoner og biblioteker, som veileder utviklere om riktig bruk og implementering når de arbeider med nye rammeverk.
• språkstøtte: Støtter et bredt spekter av språk, og hjelper deg med å gå jevnt over fra ett språk til et annet.
• Dokumentasjonsintegrering: Ved å gi innebygde forslag relatert til API-bruk og funksjonsparametere, reduserer GitHub Copilot behovet for å hele tiden referere til ekstern dokumentasjon.

La oss ta en titt på et eksempel. Tenk deg å arbeide med et Golang-prosjekt på et språk du ikke er kjent med. GitHub Copilot kan generere koden for deg. Deretter kan du bruke alternativet Forklar dette i hurtigmenyen for å forklare hva koden gjør.

Minimering av hurtigbytte

Kontekstbytte er et betydelig produktivitetsavløp for utviklere og kan forstyrre arbeidsflyten og redusere fokus. GitHub Copilot bidrar til å opprettholde fokus ved å gi relevante kodeforslag i din nåværende kontekst, slik at du kan konsentrere deg om å løse komplekse problemer. Følgende er måter GitHub Copilot bidrar til å oppnå dette på:

• hjelp i redigeringsprogrammet: GitHub Copilot gir kodeforslag direkte i IDE, noe som minimerer behovet for å søke etter løsninger på nettet.
• Hurtigreferanser: Når du arbeider med API-er eller biblioteker, kan GitHub Copilot foreslå riktige metodekall og parametere, noe som reduserer behovet for å se dokumentasjon.
• Fullføring av kode: Ved å autofullføre gjentakende kodemønstre, lar GitHub Copilot utviklere opprettholde tanketoget uten avbrudd.

Legg merke til hvordan du kan arbeide med eksterne ressurser (for eksempel API-er/biblioteker) i koden, i eksemplet nedenfor, uten å måtte forlate redigeringsprogrammet for å se dokumentasjonen. Dette sparer verdifull tid og lar deg fokusere på mer strategiske oppgaver, forbedre den generelle produktiviteten og muliggjøre raskere prosjektlevering.

Forbedret dokumentasjonsskriving

GitHub Copilot forbedrer prosessen med å skrive og vedlikeholde kodedokumentasjon betydelig:

• Innebygde kommentarer: Genererer kontekstavhengig relevante innebygde kommentarer som forklarer komplekse kodeinndelinger.
• Funksjonsbeskrivelser: Foreslår automatisk funksjonsbeskrivelser, inkludert parameter forklaringer og returverdidetaljer.
• README-generering: Hjelper med å opprette viktig-fil for prosjektet ved å foreslå struktur og innhold basert på prosjektets kodebase.
• dokumentasjonskonsekvens: bidrar til å opprettholde konsekvent dokumentasjonsstil på tvers av et prosjekt.

GitHub Copilot kan assimilere koden og hjelpe deg med å skrive relevante kommentarer eller dokumentasjon for funksjoner eller hele koden.

Automatisere kjedelige ting

GitHub Copilot utmerker seg med å håndtere rutinemessige kodingsoppgaver, og frigjør tid for utviklere til å fokusere på mer komplekse og kreative aspekter ved arbeidet. Her er måter å utnytte GitHub Copilot for automatisering på:

• Generering av standardkode: GitHub Copilot kan raskt produsere standardkode for vanlige funksjoner, for eksempel å konfigurere en REST-API eller opprette en klassestruktur.
• Oppretting av eksempeldata: Når du tester, kan GitHub Copilot generere realistiske eksempeldata, noe som sparer tid på manuell dataoppretting.
• Tester av skriveenhet: GitHub Copilot kan foreslå testtilfeller og til og med generere hele enhetstester basert på koden som foreslås.
• Kodeoversettelse og refaktorering: GitHub Copilot hjelper til med koderefaktorering ved å foreslå forbedrede mønstre eller mer effektive implementeringer og til og med konvertere programmeringsspråk.

Du kan akselerere utviklingsprosessen ved å bruke GitHub Copilot til å generere standardkode, som deretter kan tilpasses for å dekke dine spesifikke behov.

Avanserte scenarioer for standardautomatisering

GitHub Copilot kan håndtere mer sofistikerte automatiseringsoppgaver som vanligvis vil kreve betydelig manuell innsats:

• Databaseskjema og ORM-oppsett: Generer fullstendige databasemodeller, overføringsfiler og ORM-konfigurasjoner basert på enkle enhetsbeskrivelser.
• Stillas for API-endepunkt: Opprett hele REST API-endepunkter med riktig feilhåndtering, validering og dokumentasjonskommentarer.
• Administrasjon av konfigurasjoner: Generer konfigurasjonsfiler for forskjellige miljøer (utvikling, iscenesettelse, produksjon) med passende innstillinger.
• Test infrastruktur: Sett opp komplette testrammeverk, inkludert falske data, armaturer og hjelpefunksjoner for komplekse testscenarier.

