GitHub Copilot, geliştirme süreçlerini hızlandırma potansiyeli nedeniyle geliştirici topluluğunda önemli bir ilgi konusu haline geldi. Bu makale bir GitHub Copilot incelemesi sunmakta ve bunun gerçek hayattaki senaryolarda geliştirme hızını artırma üzerindeki etkisini değerlendirmektedir.  Copilot, piyasaya sürülmesinden bu yana, programlama ve geliştiricilerin gelecekteki rolleri üzerindeki potansiyel etkisi konusunda coşku ve iyimserlikten şüpheciliğe ve ihtiyatlılığa kadar çeşitli tartışmaları ateşledi. Hızdan kod kalitesine ve öğrenmeye kadar yazılım geliştirmenin farklı yönleri üzerindeki etkisi, analiz ve tartışma konusu olmaya devam ediyor.  GitHub Copilot kullanıcıları, aracı kullanmayan geliştiricilere göre %55 daha hızlı bir oranla görev tamamlamada bir hızlanma gösterdi. - GitHub  Copilot'a atfedilen hız artışına ilişkin cesur iddialar ilgimizi çekti ve özellikle   alanında etkinliğini doğrulamak için bir yolculuğa çıktık. Gerçeği ararken, Copilot'un gerçek projelerde kullanımına ilişkin kendi testlerimizi gerçekleştirdik. En iyi sonuçları elde etmek için aşağıdaki yaklaşımı izledik: yazılım geliştirmede yapay zeka    Çok çeşitli kullanım durumlarını kapsamayı amaçlayan, farklı teknoloji yığınlarına ve mimari yaklaşımlara sahip birkaç projeyi bilinçli olarak seçtik. Çeşitli proje seçimi:    Aracı test etmeleri için farklı düzeyde deneyim ve yeterliliğe sahip geliştiricileri görevlendirdik. Çeşitli geliştirici uzmanlığı:  Ekibin temel hedefi GitHub Copilot incelemesi yapmak ve bunun kodlama üretkenliği üzerindeki etkisini değerlendirmek, temel etkilerini belirlemek ve onu kullanmanın en etkili yollarını bulmaktı. Test süresi, bir öğrenme eğrisinin etkilediği potansiyel önyargıyı azaltmak için üç ay sürdü. Sonuçlara geçelim.  GitHub Copilot İncelemesi: Geliştirme Hızını Nasıl Etkiler?  Bu çalışmanın ana odağı, Copilot kullanımının farklı proje türlerini nasıl etkilediğini araştırmaktı. Bu aracın en etkili olduğu yeri anlamak için Copilot'un monolitik uygulamalardaki ve mikro hizmetlerdeki etkinliğini hem arka uç hem de ön uç uygulamalarında test ettik ve analiz ettik.  Copilot, yeni kod yazarken %10-15 verimlilik artışı sağlar. -ELEKS ekibi  Geniş anlamda Copilot'un geliştirme hızı üzerindeki etkisinin oldukça değişken olduğunu ve birçok faktöre bağlı olduğunu söyleyebiliriz. Copilot'un etkili kullanımıyla ilgili olarak ortaya çıkan temel bağımlılıklar şunlardır:  1. Mevcut Kod Tabanının Boyutu  Proje türüne ve kod yapısına bağlı olarak Copilot'un geliştirme hızına etkisi değişiklik gösteriyor: ön uç monolitik uygulamalarda yaklaşık %20-25 geliştirme hızı artışı elde ettik; arka uç monolitik uygulamalarda yaklaşık %10-15 iyileşme ve arka uç mikro hizmetlerde ortalama %5-7. - Ihor Mysak, ELEKS'te Teknik Lider  Karar? Copilot, geliştiricileri mevcut şablonlar ve çözümlerle destekleyebildiği geniş kod tabanına sahip projelerde başarılı olur. Bununla birlikte, küçük bir kod tabanıyla karakterize edilen mikro hizmet alanında becerisi azalır. Copilot'un yeni başlayan ve henüz yeterince gelişmiş çözümler içermeyen projelerde etkisizliğini gösterir.  2. Teknolojik Yığın  Copilot'un farklı teknoloji yığınlarına sahip projeler üzerinde test edilmesi, teknolojinin popülaritesine dayalı olarak Copilot'un önerilerinin kalitesine önemli ölçüde bağlı olduğunu gösterdi.  React uygulamaları, artık modası geçmiş ve daha az popüler olan Zend çerçevesini gölgede bırakan önemli bir üretkenlik artışını ortaya koyuyor.  .Net projeleri kendilerini orta yolda buluyor; performansın orta düzeyde olduğu, Zend'den daha iyi olduğu ancak React kadar yüksek olmadığı gözlemlendi; bu da mevcut .Net malzemelerinin göreceli popülerliği ve hacmi ile bir korelasyon olduğunu düşündürüyor.  Bunun, Copilot'un halka açık GitHub depolarında eğitim almış olması ve geliştiriciler arasında daha popüler olan teknolojiler için daha fazla eğitim materyaline sahip olmasından kaynaklandığına inanıyoruz.  3. Mevcut Kod Tabanındaki Kodun Kalitesi  Copilot, değişkenlerin ve yöntemlerin doğru ve mantıksal olarak adlandırılmasıyla daha kaliteli öneriler üretme eğilimindedir. Kaliteli adlandırmanın, Copilot'un kodun içeriğini daha iyi anlamasına yardımcı olarak daha doğru ve yararlı öneriler sağladığına inanmamızı sağlıyor.  