各位代码行者，握紧你的键盘，戴好你的眼镜，来一场与代码天下的超真实飞行吧！今天的副驾驶，是那个在开发者社区中爆红的飞行员——Copilot。让我们详细了解一下这位AI飞行员，以及如何让它成为你开发旅途中的得力助手。
一、Copilot，那不是飞机上的副驾驶吗？
假如你如许想，一点也不浮夸。Copilot 的确如同一个飞机上的副驾驶员。它可以预测你想输入的代码，就像副驾驶能预感到飞行员的每一个动作，然后适时提供资助。但它并不是那种会凭空产生代码的把戏师，而是基于OpenAI练习的强大AI代码生成器，可以或许依据你的注释、函数名或代码片断提供代码发起，简直比读心术还要锋利！
劈头：AI的神秘水晶球
GitHub Copilot并非凭空而来，它是在OpenAI的强大算法与GitHub庞大代码库的复合催化下诞生的。
再深入一点先容：GitHub Copilot 的创造是为了应对软件开发中日益增长的复杂性和对提高开发生产力的需求。随着软件项目规模的扩大和技术栈的不绝发展，程序员必要记着和明白越来越多的编程语言、库和框架。这种情况促使开发和使用可以协助开发者更快地编写代码的工具。GitHub Copilot 提供的智能代码发起可以或许资助减少重复的编程工作，加速软件开发历程，并资助开发人员学习新的编程模式和库函数。
相关技术及模型:
GitHub Copilot 的焦点技术基于 OpenAI 的 GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）和 Codex。这些是拓展自自然语言处置处罚领域的 AI 技术，被设计用来明白和生成自然语言文本。特别是 Codex 模型，它被练习来明白和生成代码，如许使得它非常得当整合在类似 GitHub Copilot 如许的工具中。
GPT-3 是现在最大的语言模型之一，具有数十亿个参数，练习数据包罗了互联网上的大量文本。这种庞大的模型具有产生连贯、相关且通常令人信服的文本的能力。与 GPT-3 相比，Codex 在练习过程中打仗到了大量的公共代码存储库，它对软件开发的语境和结构有更深入的明白。
二、如何使用这位"代码语言的诗人？
GitHub Copilot 是一种通过 AI 助力编程的工具，它的工作原理类似于主动完成的功能，但提供的是代码级别的发起。Copilot 使用了一个大型的算法模型（基于 OpenAI 的Codex），它被练习以明白代码的上下文、功能和各种编程范式，从而生成函数、测试和整块的程序。Copilot 直接集成在编程环境中，如 Visual Studio Code IDE。
1. 安装: 首先，必要在 IDE（比如 Visual Studio Code）中安装 GitHub Copilot 插件。
2. 编码: 当你开始编码时，可以输入函数名、注释或部分代码。GitHub Copilot 会主动辨认你的编程意图，并提供相应的代码片断。
3. 代码发起:GitHub Copilot 会在你的编辑器中表现一个发起，这个发起可以是一行代码、一个函数或乃至是整个类的实现。
4. 接受发起: 假如觉得 Copilot 提供的代码符合需求，可以通过快捷键或点击接受发起。
5. 测试和调整:正如任何生成的代码一样，接受从 GitHub Copilot 得到的代码后，应进行测试并根据需求做相应调整。
1.代码生成示例:
假设我们想要创建一个 Python 函数，这个函数用来查抄一个字符串是否为回文串（正读和反读均类似的字符串）。以下是可能的使用步骤以及 Copilot 可能生成的代码。
1. 开始编写函数和描述: 我们在 IDE 中写下以下注释或函数界说：
或
2. 根据输入生成代码发起:在键入后，GitHub Copilot 可能给出如下的代码发起：
3. 分析生成的代码:这段代码的工作原理是通过比较字符串 `s` 与其反转版本。在 Python 中，`s[::-1]` 表示创建一个与原字符串字符次序相反的新字符串。
4. 接受并测试代码:假如这段代码看起来合适，我们可以接受这个发起。然后，查抄代码是否可以或许正常工作。
