การแนะนํา ในฐานะที่เป็นผู้รับผิดชอบการส่งมอบโครงการฉันกําลังมองหาวิธีที่จะเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพของรหัสและผลผลิตโดยรวมของทีมพัฒนาของฉัน ในภูมิทัศน์การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เร่งด่วนของวันนี้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น GitHub Copilot มีการปฏิวัติวิธีที่นักพัฒนาเขียนแก้ไขและเพิ่มประสิทธิภาพรหัส โดยอัตโนมัติงานที่ซ้ําซ้อนสร้างข้อเสนอรหัสอัจฉริยะและปรับปรุงความร่วมมือของทีม Copilot ได้ช่วยให้นักพัฒนาของเราสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนแทนที่จะตกอยู่ในงานการเข้ารหัสแบบสุ่ม ในบล็อกนี้ฉันจะแบ่งปันวิธีที่ทีมงานของฉันใช้ GitHub Copilot และเครื่องมือ AI อื่น ๆ เพื่อปรับปรุงการทํางานของเราเพิ่มความร่วมมือและเร่งการส่งมอบซอฟต์แวร์ วิธีทีมงานของฉันได้รับประโยชน์จาก GitHub Copilot และเครื่องมือ AI 1. ข้อเสนอรหัส & การเสร็จสมบูรณ์อัตโนมัติ หนึ่งในข้อได้เปรียบที่เห็นได้ชัดครั้งแรกที่เราได้สัมผัสคือความเร็วที่ Copilot สามารถคาดการณ์และเสร็จสิ้นรหัสได้ แทนที่จะใช้เวลาในการเขียนโค้ด boilerplate นักพัฒนาของเราสามารถพึ่งพาข้อเสนอแนะของ Copilot เพื่อสร้างฟังก์ชั่นชั้นและแม้กระทั่งโมดูลทั้งหมด สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสม่ําเสมอในหลายโครงการ 2. Debugging เร็วขึ้น ด้วยการตรวจจับข้อผิดพลาดทันที การแก้ไขปัญหาอาจเป็นงานที่ต้องใช้เวลานานและเครื่องมือ AI เช่น Copilot ให้การตอบสนองในเวลาจริงเกี่ยวกับข้อผิดพลาดทางคําอธิบายและข้อบกพร่องทางตรรกะ บางเครื่องมือ AI ที่มุ่งเน้นความปลอดภัยแม้กระทั่งช่วยให้เราระบุความเสี่ยงในช่วงต้นของกระบวนการพัฒนาซึ่งลดปัญหาหลังการใช้งานอย่างมีนัยสําคัญ 3. การสร้างเอกสารที่ดีขึ้น การรักษาเอกสารที่เหมาะสมเป็นความท้าทายในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ด้วย Copilot ทีมงานของเราสามารถสร้างความคิดเห็นคําอธิบายฟังก์ชั่นและคําอธิบายโมดูลโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่ามีคุณค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมของทีมที่เอกสารที่ชัดเจนเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการบํารุงรักษาและขยายขนาดของโครงการ 4. การปรับปรุงคุณภาพและความสามารถในการอ่านของรหัส หนึ่งในความสําคัญของเราคือการให้แน่ใจว่ารหัสของเรายังคงสะอาดเพิ่มประสิทธิภาพและสามารถบํารุงรักษาได้ Copilot ช่วยในการฟื้นฟูและระบุข้อบกพร่องโดยมีข้อเสนอแนะสําหรับการปรับปรุง เครื่องมือนี้ช่วยลดความเสียหายทําให้ฐานรหัสของเรามีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถปรับขนาดได้ 5. การทํางานร่วมทีมที่ราบรื่นขึ้น การทํางานร่วมกันจึงมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจาก Copilot ให้คําแนะนําการเข้ารหัสแบบเรียลไทม์เพื่อให้มั่นใจว่าทีมงานของเราปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด นอกจากนี้เครื่องมือที่ใช้ AI ได้ช่วยเร่งการตรวจสอบรหัสโดยเน้นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นและลดเวลาที่ใช้ในการตรวจสอบด้วยตนเอง 6. อัตโนมัติซ้ํางานและกรณีทดสอบ ทีมงานของฉันมักจะจัดการกับงานการเข้ารหัสที่ซ้ํากันเช่นการสร้างโค้ด boilerplate