GitHub Copilot には癖があります

私は過去 4 か月間、運用コードベースで GitHub Copilot を使用してきました。以下に私の考えをいくつか示します。

良い点:

1. 複雑なコードを説明します: 難しいコード スニペットやビジネス ロジックを分解し、それらを適切に説明することに優れています。

2. 単体テスト: 単体テストを作成し、複数のシナリオベースのテスト ケースを迅速に生成するのが得意です。

3. コード スニペット: 汎用のユースケースに役立つコード スニペットを簡単に生成できます。

4. エラー修正: Copilot は、コード内のエラーを説明し、それらを修正するための提案を提供するのが得意です。

あまり良くないもの:

1. コンテキストの理解: 特にコードが複数のファイル/リポジトリにまたがっている場合、GenAI ツールにコンテキストを説明するのは困難です。複数のファイルに変更が必要な大規模プロジェクトを理解するのは困難です。

2. 不正確な提案: npm ライブラリのインストールや、存在しない npm パッケージのメソッドの使用を提案する場合があります。これは幻覚と呼ばれるもので、AI が生成したコードは説得力があるように見えますが、完全に間違っています。

3. 複雑なコード: 場合によっては、生成されるコードがわかりにくく複雑で、デバッグが困難になることがあります。そういう時は、自分でロジックを書いて、Copilot にエラーやバグをチェックさせればよかったと思います。

全体的に見て、GitHub Copilot は便利なツールですが、癖もあります。大規模な言語モデルを使用する場合、責任は常にプログラマーにあります。

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