Jak Microsoft Github Copilot ułatwia pracę programisty? 

W świecie biznesu, czas to pieniądz. Szczególnie w erze AI konkurencja jest coraz większa a procesy szybsze, kluczowy jest dostęp do narzędzi, które pozwolą na optymalizację zadań i zwiększenie produktywności. Sztuczna inteligencja w procesie kodowania, taka jak Github Copilot z pewnością nie zastąpią wykwalifikowanych programistów, ale osoby, które potrafią skutecznie z niego korzystać, z pewnością zyskają przewagę na rynku. 

Wprowadzenie takich narzędzi do codziennej pracy może znacząco obniżyć koszty operacyjne i zwiększyć zyski organizacji. Dlaczego? Nie sposób wymienić wszystkich korzyści, ale z pewnością wdrożenie Microsoft GitHub AI pomoże uniknąć wielu problemów związanych m.in z przeciążeniem programistów, błędami ludzkimi czy wysokimi kosztami operacyjnymi. 

To wszystko przekłada się na lepszą skuteczność, produktywność i wyższą konkurencyjność firmy. 

Przejdźmy zatem do konkretów i omówmy główne cechy Microsoft GitHub Copilot oraz korzyści ze stosowania tego narzędzia. 

Wprowadzenie do Github Copilot 

GitHub Copilot to asystent kodowania oparty na sztucznej inteligencji (AI), które zostało opracowane przez GitHub we współpracy z OpenAI. Jego celem jest wspomaganie programistów poprzez automatyczne podpowiedzi kodu. Projekt został ogłoszony w czerwcu 2021 roku i szybko zyskał popularność dzięki swojej zdolności do generowania kodu na podstawie kontekstu i komentarzy w języku naturalnym. Copilot wykorzystuje model OpenAI Codex, który jest trenowany na ogromnej ilości kodu źródłowego dostępnego publicznie. 

Aby w pełni wykorzystać możliwości GitHub Copilot, niezbędna jest znajomość odpowiednich technik i przypadków użycia. 

Główne korzyści GitHub Copilot 

GitHub Copilot zapewnia sugestie dotyczące kodu w czasie rzeczywistym w oparciu o kontekst i działania poszczególnych użytkowników.  

Do korzyści z korzystania z GitHub Copilot można zaliczyć: 

• Generowanie kodu lub całych funkcji na podstawie komentarzy i istniejącego kodu zwiększa produktywność i redukuje powtarzające się zadania.  
• Zwiększenie produktywności: Według analityki Microsoftu, Copilot może pomóc programistom pisać kod do 55% szybciej. 
• Debugowanie polegające na dostarczaniu programiście sugestii dotyczących możliwych przyczyn i rozwiązań. 
• Współpracę i dzielenie się wiedzą, które jest łatwiejsze dzięki integracji z GitHub. GitHub Copilot jest zintegrowany z różnymi środowiskami programistycznymi, w tym Visual Studio Code, Visual Studio, JetBrains IDEs i Neovim. 

Z kolei wyższa wersja CoPilot X bazująca na nowszym modelu, GPT-4 zawiera dodatkowe funkcje, takie jak:  

• Github Copilot Chat – dodatkowe okno w IDE, które rozpoznaje kontekst aktualnego pliku, 
• obsługa tagów przez AI w opisach pull requestów,   
• dokumentacja z poziomu nowego interfejsu, w ramach którego AI odpowiada się na szereg pytań, 
• Copilot CLI – wersja Copilot do pracy w ramach terminala. 

Case Study: Wpływ Copilot na pracę deweloperów 

Badanie agencji Harness Software Engineering Insights SEI dotyczące wpływu GitHub Copilot na produktywność programistów, skupiając się na liczbie żądań ściągnięcia (PR) i czasie cyklu, wykazało, że integracja GitHub Copilot doprowadziła do wzrostu liczby pull requestów o 10,6% i skrócenia czasu cyklu o 3,5godziny. Podkreśla to, w jaki sposób Copilot może usprawnić przepływy pracy programistycznej i poprawić współpracę w zespołach. 

Integracja GitHub Copilot z całym cyklem tworzenia oprogramowania 

GitHub Copilot może znacznie usprawnić cykl życia oprogramowania (SDLC), zapewniając pomoc opartą na sztucznej inteligencji na różnych etapach. Oto jak Copilot może pomóc w każdej fazie SDLC: 

1. Zapewnienie kontekstu wymagań 

Copilot umożliwia generowanie wstępnych projektów dokumentów wymagań w oparciu o dane wejściowe użytkownika i istniejącą dokumentację. Może również dzięki NLP (Natural Language Processing) interpretować historie użytkowników lub wymagania napisane w języku naturalnym i konwertować je na specyfikacje techniczne. 