การตั้งค่าการกําหนดค่าและการเขียนการทดสอบหน่วย เครื่องมือ AI ช่วยให้การอัตโนมัติแง่มุมเหล่านี้ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่มีค่าสูงแทนการทํางานประจําวัน Copilot ยังช่วยสร้างการทดสอบหน่วยและการบูรณาการเพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีการครอบคลุมการทดสอบที่ดีขึ้นด้วยความพยายามแบบมือต่ําสุด ข้อ จํากัด ของ GitHub Copilot ในขณะที่ GitHub Copilot เป็นผู้เปลี่ยนแปลงเกมเรายังตระหนักถึงข้อ จํากัด บางอย่างที่ต้องมีการดูแลของมนุษย์ 1. ความแม่นยํา & คุณภาพรหัส ในขณะที่ Copilot สร้างรหัสฟังก์ชั่นก็ไม่ได้ผลิตโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพหรือเพิ่มประสิทธิภาพมากที่สุด แต่นักพัฒนาของเราต้องตรวจสอบรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI อย่างระมัดระวังเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดความเสียหายหรือข้อผิดพลาดทาง逻辑 2. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย รหัสที่สร้างขึ้นโดย AI อาจนําไปสู่ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยเช่นวิธีการตรวจสอบความถูกต้องที่ไม่ปลอดภัยหรือความเสี่ยงการฉีด SQL ที่อาจเกิดขึ้น เพื่อบรรเทาปัญหาเหล่านี้เราจึงให้การตรวจสอบความปลอดภัยและการตรวจสอบรหัสอย่างละเอียดก่อนการใช้งาน 3. กรณีโครงการที่ จํากัด Copilot ให้คําแนะนําตามพื้นฐานท้องถิ่น แต่ขาดความเข้าใจที่ครอบคลุมของโครงการทั้งหมด ซึ่งบางครั้งนําไปสู่คําแนะนําที่ไม่เกี่ยวข้องหรือเกินไปซึ่งต้องมีการปรับแต่งด้วยตนเอง 4. การขาดความคิดสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา ในขณะที่ Copilot อัตโนมัติการเขียนโค้ดงานก็ไม่ได้แทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน นักพัฒนายังคงต้องใช้ความคิดที่สําคัญและความเชี่ยวชาญด้านโดเมนเพื่อสร้างโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพและสามารถปรับขนาดได้ 5. การขึ้นอยู่กับรหัสฐานสาธารณะ Copilot ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับรหัสที่สามารถใช้ได้โดยสาธารณะซึ่งอาจทําให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการซ้ําซ้อนรหัสและปัญหาการอนุญาต เรามุ่งมั่นที่จะตรวจสอบรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับสิทธิทรัพย์สินทางปัญญา การปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการใช้ GitHub Copilot & AI Tools ในขณะที่ Copilot เสนอคําแนะนําที่ชาญฉลาดนักพัฒนาควรตรวจสอบการส่งออกของมันอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องประสิทธิภาพและความปลอดภัย AI ควรจะถูกมองว่าเป็นเครื่องมือสนับสนุนแทนการแทนที่ช่วยให้ความคิดของมนุษย์สามารถปรับปรุงและปรับปรุงรหัสที่สร้างขึ้นโดย AI 1. รีวิว AI เคล็ดลับ รหัสที่สร้างขึ้นโดยอัจฉริยะอัจฉริยะไม่ได้สมบูรณ์แบบเสมอ เราเน้นการตรวจสอบรหัสด้วยตนเองเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องความปลอดภัยและประสิทธิภาพ 2. ใช้ AI เป็นความช่วยเหลือไม่ใช่การแทนที่ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุน แต่การตัดสินของมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งสําคัญ ผู้พัฒนาควรใช้ Copilot เพื่อเพิ่มผลผลิตไม่ใช่เพื่อแทนที่แนวทางการเข้ารหัสที่ระมัดระวัง 