5. 根据必要调整:假如必要可以忽略大小写，在代码中添加相应的处置处罚逻辑。
总之，GitHub Copilot 提供一个十分便捷的方式来加速代码编写过程，特别是对于那些常见的编程任务。然而，正如所有主动生成的代码一样，开发者应该明白发起的代码，必要时进行调整，并确保通过测试。
Copilot 可以根据输入的代码，乃至自然语言表达的注释、描述等，主动补全代码或生成完整的代码片断。这里演示代码补全功能，只要输入代码的一部分，它就会主动表现可能必要补全的地方，按Tab键即可，也可以将鼠标移植 Copilot 生成的发起内容之上，点击弹出选项框上的「Open GitHub Copilot」选项进入到发起内容页面，像选择输入法的候选词一样选择其他候发起选项，假如不必要发起，继续输入或按 ESC 键即可
2.当然为了更好的发挥出它的潜能，有以下的思路：
1. 熟悉其功能和范围性
GitHub Copilot 通常擅长一些代码模式和框架，了解这些可以资助你充实使用这个工具。同时，了解它在哪些场景可能不那么可靠也很重要，比如复杂的算法或特定的业务逻辑，如许可以有选择性地使用它。
2. 注释驱动编码
明确在代码文件中编写详细的注释，描绘想要实现的功能。Copilot 可以根据这些注释提供代码发起。
示例 假如你想要一个方法来计算两个数的和，可以写上类似如许的注释：“// Function to calculate the sum of two numbers a and b”，Copilot 可能会根据这个注释生成相应的函数代码。
3. 结合主动化测试和连续集成
安排一套完整的主动化测试，确保 Copilot 生成的代码不但可以或许编译通过，还可以或许在功能上满意预期，而且不引入任何新的缺陷或安全问题。
在连续集成（CI）流程中使用 Copilot 来生成代码，并确保CI流程中有足够的测试用例来覆盖新生成的代码。
4. 代码审查
纵然是 AI 生成的代码，也必要像审查人类编写的代码一样对其进行审查。团队应当确保所有通过 Copilot 生成的代码都经过了严格的偕行评审。
可以设置审查流程，思量特别的查抄点来标记和评估 Copilot 提议的代码。
5. 公道安排编码和学习时间
使用 Copilot 时，预留时间了解和研究它生成的代码，确保你明白它的工作机制。这不但可以资助提拔个人技能，还可以防止盲目依靠主动生成的代码。
在学习新框架或技术时，可以先尝试自己编写代码，然后使用 Copilot 来比较自己的办理方案与 AI 提供的发起，以此来增长对新技术的明白和掌握。
6. 模块化和可重用性
编写代码时注重模块化，创建易于 Copilot 明白和生成的独立功能模块。
尽可能地复用代码，如许 Copilot 也能更好地提供适用于你的代码库的发起。
7. 不绝迭代和优化
将 Copilot 视为编码过程中的助手，而不是完全依靠它生成最终版本。通过迭代，渐渐地改进 Copilot 生成的代码，使其顺应特定的业务需求。
在团队内部分享关于 Copilot 如何资助办理特定问题的故事，同时记载它生成的不佳代码效果，以便与团队成员学习和改进。
3.假设有一个 web 开发项目使用 Node.js 和Express 框架。下面是一些使用 Copilot 的场景：
构建新的 REST API 端点:编写注释说明想要实现的 API 功能和预期输入、输出，使用 Copilot 生成模板代码，然后根据业务逻辑进行定制。
整合新的库或框架:** 在尝试为项目引入一个新的 JavaScript 库时，使用 Copilot 生成一些样板代码并对其进行测试。
处置处罚常见问题:当遇到常见的错误处置处罚、数据格式转换等后端编程任务时，让 Copilot 来提供一些标准办理方案的发起。
完整发挥 Copilot 的作用，必要你与 它之间的紧密共同，同时必须确保遵循最佳编码实践，进行充实的测试和审查，以保障代码质量。
4.GitHub Copilot vs. ChatGPT
GitHub Copilot 和 ChatGPT 都是由 OpenAI 提供的 AI 服务，但两者的定位和功能学习重点有所差异。我们可以通过一个简单的代码任务来分析和对比一下两者在生成代码方面的差异。
