GitHub Copilot を使用した私の経験

こんにちは
私は Duke です。最近 GitHub Copilot の使用にハマりました。これはかなりの冒険だったと言わざるを得ません。私はこれを Python と .NET のいくつかの言語と統合し、VSCode、Visual Studio、Rider、PyCharm などのいくつかの人気のある IDE で試してみました。ここでは、私が実験中に発見したことの概要を示します。

セットアップ
GitHub Copilot を立ち上げて実行するのは、それほど難しいことではありませんでした。ただし、Visual Studio を使用している場合は、バージョン 17.10 以降 (2022) を使用していることを確認してください。古いバージョンを使用している場合は少しハードルが高くなりますが、それを乗り越えれば大丈夫です。

互換性
Copilot の優れた点の 1 つは互換性です。さまざまな拡張機能のおかげで、Microsoft の Visual Studio や VSCode、JetBrains の Rider や PyCharm などの主要な IDE とシームレスに連携します。これにより、非常に多用途で、さまざまなセットアップで簡単に使用できるようになります。

コード生成の品質
ここで、その核心であるコード生成の品質について話しましょう。

自動コード生成: Copilot はファイルからコードを自動生成したり、新しいファイルを作成したりできます。特に Python では PEP 8 標準に準拠しており、コーディング規約にかなりよく準拠していることに気付きました。それは大きなメリットです!

プロンプトベースのコード生成: プロンプトを通じてコードを生成するときは、具体的であることが重要です。次のような構造を使用すると最良の結果が得られることがわかりました。正確であればあるほど、より良い出力が得られます。

関数名の提案: Copilot は関数名に基づいて大量の提案を提供しますが、それらの名前が明確でわかりやすいものであることを確認してください。名前が明確であればあるほど、より適切な提案が得られます。

コードの説明: 私のお気に入りの機能の 1 つは、Copilot がコードを説明できる方法です。ファイルをすばやくスキャンし、単一行とセクション全体の両方について説明を提供します。この文脈の理解は、コード内で何が起こっているかを把握するのに非常に役立ちます。

コードの自動修正: コードの修正を試みることができますが、いくつかの領域が不足していることがわかりました。たとえば、Triangle アルゴリズムのエラーを修正しようとしましたが、うまくいきませんでした。ここには間違いなく改善の余地があります。

結論
全体として、GitHub Copilot は私のコーディング ツールキットの強力なツールです。特にエラーの修正に関しては完璧ではありませんが、コード生成と説明においては優れています。特に Python や .NET のコーディングに取り組んでいる場合は、Copilot を試してみる価値があります。コーディングを楽しんでください!

以上がGitHub Copilot を使用した私の経験の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。