Når du for eksempel bygger en ny mikrotjeneste, kan Copilot generere hele prosjektstrukturen, inkludert Docker-konfigurasjoner, CI/CD-pipelinefiler og grunnleggende overvåkingsoppsett basert på noen få beskrivende kommentarer om tjenestekravene dine.

Note

Komplekse generasjoner av flere filer bruker flere PRU-er (~3–5 PRU-er for komplette prosjektstillas). Enkle standardoppgaver bruker vanligvis 1–2 PRU-er. Finn ut mer om Premium Request Units.

Historiedrevet utviklingsautomatisering

GitHub Copilot utmerker seg ved å transformere enkle brukerhistorier og funksjonskrav direkte til komplette, produksjonsklare implementeringer:

• Funksjon stillas: Konverter funksjonsbeskrivelser på høyt nivå til komplette kodestrukturer med riktig separasjon av bekymringer, inkludert databasemodeller, API-endepunkter og frontdelkomponenter.
• Implementering av forretningslogikk: Generer kjernefunksjonalitet basert på forretningsregler beskrevet på vanlig språk, og håndter automatisk vanlige mønstre som validering, datatransformasjon og arbeidsflytlogikk.
• Integrasjonsmønstre: Opprett standardiserte mønstre for å koble sammen ulike deler av applikasjonsøkosystemet ditt, inkludert autentisering, logging og ekstern tjenesteintegrasjon.
• Ende-til-ende-automatisering: Fra en enkelt brukerhistorie genererer du hele funksjonsstabelen inkludert backend-logikk, databaseendringer, API-dokumentasjon og grunnleggende frontend-implementering.
• Kvalitet innebygd: Inkluder automatisk feilhåndtering, inndatavalidering, logging og grunnleggende sikkerhetshensyn som en del av den første implementeringen.

Denne tilnærmingen muliggjør rask iterasjon fra konsept til fungerende prototype, slik at team kan validere ideer raskt og samle tilbakemeldinger tidlig i utviklingsprosessen.

Akselerere arbeidsflyter for pull-forespørsler

GitHub Copilot transformerer pull-forespørselsprosessen ved å generere endringer som er gjennomgangsklare og redusere tiden fra utvikling til distribusjon:

PR-klar kodegenerering

Når du arbeider med funksjoner eller feilrettinger, hjelper Copilot med å lage omfattende endringer som minimerer gjennomgangssykluser:

• Komplette implementeringer: Generer fullstendige funksjonsimplementeringer med riktig feilhåndtering, logging og dekning av kantsaker.
• Konsekvente kodemønstre: Sørg for at ny kode følger etablerte prosjektkonvensjoner og arkitektoniske mønstre.
• Integrering av dokumentasjon: Inkluder innebygde kommentarer, funksjonsdokumentasjon og README-oppdateringer som en del av den første kodegenereringen.
• Testdekning: Generer tilsvarende enhetstester, integrasjonstester og eksempelbruk sammen med ny funksjonalitet.

Hjelp til intelligent kodegjennomgang

Copilot kan hjelpe til med å forberede kode for gjennomgang og til og med hjelpe under selve gjennomgangsprosessen:

• Kvalitetskontroller før innsending: Før du oppretter en PR, bruk Copilot til å identifisere potensielle problemer, foreslå forbedringer og sikre at kodekvalitetsstandarder oppfylles.
• Gjennomgå utkast til kommentar: Generer konstruktive, spesifikke gjennomgangskommentarer som forklarer problemer tydelig og foreslår konkrete forbedringer med kodeeksempler.
• Rask iterasjon: Når korrekturlesere ber om endringer, kan Copilot umiddelbart generere flere implementeringsalternativer, slik at forfattere kan velge den beste tilnærmingen uten omfattende omskriving.
• Forbedring av dokumentasjon: Forbedre kodekommentarer og dokumentasjon automatisk basert på spørsmål og tilbakemeldinger fra korrekturlesere, noe som sikrer klarhet for fremtidige vedlikeholdere.
• Konfliktløsning: Hjelp til med å løse sammenslåingskonflikter ved å forstå hensikten med begge kodegrenene og foreslå optimale integrasjonstilnærminger.

Denne strømlinjeformede tilnærmingen reduserer antallet gjennomgangsrunder som kreves, betydelig, noe som muliggjør raskere levering av funksjoner samtidig som høye kodekvalitetsstandarder opprettholdes.

Note

Å be Copilot om flere refaktoreringsutkast i en PR kan forbruke 2–3 PRU-er per utkast. Finn ut mer om Premium Request Units.