2. Projektowanie systemu  

Kolejną korzyścią jest fakt, że to narzędzie potrafi sugerować fragmenty kodu i wzorce projektowe, które są zgodne z najlepszymi praktykami, pomagając w tworzeniu solidnych architektur systemowych. Może pomóc również w generowaniu diagramów UML i innych modeli projektowych w oparciu o wymagania systemowe.  

3. Rozwój oprogramowania 

Trzeci podpukt jest szczególnie przydatny, ponieważ generowanie standardowego kodu przez CoPilot wydatnie skraca czas poświęcany przez programistów na powtarzalne zadania. Co więcej uczy się na podstawie bazy kodu i dostosowuje swoje sugestie do stylu kodowania i konwencji projektu pomagając programistom pisać kod szybciej i z mniejszą liczbą błędów.  

4. Testowanie  

Copilot może pomóc w generowaniu testów jednostkowych i integracyjnych na podstawie kodu, zapewniając lepsze pokrycie testami. Pomaga również w szybszej w identyfikacji potencjalnych błędów i sugerowaniu poprawek podczas procesu kodowania. 

5. Wdrażanie  

W ramach integracji CI/CD Copilot może pomóc w pisaniu skryptów tak by szybciej zautomatyzować proces wdrażania. Ułatwia też zarządzanie plikami konfiguracyjnymi i skryptami wdrażania, zapewniając spójność w różnych środowiskach.  

6. Utrzymanie i wsparcie 

Refaktoryzacja kodu, aktualizacje dokumentacji czy generowanie szczegółowych opisów dla pull requestów, ułatwia członkom zespołu przeglądanie zmian.  

Jeśli początkowe wyniki są niezadowalające, trzeba sprawdzić odpowiedzi pod kątem dokładności i trafności. GitHub Copilot może generować treści, które wymagają ludzkiego nadzoru, aby mieć pewność, że spełniają ustalone standardy i oczekiwania. 

Co z kwestią bezpieczeństwa w Copilot? 

Do niektórych wyzwań związanych z Copilot należy kwestia ochrony prywatności. Generatywna AI może generować informacje osobiste i wrażliwe, a także być trenowana na zestawach danych zawierających takie informacje. W sektorach takich jak opieka zdrowotna i usługi finansowe, brak odpowiednich zabezpieczeń może prowadzić do naruszeń prywatności, jeśli dane trafią w niepowołane ręce. W przypadku licencji  Github Individual – dzieje się to niestety automatycznie, bez możliwości wyłączenia. 

Nie jesteśmy jednak skazani na porażkę w tym zakresie. Aby zadbać o bezpieczeństwo danych podczas korzystania z GitHub Copilot, warto przestrzegać kilku kluczowych praktyk takich jak  

• szyfrowanie danych,  
• odpowiednie zarządzanie dostępem, 
• regularne aktualizacje,
• wykorzystanie systemu zapobiegania podatnym punktom ataki (blokowanie niebezpiecznych wzorców kodowania w czasie rzeczywistym),
• korzystanie przynajmniej z licencji Business, aby uniemożliwić trenowanie modelu naszym kodem, jeśli nie jest to pożądane.

Podsumowanie 

Microsoft Copilot to potężne narzędzie, które może zwiększyć produktywność biznesową i zapewnić szybkie, złożone i precyzyjne odpowiedzi. Przede wszystkim to narzędzie AI pomaga programistom skupić się na bardziej strategicznych zadaniach i poprawia ogólną wydajność tworzenia oprogramowania. 

Jeśli chciałbyś poznać więcej materiałów do dalszego zgłębiania Copilot zajrzyj do  GitHub Copilot Documentation 

Bogatym źródłem wiedzy są również społeczności i fora dyskusyjne programistów używających CoPilot, takie, jak Stack Overflow – GitHub Copilot, Reddit r/GitHubCopilot 

W VM.PL przeprowadzamy warsztaty szkoleniowe w zakresie wykorzystania Microsoft Copilot. Jeśli temat Cię zainteresował i chciałbyś poznać przykłady programowania bazującego na promptach, zapraszamy do kontaktu.