3. รักษามาตรฐานการเข้ารหัส เราให้แน่ใจว่าโค้ดที่สร้างขึ้นโดย AI ทั้งหมดสอดคล้องกับคําแนะนําการเข้ารหัสการกําหนดชื่อและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัยของเราเพื่อรักษารหัสฐานที่สอดคล้องกันและเป็นมืออาชีพ 4. เรียนรู้จากข้อเสนอแนะ AI แทนที่จะยอมรับคําแนะนําเท่านั้นทีมงานของเราใช้ Copilot เพื่อเข้าใจเทคนิคการเข้ารหัสใหม่สํารวจวิธีการทางเลือกและปรับปรุงทักษะการแก้ปัญหา เครื่องมือ AI อื่น ๆ ได้รับการสํารวจ นอกเหนือจาก GitHub Copilot ทีมงานได้สํารวจเครื่องมือเพิ่มเติมที่ขับเคลื่อนด้วย AI สําหรับการประเมินเพื่อเพิ่มผลผลิต: โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา โซฟา Tabnine – AI-driven code completion ที่ปรับให้เข้ากับสไตล์การเข้ารหัสของแต่ละบุคคล AWS CodeWhisperer – เครื่องมือที่ออกแบบมาสําหรับนักพัฒนาระบบคลาวด์ซึ่งมีข้อเสนอแนะที่สมาร์ทเฉพาะสําหรับ AWS Codeium – A ฟรี AI-powered การเข้ารหัสผู้ช่วยสนับสนุนหลาย IDEs DeepCode – เครื่องมือที่วิเคราะห์รหัสสําหรับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เป็นไปได้และข้อเสนอด้านการเพิ่มประสิทธิภาพ ChatGPT สําหรับนักพัฒนา – สนับสนุนการแก้ไขปัญหาการอธิบายรหัสที่ซับซ้อนและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือแต่ละเครื่องมีวัตถุประสงค์ที่ไม่ซ้ํากันและด้วยการรวมตัวช่วยเข้ารหัสที่ขับเคลื่อนด้วย AI เราสามารถปรับปรุงกระบวนการพัฒนาลดข้อผิดพลาดและส่งมอบซอฟต์แวร์ได้ดีขึ้น ข้อสรุป การใช้ GitHub Copilot และเครื่องมือ AI อื่น ๆ ได้เปลี่ยนวิธีที่ทีมงานของฉันเข้าสู่การพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยอัตโนมัติงานซ้ําซ้อนปรับปรุงความร่วมมือและปรับปรุงคุณภาพของรหัสเราสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและมุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น อย่างไรก็ตามเรายังตระหนักถึงความสําคัญของการดูแลของมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่ารหัสที่สร้างขึ้นโดย AI จะตอบสนองมาตรฐานคุณภาพและความปลอดภัยของเรา ในขณะที่เทคโนโลยี AI ยังคงพัฒนาการยอมรับมันเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพแทนที่จะช่วยนักพัฒนาเขียนซอฟต์แวร์ที่ดีขึ้นเร็วขึ้น โซฟา โซฟา บทความนี้โดย Vimaldeep Singh ถูกวางไว้เป็นตัวเลือกใน Round 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1. บทความนี้โดย โพสต์ในบทที่ 1 ของ R Systems Blogbook: Chapter 1 Vimaldeep Singh

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

เสียงนี้ผลิตในภาษาต้นฉบับของเรื่องราว!

วิธีทีมพัฒนาของฉันใช้ GitHub Copilot และเครื่องมือ AI เพื่อเพิ่มผลผลิตโดย Vimaldeep Singh

About Author

ความคิดเห็น

แขวนแท็ก

บทความนี้ถูกนำเสนอใน

Related Stories

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

Emphatic words must stand in emphatic positions

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

How AWS, Bosch & Brave Reach 4M+ Tech Pros on HackerNoon

Meet Augment Code: HackerNoon Company of the Week

Emphatic words must stand in emphatic positions

พบ Sekurno: HackerNoon บริษัท ของสัปดาห์

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps