สํารวจพลังของความช่วยเหลือในการพัฒนาตนเอง

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

โหมด GitHub Copilot Agent ช่วยเพิ่มการเข้ารหัสที่ช่วย AI แบบดั้งเดิมอย่างมากโดยการจัดการงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติและวนซ้ํา ๆ ในโซลูชันของมัน การทําความเข้าใจเกี่ยวกับความสามารถนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับปรุงขั้นตอนการทํางาน เพิ่มประสิทธิภาพการทํางาน และสร้างสมดุลของระบบอัตโนมัติกับการกํากับดูแลของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การทํางานอัตโนมัติ

โหมดตัวแทน Copilot วิเคราะห์คําขอการเข้ารหัสอย่างอิสระ ระบุไฟล์ที่เกี่ยวข้องแบบไดนามิก กําหนดคําสั่งเทอร์มินัลที่เหมาะสม และใช้โซลูชันที่ครอบคลุมโดยไม่ต้องคําแนะนําทีละขั้นตอนอย่างชัดเจน

ตัวอย่าง

งาน: สร้างจุดสิ้นสุด REST API ใหม่

โหมดตัวแทนแบบอิสระ:

• สร้างเส้นทาง API (routes/api.js)
• อัปเดตแอปพลิเคชันหลัก (app.js)
• ติดตั้งการขึ้นต่อกันที่จําเป็น (npm install express)
• สร้างกรณีทดสอบ (tests/api.test.js)

แม้ว่าจะมีความอิสระสูง แต่โหมดตัวแทนทําให้นักพัฒนามีความโปร่งใสและควบคุมการเปลี่ยนแปลงแต่ละข้อเสนอได้อย่างสมบูรณ์

การจัดการงานที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน

เมื่อใช้งานเกินคําแนะนําโค้ดอย่างง่าย โหมดตัวแทนจะทํางานที่ซับซ้อนในการดําเนินการที่มีโครงสร้างตามลําดับ ความสามารถนี้ช่วยลดปริมาณงานด้วยตนเองได้อย่างมากและเพิ่มความเร็วการดําเนินงานโครงการที่ซับซ้อน

ตัวอย่างงานหลายขั้นตอน

งาน: รวมฐานข้อมูลใหม่ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่

โหมดตัวแทนดําเนินการดังต่อไปนี้โดยอัตโนมัติ:

1. การขึ้นต่อกันของการอัปเดต (npm install mongoose)
2. สร้างตรรกะการเชื่อมต่อฐานข้อมูล (database.js)
3. ปรับเปลี่ยนการกําหนดค่าสภาพแวดล้อม (.env)
4. สร้างข้อกําหนดของแบบจําลองข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (models/userModel.js)
5. เขียนการทดสอบอัตโนมัติที่เกี่ยวข้อง (tests/userModel.test.js)

วิธีการที่เป็นระบบนี้เพิ่มความซับซ้อนของงานการพัฒนา

เวิร์กโฟลว์การประสานรวมหลายขั้นตอน

โหมดตัวแทนเป็นเลิศในการประสานงานกระบวนการพัฒนาที่ซับซ้อนผ่านการประสานงานอัจฉริยะ แทนที่จะต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเองในแต่ละขั้นตอน โหมดตัวแทนสามารถร่าง ตรวจสอบ และปรับแต่งโค้ดในเวิร์กโฟลว์ที่ราบรื่นซึ่งเร่งวงจรการพัฒนา

เวิร์กโฟลว์แบบร่าง-ตรวจทาน-ยอมรับ

พิจารณาว่าโหมดเอเจนต์จัดการกับการพัฒนาคุณลักษณะผ่านวิธีการแบบบูรณาการอย่างไร:

บทภาพยนตร์: การเพิ่มการรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ไปยังแอปพลิเคชัน

1. ระยะร่าง: โหมดเอเจนต์จะวิเคราะห์ข้อกําหนดและสร้าง:

   • มิดเดิลแวร์การรับรองความถูกต้อง (middleware/auth.js)
   • เส้นทางการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ (routes/auth.js)
   • ยูทิลิตี้การแฮชรหัสผ่าน (utils/password.js)
   • แบบฟอร์มการเข้าสู่ระบบส่วนหน้าพื้นฐาน (views/login.html)

2. ขั้นตอนการทบทวน: โหมดเอเจนท์จะประเมินแบบร่างของตัวเองทันที:

   • ระบุช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นในการจัดการรหัสผ่าน
   • แนะนําการปรับปรุงรูปแบบการจัดการข้อผิดพลาด
   • แนะนําการตรวจสอบเพิ่มเติมสําหรับกรณี Edge
   • เสนอการทดสอบหน่วยสําหรับฟังก์ชันการรับรองความถูกต้องที่สําคัญ