Arbeidsflyter for samarbeidende utvikling

Copilot forbedrer teamsamarbeidet ved å sikre konsistens og kvalitet på tvers av ulike utvikleres bidrag:

• Standardisering av koder: Bidra til å opprettholde konsekvente kodestiler og mønstre på tvers av teammedlemmer.
• Kunnskapsdeling: Generer kode som følger teamets beste praksis, og hjelper juniorutviklere med å lære av seniormønstre.
• Bevaring av kontekst: Når du overtar andres arbeid, kan Copilot hjelpe deg med å forstå eksisterende kode og fortsette utviklingen i samme stil.
• Slå sammen konfliktløsning: Hjelp til med å løse komplekse sammenslåingskonflikter ved å forstå hensikten med begge kodegrenene.

Orkestrerte arbeidsflyter for kunstig intelligens

Moderne utvikling drar i økende grad nytte av koordinert AI-assistanse på tvers av ulike aspekter av utviklingsprosessen. GitHub Copilot kan fungere som en del av orkestrerte arbeidsflyter der flere AI-funksjoner utfyller hverandre:

Utviklingsmønstre for flere agenter

Vurder en arbeidsflyt der ulike AI-agenter håndterer distinkte aspekter av funksjonsutvikling:

1. Draft-agent: Copilot genererer innledende kodeimplementeringer basert på funksjonskrav
2. Anmeldelsesagent: En sekundær AI gjennomgår utkastet for kodekvalitet, sikkerhetsproblemer og overholdelse av prosjektstandarder
3. Dokumentasjonsagent: Genererer eller oppdaterer dokumentasjon automatisk basert på kodeendringene
4. Testagent: Lager omfattende testserier for den nye funksjonaliteten

Denne orkestrerte tilnærmingen sikrer omfattende dekning av utviklingsoppgaver samtidig som høye kvalitetsstandarder opprettholdes. Hver agent bringer spesialisert fokus til sitt domene, noe som resulterer i mer grundig og produksjonsklar kode.

Note

Hver overlevering bruker ~1 PRU. En utkast-gjennomgangsflyt med 2 agenter bruker vanligvis 2–3 PRU-er.

Avanserte resonneringsmuligheter

For komplekse utviklingsscenarioer tilbyr GitHub Copilot premium resonneringsmoduser som gir dypere analyse og mer sofistikert kodegenerering:

• Forbedret kontekstforståelse: Analyserer større kodebaser og mer komplekse relasjoner mellom komponenter
• Avanserte arkitektoniske forslag: Gir anbefalinger for systemdesign og integrasjonsmønstre
• Kompleks refaktoreringshjelp: Håndterer sofistikerte kodetransformasjoner samtidig som funksjonaliteten bevares
• Koordinering av flere filer: Orkestrerer endringer på tvers av flere filer samtidig som konsistensen opprettholdes

Note

Premium-kjøringer legger til mer kontekst og resonnement, men dobler ofte PRU-forbruket (~4+ per forespørsel).

Automatiserte arbeidsflyter for fullføring av historier

GitHub Copilot kan transformere brukerhistorier og krav til komplette, distribuerbare funksjoner gjennom automatiserte arbeidsflyter:

• Krav parsing: Analyser brukerhistorier og akseptkriterier for å generere implementeringsplaner
• Funksjon stillas: Lag komplette funksjonsstrukturer, inkludert kontrollere, tjenester, modeller og tester
• Oppsett av integrasjon: Generer nødvendig kode for å integrere nye funksjoner med eksisterende systemkomponenter
• Automatisering av kvalitetssikring: Inkluder omfattende feilhåndtering, logging og overvåking for nye funksjoner

Denne tilnærmingen muliggjør rask progresjon fra konsept til fungerende programvare, noe som reduserer tiden mellom idé og implementering betydelig.

Fullføring av personlig kode

GitHub Copilot tilpasser seg individuelle kodestiler og prosjektkontekster, og gir stadig mer relevante forslag over tid og forbedrer kodeeffektiviteten. Slik oppnår GitHub Copilot tilpasset kodefullføring:

• kontekstavhengig forståelse: GitHub Copilot analyserer utviklingsmiljøet og prosjektstrukturen for å tilby mer nøyaktige og relevante kodefullføringer.
• Lære av mønstre: Mens utviklere jobber med et prosjekt, lærer GitHub Copilot av kodemønstrene og preferansene sine, og skreddersyr forslag tilsvarende.

Legg merke til hvordan GitHub Copilot foreslo en stil med skrivefunksjoner i eksemplet nedenfor, men når en foretrukket stil ble brukt, tilpasset den og fortsatte forslag med den foretrukne stilen.

Ved å utnytte GitHub Copilot på disse måtene, kan utviklere redusere tiden som brukes på rutinemessige oppgaver, akselerere læringen av ny teknologi og opprettholde bedre fokus gjennom hele arbeidsdagen. Denne forbedrede produktiviteten gir mer tid til å være dedikert til å løse komplekse problemer og innovere i prosjektene sine.

I den neste enheten skal vi utforske hvordan GitHub Copilot samsvarer med vanlige utviklerinnstillinger og arbeidsflyter.