GitHub Copilot 是一个代码生成工具，专门针对软件开发者设计，可以直接在集成开发环境（IDE）中使用。它使用大量的代码库来练习 AI 模型，因此可以或许提供编程语言相关的代码片断发起，乃至是完整函数的生成。GitHub Copilot 主要目的是提高软件开发的效率，可以或许接受特定的编程问题，并生成相应的代码办理方案。
ChatGPT 则是一个基于 GPT-3 或4的文本生成 AI，它接受自然语言输入并生成自然语言输出。虽然它也可以生成代码和处置处罚编程相关的问题，但它的主要上风在于处置处罚自然语言，生成有连贯性的长段文本，以及回答一样平常性的问题。
现在，让我们以生成 Python 函数来计算两个数字的最大公约数（GCD）为例，分析两个 AI 的差异：
GitHub Copilot 生成的代码可能是如许的：
这段代码使用了埃及算法，是计算最大公约数的一个标准方法。Copilot 倾向于直接生成最优化的办理方案，由于它在练习过程中打仗了大量类似的算法实现。
ChatGPT 生成的代码可能会是如许的，思量到它更偏重于表明和对话：
在生成的函数 calculate_gcd 中，ChatGPT 可能会附带注释和使用示例来表明代码的运作。这对于初学者和那些渴望更好地明白代码的用户来说是十分有用的。这种范例的输出反映了 ChatGPT 更倾向于教导和表明性的回答，而不但仅是提供代码办理方案。
总结来说，GitHub Copilot 和 ChatGPT 都可以提供有效的代码办理方案，但它们的输出风格差异。GitHub Copilot 更专注于快速生成可工作的代码片断，而 ChatGPT 则提供了更多的文本说明，将指导和教学作为回答的一部分。根据你必要代码和相关表明的详细水平，你可以选择得当你需求的工具
5.Copilot也有盲点
CoPilot 是 OpenAI 开发的主动生成代码工具，虽然它在代码生成方面表现出色，但仍然存在一些不敷之处。这些不敷主要包罗以下几个方面：
1. 对于糟糕的代码示例的敏感度不强：CoPilot 是从 GitHub 学习编程知识的，因此它会受到大量来自开源社区的代码示例的影响。假如输入的代码示例存在错误或低质量的实现方式，CoPilot 可能会生成类似的代码，而不会给出更好的办理方法。
2. 缺乏常识和上下文明白：CoPilot 缺乏常识和对语言上下文的明白，导致有时会生成不准确或不公道的代码。例如，当询问一个不常见的功能时，它可能会生成与预期办理方案不符的代码。
3. 对于隐含意义明白的挑战：CoPilot 往往只能看到代码表面，很难明白隐含的意图和需求。这意味着它在处置处罚其他必要上下文信息的任务中表现不佳。例如，当必要进行复杂的数据转换或算法优化时，CoPilot 可能会难以生成高效的代码。
4. 对于安全问题的控制不敷：虽然 CoPilot 可以资助程序员加速开发速度，但它生成的代码可能存在安全漏洞和潜在的漏洞。这是由于 CoPilot 可能会复制原始代码中的错误、漏洞或潜在的不安全实践。因此，在使用 CoPilot 生成的代码时，程序员仍然必要审查和测试代码以确保其质量和安全性。
请注意，上述不敷并非总是出现，而是可能发生的情况。CoPilot 仍然是一项令人印象深刻的技术，但在使用它时仍需谨慎，而且必要结合人工考核和验证来确保生成代码的质量和可靠性。
下边举一个例子
举一个具体的代码任务来展示 CoPilot 可能存在的缺陷：
假设你想要使用 CoPilot 生成一个 Python 函数来处置处罚信用卡号的掩码处置处罚，只保存最后四位表现，其他位用星号 (*) 取代。抱负情况下，我们渴望函数可以或许辨认和处置处罚各种格式的输入，而且精确掩码所有除最后四位以外的数字。
我们可能会如许询问 CoPilot：
CoPilot, please help me write a function to mask all digits of a credit card number except for the last four.