3. ยอมรับเฟส: ผู้เรียนทบทวนการใช้งานที่ได้รับการขัดเกลาและพร้อมสําหรับการประชาสัมพันธ์:

   • คุณสมบัติที่สมบูรณ์แบบพร้อมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยในตัว
   • การจัดการข้อผิดพลาดและการตรวจสอบความถูกต้องที่ครอบคลุม
   • โค้ดที่พร้อมผสานที่เป็นไปตามแบบแผนโครงการ
   • รวมเอกสารและการทดสอบตั้งแต่เริ่มต้น

วิธีการที่ประสานกันนี้ช่วยขจัดวงจรการตรวจสอบไปมาแบบเดิมๆ ทําให้สามารถส่งมอบคุณสมบัติที่พร้อมสําหรับการผลิตได้เร็วขึ้น

Note

การส่งต่อแต่ละครั้งในโหมดเอเจนท์จะใช้ ~1 PRU ลําดับการทบทวนแบบร่าง 2 ขั้นตอนโดยทั่วไปจะใช้ PRU 2-3 รายการ สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดู การเรียกเก็บเงินและคําขอ GitHub Copilot

การสร้างรากฐานอัตโนมัติ

โหมดเอเจนต์จะโดดเด่นเมื่อจัดการกับงานการตั้งค่าซ้ําๆ ทําให้นักพัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่ตรรกะทางธุรกิจหลักมากกว่าการใช้งานแบบต้นแบบ:

บทภาพยนตร์: การตั้งค่าไมโครเซอร์วิสใหม่

โหมดเอเจนต์จะสร้าง:

• โครงสร้างโครงการที่มีไดเรกทอรีมาตรฐาน (src/, tests/, ) config/
• การกําหนดค่าแพ็คเกจ (package.json, Dockerfile, ) .gitignore
• การตั้งค่าเฟรมเวิร์กการทดสอบ (jest.config.jsไฟล์ทดสอบตัวอย่าง)
• การกําหนดค่าไปป์ไลน์ CI/CD (.github/workflows/test.yml)
• เทมเพลตการตั้งค่าคอนฟิกสภาพแวดล้อม (.env.example, config/default.js)
• การตั้งค่าการตรวจสอบและการบันทึกพื้นฐาน (utils/logger.jsจุดสิ้นสุดการตรวจสอบสถานภาพ)

นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่:

• การใช้ตรรกะทางธุรกิจและโมเดลโดเมนที่เฉพาะเจาะจง
• การปรับแต่งรากฐานที่สร้างขึ้นสําหรับความต้องการเฉพาะ
• การเพิ่มการผสานการทํางานเฉพาะทางและเวิร์กโฟลว์แบบกําหนดเอง

การแบ่งงานนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทํางานของนักพัฒนาโดยการตั้งค่ามาตรฐานโดยอัตโนมัติในขณะที่ยังคงควบคุมฟังก์ชันหลักอย่างสร้างสรรค์

ความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง

สําหรับสถานการณ์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก โหมดตัวแทนสามารถใช้ประโยชน์จากการให้เหตุผลระดับพรีเมียมเพื่อมอบโซลูชันที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น:

• การวิเคราะห์การตัดสินใจทางสถาปัตยกรรม: ประเมินการแลกเปลี่ยนระหว่างแนวทางการใช้งานที่แตกต่างกัน
• การประเมินผลกระทบข้ามระบบ: ทําความเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงส่งผลต่อหลายคอมโพเนนต์อย่างไร
• กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ: ระบุปัญหาคอขวดและแนะนําการปรับปรุง
• การวิเคราะห์ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย: ตรวจหาและเสนอการแก้ไขสําหรับปัญหาด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น

Note

การให้เหตุผลแบบพรีเมียม (โดยใช้แบบจําลองขั้นสูง) ให้บริบทที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นและการวิเคราะห์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น แต่มักจะเพิ่มการใช้ PRU เป็นสองเท่า คําขอเดียวอาจใช้ ~4+ PRU เมื่อเทียบกับ ~2 กับรุ่นมาตรฐาน สําหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดู การเรียกเก็บเงินและคําขอ GitHub Copilot

การใช้เครื่องมืออัจฉริยะและการรับรู้บริบท

ในการทํางานให้สําเร็จอย่างมีประสิทธิภาพ โหมดตัวแทนใช้บริบทจากไฟล์โครงการ การขึ้นต่อกัน และการดําเนินการก่อนหน้าของคุณ ด้วยการวิเคราะห์โครงสร้างโครงการที่มีอยู่และบริบทจะให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและเกี่ยวข้องกันตามบริบท

