Introducció Com a responsable de Project Delivery, estic constantment buscant maneres d'augmentar l'eficiència del meu equip de desenvolupament, la qualitat del codi i la productivitat global. En el paisatge de desenvolupament de programari d'avui en dia, les eines impulsades per la IA com GitHub Copilot estan revolucionant la forma en què els desenvolupadors escriuen, esborren i optimitzen el codi. Mitjançant l'automatització de tasques repetitives, la generació de suggeriments de codi intel·ligent i la millora de la col·laboració d'equip, Copilot ha permès als nostres desenvolupadors centrar-se en resoldre reptes complexos en lloc de caure en tasques de codificació mundanes. En aquest bloc, compartiré com el meu equip va aprofitar GitHub Copilot i altres eines Com el meu equip es va beneficiar del GitHub Copilot i les eines d'IA Suggeriments de codi i auto-completació Un dels primers beneficis notables que vam experimentar va ser la velocitat amb què Copilot podia predir i completar el codi. En lloc de passar temps escrivint codi de boilerplate, els nostres desenvolupadors podien confiar en les suggerències contextuals de Copilot per generar funcions, classes i fins i tot mòduls sencers. Debugging més ràpid amb detecció d'errors instantània La depuració pot ser una tasca consumidora de temps, i eines d'IA com Copilot van proporcionar feedback en temps real sobre errors de sintaxi i errors lògics.Algunes eines d'IA centrades en la seguretat fins i tot ens van ajudar a identificar vulnerabilitats a principis del procés de desenvolupament, reduint significativament els problemes post-desenvolupament. Millora de la documentació de generació Mantenir la documentació adequada és un repte en el desenvolupament de programari. Amb Copilot, el nostre equip va ser capaç de generar comentaris, explicacions de funcions i descripcions de mòduls automàticament. Millorar la qualitat i llegibilitat del codi Una de les nostres prioritats és assegurar que el nostre codi es mantingui net, optimitzat i mantenible. Copilot va ajudar a refactorar i identificar les ineficiències, oferint suggeriments per a millores. Col·laboració més suau en equip La col·laboració es va fer molt més eficient a mesura que Copilot va proporcionar suggeriments de codificació en temps real, assegurant que el nostre equip s'adherí a les millors pràctiques. Automatització de tasques repetitives i casos de prova El meu equip sovint s'ocupava de tasques de codificació repetitives com la generació de codi de boilerplate, la configuració de configuracions i l'escriptura de proves d'unitat. eines d'IA van ajudar a automatitzar aquests aspectes, permetent als desenvolupadors centrar-se en la resolució de problemes d'alt valor en lloc de tasques quotidianes. copilot també va ajudar a generar proves d'unitat i integració, assegurant una millor cobertura de proves amb un mínim esforç manual. Característiques del GitHub Copilot Mentre que GitHub Copilot ha estat un canvi de joc, també hem reconegut algunes limitacions que requereixen supervisió humana. Precisió i qualitat del codi Tot i que Copilot genera codi funcional, no sempre produeix les solucions més eficients o optimitzades.Els nostres desenvolupadors van haver de revisar acuradament el codi generat per la IA per evitar ineficiències o errors lògics. 2 Riscos de seguretat El codi generat per la IA pot introduir vulnerabilitats de seguretat, com ara mètodes d'autenticació no segurs o possibles riscos d'injecció de SQL. Per mitigar aquests problemes, vam assegurar comprovacions de seguretat minucioses i revisions de codi abans del desplegament. Context del projecte limitat Copilot proporciona suggeriments basats en el context local, però no té una comprensió completa de tot el projecte. Això de vegades va resultar en suggeriments irrellevants o redundants, que requereixen ajustos manuals. Falta de creativitat i solució de problemes Tot i que Copilot automatitza tasques de codificació, no substitueix la creativitat humana en la resolució de problemes complexos. Dependència de bases de codi públiques Copilot està entrenat en el codi disponible públicament, que pot plantejar preocupacions sobre la duplicació de codi i els problemes de llicència. Millors pràctiques per utilitzar GitHub Copilot i eines d'IA Mentre que Copilot ofereix suggeriments intel·ligents, els desenvolupadors han de revisar sempre les seves sortides amb cura per garantir l'exactitud, l'eficiència i la seguretat. 1 Revisió de les propostes El codi generat per la intel·ligència artificial no sempre és perfecte.Hem posat l'accent en les revisions manuals del codi per garantir la correcció, la seguretat i el rendiment. Utilitzar l’IA com a ajuda, no com a reemplaçament La IA és una eina de suport, però el judici humà segueix sent crític.Els desenvolupadors han d'utilitzar Copilot per millorar la productivitat, no per reemplaçar pràctiques de codificació pensades. Manteniment de les normes de codificació Ens assegurem que tot el codi generat per la IA s'adhereix a les nostres directrius de codificació, convencions de nomenament i millors pràctiques de seguretat per mantenir una base de codi consistent i professional. Aprendre de les propostes d'AI En lloc d'acceptar suggeriments, el nostre equip va utilitzar Copilot per entendre noves tècniques de codificació, explorar enfocaments alternatius i millorar les habilitats de resolució de problemes. Altres eines explorades Més enllà de GitHub Copilot, l'equip va explorar altres eines d'avaluació alimentades per la IA per augmentar la productivitat: El El El El El El Tabnine: completació de codi impulsada per la IA que s’adapta al estil de codificació d’un individu. AWS CodeWhisperer: una eina dissenyada per als desenvolupadors de núvols, que ofereix suggeriments intel·ligents específics d'AWS. Codeium – Un assistent gratuït de codificació alimentat per la IA que dóna suport a múltiples IDE. DeepCode – Una eina que analitza el codi per a possibles vulnerabilitats de seguretat i suggeriments d’optimització. ChatGPT per a desenvolupadors - Assistida amb el debugging, explicant el codi complex i les millors pràctiques. Cada eina va servir un propòsit únic, i mitjançant la integració d'assistents de codificació alimentats per la IA, podem simplificar els processos de desenvolupament, reduir els errors i optimitzar l'entrega de programari. Conclusió Utilitzant GitHub Copilot i altres eines d'IA van transformar la manera en què el meu equip va abordar el desenvolupament de programari. Mitjançant l'automatització de tasques repetitives, la millora de la col·laboració i la millora de la qualitat del codi, vam ser capaços d'augmentar l'eficiència i centrar-nos en resoldre reptes més complexos. El El Aquest article de Vimaldeep Singh va ser col·locat com a runner-up a la Ronda 1 de R Systems Blogbook: Capítol 1. Aquest article de Va ser col·locat com a candidat a la primera ronda de R Systems Blogbook: Capítol 1. Vimaldeep Singh

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Com el meu equip de desenvolupament va utilitzar les eines GitHub Copilot i AI per augmentar la productivitat de Vimaldeep Singh

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Startups of The Year: Meet the AI Industry

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Commerce Industry

Startups of The Year: Meet the AI Industry

Meet Filestack: HackerNoon Company of the Week

On Taxes

Startups of The Year: Meet the Commerce Industry

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps