Hallo,
Ich bin Duke und habe mich kürzlich mit der Verwendung von GitHub Copilot beschäftigt, und ich muss sagen, es war ein ziemliches Abenteuer! Ich habe es in einige Sprachen integriert – Python und .NET – und es auf mehreren beliebten IDEs ausprobiert, darunter VSCode, Visual Studio, Rider und PyCharm. Hier ist eine Zusammenfassung dessen, was ich während meiner Experimente gefunden habe.
Einrichten
GitHub Copilot zum Laufen zu bringen war nicht allzu schwierig. Wenn Sie jedoch Visual Studio verwenden, stellen Sie sicher, dass Sie Version 17.10 oder höher (2022) verwenden. Es ist eine kleine Hürde, wenn Sie eine ältere Version verwenden, aber sobald Sie damit fertig sind, können Sie loslegen.
Kompatibilität
Eines der großartigen Dinge an Copilot ist seine Kompatibilität. Dank verschiedener Erweiterungen funktioniert es nahtlos mit wichtigen IDEs wie Visual Studio und VSCode von Microsoft sowie Rider und PyCharm von JetBrains. Dies macht es sehr vielseitig und einfach in verschiedenen Setups zu verwenden.
Qualität der Codegenerierung
Lassen Sie uns nun über das Wesentliche sprechen: die Qualität der Codegenerierung.
Automatische Codegenerierung: Copilot kann automatisch Code aus Dateien generieren oder sogar neue Dateien für Sie erstellen. Mir ist aufgefallen, dass es den Codierungskonventionen ziemlich gut folgt, insbesondere für Python, wo es den PEP 8-Standards entspricht. Das ist ein großes Plus!
Eingabeaufforderungsbasierte Codegenerierung: Bei der Generierung von Code durch Eingabeaufforderungen ist es wichtig, spezifisch zu sein. Ich habe festgestellt, dass die besten Ergebnisse mit einer Struktur wie der folgenden erzielt werden: . Je präziser Sie sind, desto besser ist die Ausgabe.
Vorschläge für Funktionsnamen: Copilot bietet eine Menge Vorschläge basierend auf Funktionsnamen, aber stellen Sie sicher, dass diese Namen klar und beschreibend sind. Je klarer der Name, desto besser die Vorschläge.
Code-Erklärung: Eine meiner Lieblingsfunktionen ist, wie Copilot Code erklären kann. Es kann eine Datei schnell scannen und Ihnen Erklärungen sowohl für einzelne Zeilen als auch für ganze Abschnitte geben. Dieses Kontextverständnis ist sehr hilfreich, um zu verstehen, was im Code vor sich geht.
Automatische Codekorrektur: Es kann versucht werden, Code zu reparieren, aber ich habe festgestellt, dass es in einigen Bereichen mangelhaft ist. Ich habe zum Beispiel versucht, einen Dreiecksalgorithmusfehler zu korrigieren, aber es hat nicht funktioniert. Hier gibt es definitiv Raum für Verbesserungen.
Fazit
Insgesamt war GitHub Copilot ein solides Werkzeug in meinem Codierungs-Toolkit. Obwohl es nicht perfekt ist – insbesondere wenn es um die Behebung von Fehlern geht – glänzt es bei der Codegenerierung und den Erklärungen. Wenn Sie sich mit dem Programmieren befassen, insbesondere mit Python oder .NET, lohnt es sich auf jeden Fall, Copilot auszuprobieren. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonMeine Erfahrung mit GitHub Copilot. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!