ตัวอย่างการปรับใช้แบบ Context-Aware

บทภาพยนตร์: การปรับใช้แอปพลิเคชัน React

โหมดตัวแทนอย่างชาญฉลาด:

• รับรู้ชนิดโครงการผ่าน package.json
• เรียกใช้สคริปต์รุ่นที่เหมาะสม (npm run build)
• เตรียมสคริปต์การปรับใช้ที่สอดคล้องกับบริบทเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่

การให้บริบทที่ชัดเจนและสมบูรณ์ช่วยให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่แม่นยําและแม่นยํายิ่งขึ้น

การปรับปรุงซ้ําและการรักษาตนเอง

หนึ่งในจุดแข็งหลักของโหมดตัวแทน Copilot คือความสามารถในการแก้ปัญหาแบบซ้ํา ๆ ถ้าเกิดข้อผิดพลาดโหมดตัวแทนจะตรวจหา แก้ไข และตรวจสอบโซลูชันโดยอัตโนมัติ และลดความพยายามในการดีบักด้วยตนเองลงได้อย่างมาก

ตัวอย่างการรักษาตัวเอง

ประเด็น: การทดสอบหน่วยที่สร้างขึ้นในตอนแรกล้มเหลวเนื่องจากข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์

โหมดตัวแทนแบบอิสระ:

• ตรวจพบสาเหตุของความล้มเหลว
• ใช้โซลูชันที่ถูกต้อง
• เรียกใช้การทดสอบอีกครั้งจนกว่าการทดสอบจะผ่านสําเร็จ

กระบวนการวนซ้ํานี้ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของโค้ดและเร่งการแก้ไขปัญหา

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้ใช้ควบคุมและมองข้าม

แม้ว่าจะมีอิสระแต่โหมดตัวแทนช่วยให้นักพัฒนาสามารถควบคุมได้อย่างเต็มที่ ทุกการดําเนินการที่เสนอโดยโหมดตัวแทนสามารถตรวจสอบ ปรับ หรือแปลงกลับได้ตลอดเวลาเพื่อให้สอดคล้องกับมาตรฐานโครงการ

ตัวอย่างการควบคุมของนักพัฒนาซอฟต์แวร์

สถานการณ์: โหมดตัวแทนจะเสนอการเปลี่ยนแปลงที่ครอบคลุมในตรรกะการรับรองความถูกต้อง

นักพัฒนาสามารถ:

• ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงสรุปในคําขอดึงข้อมูล
• ร้องขอการแก้ไขหรือปรับปรุงเฉพาะ
• ยกเลิกหรือปรับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างง่ายดายตามความจําเป็น

สิ่งนี้ช่วยให้มั่นใจถึงความสมดุลในการทํางานระหว่างประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการตัดสินของมนุษย์

ข้อจํากัดและข้อควรพิจารณาในทางปฏิบัติ

ในขณะที่โหมดตัวแทนมีข้อจํากัด ซึ่งอาจต่อสู้กับตรรกะโดเมนพิเศษ กฎทางธุรกิจที่ยากลําบาก หรือเมื่อบริบทโครงการที่สําคัญหายไป

ตัวอย่างข้อจํากัด

อายุความ: บันทึกตรรกะทางธุรกิจแบบกําหนดเองได้ไม่ดี

ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้:

• โซลูชันที่ถูกต้องหรือไม่สมบูรณ์น้อยลง
• ความจําเป็นที่เพิ่มขึ้นสําหรับการตรวจทานด้วยตนเองและการแทรกแซง

การทําความเข้าใจข้อจํากัดเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนาตั้งค่าความคาดหวังจริง และให้บริบทที่ชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อต้องการขยายผลลัพธ์ให้สูงสุด

GitHub Copilot Agent Mode เป็นตัวแทนที่แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สําคัญในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ช่วยด้วย AI เพื่อรวมการดําเนินงานแบบอัตโนมัติเข้ากับการทําซ้ําอย่างชาญฉลาดและความสามารถในการจัดการที่มีประสิทธิภาพ โดยการทําความเข้าใจเกี่ยวกับความสามารถการจัดการข้อจํากัดเชิงรุกและการใช้เครื่องมือที่มีอยู่ภายในอย่างมีประสิทธิภาพนักพัฒนาสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตรักษามาตรฐานโค้ดที่มีคุณภาพสูงและเร่งเวิร์กโฟลว์การพัฒนาโดยรวมของพวกเขาได้อย่างมาก