परिचय प्रोजेक्ट डिलीवरी के लिए जिम्मेदार के रूप में, मैं लगातार अपने विकास टीम की दक्षता, कोड की गुणवत्ता और समग्र उत्पादकता को बढ़ाने के तरीकों की तलाश कर रहा हूं। आज के तेजी से गतिशील सॉफ्टवेयर विकास परिदृश्य में, जीटहब कॉपीलोट जैसी एआई-आधारित उपकरणों ने डेवलपर्स को लिखने, डिबग और कोड का अनुकूलन करने के तरीके को क्रांतिकारी बना दिया है. दोहराव वाली कार्यों को स्वचालित करके, स्मार्ट कोड सिफारिशें उत्पन्न करके, और टीम सहयोग में सुधार करके, कॉपीलोट ने हमारे डेवलपर्स को जटिल चुनौतियों को हल करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी है, और इस ब्लॉग में, मैं साझा करूंगा कि मेरी टीम ने कैसे मेरी टीम ने GitHub Copilot और एआई टूल से लाभ उठाया 1. कोड सुझाव और स्वचालित पूर्णता पहला ध्यान देने योग्य लाभों में से एक था कि Copilot जल्दी से अनुमान लगा सकता था और कोड पूरा कर सकता था. बॉयलरप्लेट कोड लिखने में समय बिताने के बजाय, हमारे डेवलपर्स फ़ंक्शन, वर्गों और यहां तक कि पूरे मॉड्यूल को उत्पन्न करने के लिए Copilot के संदर्भ संबंधी सुझावों पर भरोसा कर सकते थे. यह न केवल समय बचाता था, बल्कि कई परियोजनाओं में भी स्थिरता सुनिश्चित करता था. 2. त्वरित त्रुटि पता लगाने के साथ तेजी से डिबगिंग डिबगिंग एक समय लेने वाली कार्य हो सकती है, और Copilot जैसी एआई उपकरणों ने सिंटाक्स त्रुटियों और तार्किक दोषों पर वास्तविक समय पर प्रतिक्रिया प्रदान की। 3. बेहतर दस्तावेज पीढ़ी सही दस्तावेज बनाए रखना सॉफ्टवेयर विकास में एक चुनौती है. Copilot के साथ, हमारी टीम स्वचालित रूप से टिप्पणियाँ, कार्य स्पष्टीकरण, और मॉड्यूल विवरण उत्पन्न करने में सक्षम थी. यह एक टीम वातावरण में विशेष रूप से मूल्यवान साबित हुआ जहां स्पष्ट दस्तावेज परियोजनाओं के रखरखाव और स्केलिंग के लिए महत्वपूर्ण है. 4. कोड की गुणवत्ता और पढ़ाई में सुधार हमारी प्राथमिकताओं में से एक यह सुनिश्चित करना है कि हमारा कोड साफ, अनुकूलित और बनाए रखने योग्य रहता है. Copilot ने अप्रभावीताओं को पुनर्निर्मित करने और पहचानने में मदद की, सुधार के लिए सुझाव प्रदान करते हुए। 5. बेहतर टीम सहयोग सहयोग बहुत अधिक कुशल हो गया क्योंकि कॉपीलोट ने वास्तविक समय में कोडिंग सिफारिशें प्रदान कीं, जिससे हमारी टीम ने सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन किया। 6. दोहराए जाने वाले कार्यों और परीक्षण मामलों को स्वचालित करें मेरी टीम अक्सर बॉयलरप्लेट कोड उत्पन्न करने, कॉन्फ़िगरेशन स्थापित करने और इकाई परीक्षण लिखने जैसे दोहराए गए कोडिंग कार्यों से निपटती थी. एआई उपकरणों ने इन पहलुओं को स्वचालित करने में मदद की, जिससे डेवलपर्स को दैनिक कार्यों के बजाय उच्च मूल्य की समस्या हल करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है. Copilot ने इकाई और एकीकरण परीक्षणों को उत्पन्न करने में भी मदद की, कम से कम मैन्युअल प्रयासों के साथ बेहतर परीक्षण कवरेज सुनिश्चित करने के लिए। GitHub Copilot का उपयोग करें जबकि GitHub Copilot एक गेम-विन्यासकर्ता है, हमने कुछ सीमाओं को भी पहचाना है जो मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। 1. सटीकता और कोड गुणवत्ता जबकि Copilot कार्यात्मक कोड उत्पन्न करता है, यह हमेशा सबसे कुशल या अनुकूलित समाधान नहीं उत्पन्न करता है. हमारे डेवलपर्स को अप्रभावीताओं या तार्किक त्रुटियों को रोकने के लिए एआई उत्पन्न कोड को सावधानीपूर्वक समीक्षा करना पड़ा। 2. सुरक्षा जोखिम एआई द्वारा उत्पन्न कोड सुरक्षा कमजोरियों को पेश कर सकता है, जैसे कि असुरक्षित सत्यापन विधियों या संभावित एसक्यूएल इंजेक्शन जोखिम। 3. सीमित परियोजना संदर्भ Copilot स्थानीय संदर्भ के आधार पर सुझाव प्रदान करता है, लेकिन पूरे परियोजना की व्यापक समझ की कमी है. यह कभी-कभी irrelevant या अतिरिक्त सुझावों के परिणामस्वरूप होता है, जिसके लिए मैन्युअल समायोजन की आवश्यकता होती है। 4. रचनात्मकता और समस्याओं को हल करने की कमी जबकि Copilot कोडिंग कार्यों को स्वचालित करता है, यह जटिल समस्याओं को हल करने में मानव रचनात्मकता को प्रतिस्थापित नहीं करता है. डेवलपर्स को अभी भी कुशल और स्केलेबल समाधानों को आर्किटेक्ट करने के लिए महत्वपूर्ण सोच और डोमेन विशेषज्ञता लागू करने की आवश्यकता है. 