สอดคล้องกับการกําหนดลักษณะนักพัฒนา

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

GitHub Copilot ออกแบบมาเพื่อผสานรวมกับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาอย่างราบรื่น โดยปรับให้เข้ากับการกําหนดลักษณะและสไตล์การเขียนโค้ด หน่วยนี้สํารวจว่า GitHub Copilot รองรับความต้องการของนักพัฒนาทั่วไปอย่างไรและปรับปรุงแง่มุมต่าง ๆ ของกระบวนการเข้ารหัส

รสนิยมของนักพัฒนาและความช่วยเหลือด้าน AI

นักพัฒนามีการกําหนดลักษณะที่หลากหลายเมื่อพูดถึงสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดและเวิร์กโฟลว์ GitHub Copilot มีความยืดหยุ่นเพียงพอที่จะรองรับการตั้งค่าเหล่านี้ในขณะที่ให้ความช่วยเหลือที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันมีค่า

การสร้างโค้ดและการทําให้เสร็จสมบูรณ์

GitHub Copilot มีความสามารถโดดเด่นในการสร้างและกรอกโค้ด สอดคล้องกับความปรารถนาที่จะใช้ประสิทธิภาพและความแม่นยำของนักพัฒนา

• คําแนะนําหลายรายการ: เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ไม่ชัดเจน GitHub Copilot ให้คําแนะนําหลายรหัส ช่วยให้นักพัฒนาเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด
• ข้อมูลเฉพาะภาษา: GitHub Copilot เข้าใจและแนะนําข้อมูลเฉพาะภาษาและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดที่ไม่เป็นทางการมากขึ้น

การเขียนคู่มือและการทดสอบหน่วย

นักพัฒนาหลายคนพบว่าการเขียนการทดสอบและเอกสารมีส่วนร่วมน้อยกว่าการเขียนฟังก์ชันการทํางานหลัก GitHub Copilot ช่วยในงานสําคัญแต่มักน่าเบื่อ

• การสร้างกรณีการทดสอบ: ตามลายเซ็นและลักษณะการทํางานของฟังก์ชัน GitHub Copilot สามารถแนะนํากรณีการทดสอบที่เกี่ยวข้องรวมถึงกรณีขอบที่นักพัฒนาอาจมองข้าม
• ชุดเอกสาร: GitHub Copilot สามารถสร้างชุดเอกสารเบื้องต้นสําหรับฟังก์ชัน คลาส และโมดูล ซึ่งนักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถปรับแต่งได้
• การขยายความคิดเห็น : เมื่อนักพัฒนาเขียนความคิดเห็นสั้น ๆ GitHub Copilot สามารถขยายลงในคําอธิบายที่มีรายละเอียดมากขึ้นซึ่งประหยัดเวลาในเอกสาร

การปรับโครงสร้างโค้ดใหม่

การปรับโครงสร้างเป็นส่วนสําคัญของการรักษาโคเดสที่ดีต่อสุขภาพ เครื่องมือช่วย GitHub Copilot ในกระบวนการนี้โดยการแนะนําการปรับปรุงและการใช้งานทางเลือก

• การจดจํารูปแบบ : GitHub Copilot ระบุรูปแบบทั่วไปในโค้ดและแนะนําทางเลือกที่มีประสิทธิภาพหรือสะอาดกว่า
• คําแนะนําไวยากรณ์ที่ทันสมัย: สําหรับภาษาที่มีไวยากรณ์ที่พัฒนาแล้ว (เช่น JavaScript ECMAScript), GitHub Copilot สามารถแนะนําคุณลักษณะภาษาที่ทันสมัยที่อาจกระชับหรือมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การบํารุงรักษาความสอดคล้อง: GitHub Copilot ช่วยรักษาความสอดคล้องทั่วทั้ง codebase โดยการแนะนําการปรับโครงสร้างที่สอดคล้องกับสไตล์โค้ดที่มีอยู่

ความช่วยเหลือในการแก้จุดบกพร่อง

ในขณะที่ GitHub Copilot ไม่ใช่ตัวดีบักแบบเต็ม แต่ก็สามารถช่วยในการดีบักกระบวนการในการดีบักได้หลายวิธี:

• คําอธิบายข้อผิดพลาด: เมื่อเผชิญกับข้อความแสดงข้อผิดพลาด GitHub Copilot มักจะให้คําอธิบายภาษาธรรมดาและแนะนําการแก้ไขที่อาจเกิดขึ้น
• การสร้างคําสั่งบันทึก : GitHub Copilot สามารถแนะนําคําสั่งบันทึกที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยในการวินิจฉัยปัญหาในเส้นทางรหัสที่ซับซ้อน
• คําแนะนํากรณีการทดสอบ: สําหรับข้อบกพร่องที่ยากที่จะทําซ้ํา GitHub Copilot สามารถแนะนํากรณีการทดสอบเพิ่มเติมที่อาจช่วยแยกปัญหาได้

การสนับสนุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นอกเหนือจากการสร้างโค้ดแบบเดิม GitHub Copilot ยังให้ความช่วยเหลือที่มีประโยชน์สําหรับเทคโนโลยีขั้นสูงมากขึ้น เช่น วิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งปรับปรุงแง่มุมต่าง ๆ ของเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• ฟังก์ชันทางสถิติ: ให้ความช่วยเหลือในการใช้งานฟังก์ชันและการทดสอบทางสถิติ ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้วิธีการทางสถิติที่เหมาะสมได้อย่างรวดเร็วโดยปรับให้เข้ากับชุดข้อมูล
• การแสดงภาพข้อมูล: จะให้คําแนะนําโค้ดสําหรับการสร้างการแสดงภาพข้อมูลโดยใช้ไลบรารีที่ได้รับความนิยม เช่น Matplotlib, Seaborn หรือ Plotly การช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างกราฟและแผนภูมิเชิงลึกได้อย่างรวดเร็ว
• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: สามารถแนะนําโค้ดสําหรับงานที่ประมวลผลล่วงหน้าข้อมูลทั่วไป เช่น การจัดการค่าที่ขาดหายไป การเข้ารหัสตัวแปรจัดกลุ่ม หรือการปรับมาตราส่วนคุณลักษณะเชิงตัวเลข
• การประเมินแบบจําลอง: GitHub Copilot สามารถช่วยในการเขียนโค้ดสําหรับเมตริกการประเมินแบบจําลองและการแสดงภาพของประสิทธิภาพของแบบจําลอง

การตั้งค่าสําหรับเวิร์กโฟลว์ที่คล่องตัว

นักพัฒนาสมัยใหม่ให้ความสําคัญกับเวิร์กโฟลว์ที่ลดการสลับบริบทและลดค่าใช้จ่ายด้วยตนเองมากขึ้น GitHub Copilot สอดคล้องกับการตั้งค่าเหล่านี้ผ่านความสามารถหลักหลายประการ:

ประสบการณ์การพัฒนาแบบบูรณาการ

นักพัฒนาต้องการเครื่องมือที่ทํางานได้อย่างราบรื่นภายในสภาพแวดล้อมที่มีอยู่มากกว่าต้องการแอปพลิเคชันภายนอกหรือการตั้งค่าที่ซับซ้อน:

• ความช่วยเหลือแบบเนทีฟของ IDE: GitHub Copilot ทํางานโดยตรงภายในสภาพแวดล้อมการพัฒนายอดนิยม โดยให้คําแนะนําโดยไม่ทําลายโฟกัส
• การรับรู้ตามบริบท: เครื่องมือนี้เข้าใจบริบทของโครงการปัจจุบัน โดยแนะนําโค้ดที่เกี่ยวข้องซึ่งเหมาะกับรูปแบบและข้อตกลงที่มีอยู่อย่างเป็นธรรมชาติ
• การกําหนดค่าขั้นต่ํา: ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือ AI จํานวนมากที่ต้องมีการตั้งค่าอย่างกว้างขวาง GitHub Copilot ทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยการกําหนดค่าเพียงเล็กน้อย โดยคํานึงถึงความต้องการของนักพัฒนาสําหรับเครื่องมือ "ใช้งานได้"

การทํางานที่เสร็จสมบูรณ์โดยอัตโนมัติ

นักพัฒนาหลายคนชื่นชมเครื่องมือที่สามารถจัดการคุณลักษณะหรือเรื่องราวทั้งหมดได้อย่างอิสระ ซึ่งช่วยลดความจําเป็นในการแทรกแซงด้วยตนเอง:

• การสร้างคุณสมบัติแบบ end-to-end: ตั้งแต่ความต้องการของผู้ใช้ไปจนถึงโค้ดที่ปรับใช้ รวมถึงการทดสอบและเอกสารประกอบ ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นในลักษณะที่เหนียวแน่น
• ค่าเริ่มต้นอัจฉริยะ: GitHub Copilot เลือกค่าเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลสําหรับรายละเอียดการใช้งาน ช่วยให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะระดับสูงมากกว่าการตัดสินใจแบบต้นแบบ
• การปรับปรุงแบบก้าวหน้า: นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นด้วยโค้ดที่สร้างขึ้นแล้วปรับแต่ง แทนที่จะเริ่มต้นใหม่ตั้งแต่ต้น ซึ่งสอดคล้องกับการตั้งค่าสําหรับการพัฒนาแบบวนซ้ํา

ระบบอัตโนมัติที่เน้นคุณภาพเป็นอันดับแรก

นักพัฒนาต้องการระบบอัตโนมัติที่ปรับปรุงแทนที่จะลดทอนคุณภาพของโค้ด:

• แนวทางปฏิบัติแนะนําในตัว: โค้ดที่สร้างขึ้นประกอบด้วยข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย การจัดการข้อผิดพลาด และการเพิ่มประสิทธิภาพตั้งแต่เริ่มต้น
• การบํารุงรักษาความสม่ําเสมอ: โค้ดอัตโนมัติเป็นไปตามข้อตกลงของโครงการและมาตรฐานของทีมโดยไม่ต้องบังคับใช้ด้วยตนเอง
• ความคุ้มครองที่ครอบคลุม: คุณสมบัติมาพร้อมกับการทดสอบและเอกสารที่เหมาะสม ซึ่งเป็นไปตามมาตรฐานการพัฒนาวิชาชีพโดยอัตโนมัติ

ด้วยการปรับให้เข้ากับการกําหนดลักษณะนักพัฒนาทั่วไปเหล่านี้ GitHub Copilot จะกลายเป็นมากกว่าเครื่องมือการกรอกโค้ด

ในหน่วยถัดไป เราจะสํารวจว่า GitHub Copilot มีผลต่อขั้นตอนต่าง ๆ ของวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างไร ซึ่งแสดงให้เห็นถึงค่าของมันตลอดกระบวนการพัฒนาทั้งหมด