抱负情况下，合适的答案应该是：
但 CoPilot 可能存在的缺陷可能导致它生成下面如许的代码：
这个函数在功能上可能也能完成任务，但有以下几个缺陷：
1. 效率问题：CoPilot 提供的办理方案使用了一个循环来遍历卡号，这比简便的字符串使用（如第一个示例）效率更低。
2. 缺乏输入验证：假如输入的 `card_number` 不是一个纯数字字符串（如含有空格、连字符或其他非数字字符），上述函数不会进行任何处置处罚来确保安全性大概得当性。这会导致函数在处置处罚某些卡号时失败或返回不精确的结果。
3. 安全问题：即便此函数可以或许精确掩码卡号，CoPilot 并不会生成代码来查抄输入的卡号是否有效，大概对处置处罚过程中的数据安全性做出任何保障。在实际应用场景中，这将是一个巨大的安全隐患。
在这个例子中，只管 CoPilot 生成了可以或许完成根本任务的代码，却忽略了优化、数据验证和安全性等关键方面，表现了其在明白任务要求和上下文方面的限制。因此，在实际开发中，程序员必要对 CoPilot 生成的代码进行考核和测试，以确保符合具体要求、性能和安全标准。
三、这个副驾驶对于软件开发的影响
GitHub Copilot 对软件开发的影响是多方面的，包罗提高开发效率、影响开发流程、改变学习方式以及对职业道德的挑战。
1.提高开发效率:
加速编码:通过为常用的代码模式和函数提供即时发起，Copilot 减少了编程中搜索和手动编写代码的时间，使得开发人员可以更快地写出初始代码草案。低落冗余劳动:重复性任务或编写样板代码的时间可以减少，由于这些都可以由 Copilot 主动生成。
错误查抄: 初版的代码往往存在缺陷，Copilot 生成的代码可能比手工编码的错误率低，特别是在处置处罚熟悉的模式和功能时。
2.影响开发流程:
设计和架构的重要性:当编码工作变得更快时，更多的时间和精力可以用于软件设计和架构决策，开发人员可以更加关注于办理业务逻辑和用户体验的问题。
协作与沟通:Copilot 可以根据注释生成代码，这可能促进开发者在代码中写下更清晰的注释，从而提高团队之间沟通的清晰度。
3.改变学习方式:
学习资源: 对于新手开发者来说，Copilot 可以作为实际的编码例子，可以辅助学习编程语言和库。
实时反馈:开发人员可以通过 AI 提出的发起立刻得到反馈，并在实践中学习更高效和优雅的编码方式。
4.职业道德和知识产权:
代码原创性:Copilot 生成的代码可能与现有开源软件非常相似，可能引发对代码的原创性和知识产权的担心。
依靠性问题: 过分依靠 Copilot 可能导致开发人员的实际编码能力下降，假如模型提供错误的发起可能不会被实时发现。
隐私保护:Copilot 必要访问用户的代码库来提供发起，这将必要严格的隐私保护措施来确保代码安全。
5.质量控制:
代码审查重要性:AI 生成的代码必要经过严格的审查来确保没有隐蔽的错误和安全问题，开发者不能盲目信任主动生成的代码。
测试覆盖率:主动生成的代码同样必要经过全面的测试，这强调了主动化测试和连续集成/连续摆设 (CI/CD) 流程的重要性。
综上所述，GitHub Copilot 为软件开发带来了明显的提效潜力，但也要求开发者在使用过程中保持警醒和适度依靠，以确保代码质量和团队的长期康健发展。
四、国内朋友，不用“翻墙”也能舒畅Coding！
现在，让我们转向实际使用问题——如何不通过VPN就可以在中国大陆使用GitHub Copilot。现在，Copilot并没有被明确禁止或限制在中国大陆地区，你应该可以直接在Visual Studio Code等编辑器中安装它的插件而不会遇到连接问题（只不过可能必要一点机票钱)
但是，假如你在尝试时发现有网络连接困难，可以思量几个办理方案：
- 使用国内镜像或署理服务器：国内有些服务提供商可能会维护一些国外服务的镜像，这可以在不使用VPN的情况下提高访问速度。
- 修改Host文件：通过修改体系的Host文件来改变GitHub域名的解析路径，可能可以办理某些连接问题。
- 寻找代码编辑器的中文插件市场：有些中文社区可能自己打包了编辑器的插件，以方便国内用户下载和安装。
- 使用国内云IDE服务：一些中国大陆的云IDE服务可能集成了GitHub Copilot的功能，可以注册使用他们的服务。
虽然使用这些方式并不能保证100%的连通性，但往往可提供备用方案以规避网络访问限制。
综上所述，无论是GitHub Copilot还是ChatGPT，每款AI工具都有自己独特的舞台和上风。作为程序员，最好的策略是使用它们各自的长处来辅助你的开发需求，让这些AI助手成为你编程道路上机动多变的搭档。
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