5. सार्वजनिक कोडबेस पर निर्भरता Copilot को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कोड पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो कोड डुप्लिकेशन और लाइसेंसिंग मुद्दों के बारे में चिंता पैदा कर सकता है। GitHub Copilot और एआई उपकरणों का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं जबकि कॉपीलोट स्मार्ट सुझाव प्रदान करता है, डेवलपर्स को हमेशा सटीकता, दक्षता और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अपने आउटपुट की सावधानीपूर्वक समीक्षा करनी चाहिए। 1. सुझावों की समीक्षा करें पूरी तरह से एआई द्वारा उत्पन्न कोड हमेशा सही नहीं होता है. हमने सहीता, सुरक्षा और प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए मैनुअल कोड समीक्षाओं पर जोर दिया। 2. एआई का उपयोग सहायता के रूप में करें, प्रतिस्थापन नहीं एआई एक सहायक उपकरण है, लेकिन मानव निर्णय महत्वपूर्ण है. डेवलपर्स को उत्पादकता बढ़ाने के लिए Copilot का उपयोग करना चाहिए, विचारशील कोडिंग प्रथाओं को प्रतिस्थापित करने के लिए नहीं। 3. कोडिंग मानकों को बनाए रखें हमने यह सुनिश्चित किया कि एआई द्वारा उत्पन्न सभी कोड हमारे कोडिंग दिशानिर्देशों, नामकरण परंपराओं और सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हैं ताकि एक स्थिर और पेशेवर कोडबेस बनाए रखा जा सके। 4. AI सुझावों से सीखें सुझावों को स्वीकार करने के बजाय, हमारी टीम ने नए कोडिंग तकनीकों को समझने, वैकल्पिक दृष्टिकोणों का पता लगाने और समस्या समाधान कौशल में सुधार करने के लिए Copilot का उपयोग किया। अन्य उपकरणों का पता लगाया GitHub Copilot के अलावा, टीम ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए मूल्यांकन के लिए अतिरिक्त एआई-आधारित उपकरणों का पता लगाया: के के के के के के Tabnine – एआई-आधारित कोड पूरा करना जो एक व्यक्ति के कोडिंग शैली के अनुरूप होता है। AWS CodeWhisperer – एक उपकरण जो क्लाउड डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो स्मार्ट AWS विशिष्ट सुझाव प्रदान करता है। Codeium – एक मुफ्त एआई-आधारित कोडिंग सहायक जो कई आईडीई का समर्थन करता है। DeepCode – एक उपकरण जो संभावित सुरक्षा कमजोरियों और अनुकूलन सुझावों के लिए कोड का विश्लेषण करता है। डेवलपर्स के लिए ChatGPT – डिबगिंग, जटिल कोड और सर्वोत्तम प्रथाओं को समझाने में सहायता। प्रत्येक उपकरण का एक अद्वितीय उद्देश्य था, और एआई-आधारित कोडिंग सहायकों को एकीकृत करके, हम विकास प्रक्रियाओं को सरल बना सकते हैं, त्रुटियों को कम कर सकते हैं, और सॉफ्टवेयर वितरण को अनुकूलित कर सकते हैं। निष्कर्ष GitHub Copilot और अन्य एआई उपकरणों का उपयोग करके, मेरी टीम ने सॉफ्टवेयर विकास के दृष्टिकोण को बदल दिया. दोहराने वाली कार्यों को स्वचालित करके, सहयोग में सुधार करके, और कोड की गुणवत्ता में सुधार करके, हम दक्षता बढ़ाने और अधिक जटिल चुनौतियों को हल करने पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम थे. हालांकि, हमने मानव पर्यवेक्षण के महत्व को भी पहचाना, यह सुनिश्चित करना कि एआई द्वारा उत्पन्न कोड हमारी गुणवत्ता और सुरक्षा मानकों को पूरा करता है. जैसा कि एआई प्रौद्योगिकी विकसित हो रही है, इसे एक शक्तिशाली सहायक के रूप में स्वीकार करना - एक प्रतिस्थापन के बजाय - डेवलपर्स को बेहतर सॉफ्टवेयर लिखने में मदद करेगा, तेजी से। के के Vimaldeep Singh द्वारा इस लेख को R Systems Blogbook: Chapter 1 में एक रनर-अप के रूप में रखा गया है। इस लेख से R Systems Blogbook: Chapter 1 में एक रनर-अप के रूप में रखा गया है। Vimaldeep Singh

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

यह ऑडियो कहानी की मूल भाषा में निर्मित है!

बहुत लंबा; पढ़ने के लिए

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कैसे मेरी विकास टीम ने उत्पादकता बढ़ाने के लिए GitHub Copilot और एआई उपकरणों का उपयोग किया Vimaldeep Singh

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