Bu arada, değişkenlerin ve yöntemlerin adlandırılması belirsiz veya muğlak olduğunda, Copilot'un analiz edecek daha az bilgisi olur ve bu da geliştirme sürecine yaptığı katkının kalitesini düşürür. Böylece koddaki yüksek kaliteli adlandırma, programcıların işini basitleştirmenin yanı sıra yapay zeka araçlarının etkinliğini de artırıyor.  4. Geliştirici Tarafından Gerçekleştirilen Görevlerin Türü  Geliştirmenin belirli yönlerinde etkili olmasına rağmen, Copilot'un özellikle yeni iş mantığını uygulayan kod üretirken sınırlamaları olduğunu da gördük.  Copilot, tam çözümleri değil, yalnızca istem doğrultusunda kodu yazar. Copilot en etkili biçimde açık ve şablonlu görevler için kullanılır. İş mantığının ayrıntılı bir açıklaması için harcanan zaman, bu iş mantığını Copilot kullanmadan uygulamak için gereken süreden daha ağır basabilir. - Ihor Mysak, ELEKS'te Teknik Lider  Şablonlu görevlerde etkili olmasına rağmen, yeni fikirlerin veya yaratıcı programlamanın karmaşıklığıyla mücadele eder. Mesaj açık: Copilot geliştiricinin rutin işlerde güvendiği yol arkadaşıdır, ancak inovasyon alanı insan yaratıcılığının dokunuşunu gerektirir.   Copilot'un etkili kullanımına ilişkin önemli ipuçları:    İstem ne kadar kesin ve ayrıntılı olursa, Copilot'tan kaliteli bir teklif alma olasılığı da o kadar yüksek olur. Anahtardaki kesinlik:    Copilot'u kullanırken ilgisiz projeleri kapatarak kafa karışıklığını önleyin. IDE'de birden fazla proje açıksa, Copilot bağlamları karıştırabilir ve Proje B'nin koduna dayalı olarak Proje A için öneriler üretebilir. Bağlam her şeydir:    Bir sınıf veya yöntem oluşturmadan önce yorum eklemek, otomatik tamamlama kalitesini artırır. Yorumlar önemlidir:    Copilot, proje dosyalarının bulunduğu açık sekmelere duyarlıdır, böylece yapay olarak bunun için daha hedefli bir bağlam oluşturulabilir. Dosya odağı:  GitHub Copilot'un Potansiyelini Ortaya Çıkarma: Uyarlanabilirlik ve Dolaylı Etki  Projeye Özel Ortamlara Uyarlanabilirlik  Copilot'un en ilginç özelliklerinden biri, belirli bir projenin özelliklerine uyum sağlama yeteneğidir. Zamanla Copilot, projenin kodlama stilini ve belirli özelliklerini "öğrenir" ve bu da önerilerinin kalitesinde bir iyileşmeye yol açar.  Başlangıçta, Copilot genel veya daha az kesin çözümler sağlayabilir. Ancak araç, proje içinde daha fazla gösterim ve etkileşim topladıkça, önerilerinin doğruluğu ve alaka düzeyi önemli ölçüde artar.  Bu, özellikle yerleşik bir kodlama stiline ve Copilot'un "eğitim" yapabileceği büyük miktarda mevcut koda sahip projelerde fark edilir.  Bu uyarlanabilirlik, Copilot'u yalnızca verimliliği artırmaya yönelik bir araç değil aynı zamanda bir projede kod tutarlılığının korunmasında da güçlü bir yardımcı haline getirir.  Geliştiriciler ayrıca Copilot'un kod karmaşıklığı üzerindeki olumlu etkisini de vurguladılar ve özellikle karmaşık ve karmaşık kod yapıları oluşturmaya alışkın olanlar arasında daha okunabilir ve bakımı kolay çözümlere doğru bir kaymaya dikkat çektiler.  Otomatik Testi Yükseltme  Copilot kodlamayla yetinmiyor; aynı zamanda otomatik test sanatında da uzmanlaştı. Araç, potansiyel test senaryoları için şablonlar ve öneriler sunarak geliştiricilerin zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmesine olanak tanır.  Copilot, yazma ünitesi testlerini %20-30 oranında artırır. -ELEKS ekibi  Copilot'un geliştiriciler için bariz olmayabilecek benzersiz test senaryoları oluşturma yeteneği özellikle değerlidir. Yazılım ürününün inceleme derinliğini artırarak test kapsamını genişletir.  İlginç bir şekilde Copilot ile oluşturulan testlerin kalitesi, test edilen kodun kalitesi ve yapısıyla doğrudan ilgilidir.  Geliştiricilerimiz, değişken adlarının, yöntemlerinin ve kodun genel yapısının netliğinin, Copilot'un test oluşturma kalitesini ve doğruluğunu önemli ölçüde etkilediğini belirtti.  Bu nedenle, birim testleri yazmak için Copilot'tan yararlanmanın etkinliği, aracın kendisine ve test edilen kodun kalitesine bağlıdır.  Genel olarak, Copilot'un Birim Testleri yazma sürecinde yalnızca hızı değil aynı zamanda nihai ürünün kalitesini de artıran yararlı bir araç olduğu kanıtlanmıştır.  Dolaylı Etki  GitHub Copilot, kodlama hızını artırır ve geliştiricinin çalışmasının genel yapısını iyileştirir. Geliştiricilerin geri bildirimlerine göre Copilot, odaklanmalarını rutin, zaman alıcı işlerden daha yaratıcı ve zorlu görevlere kaydırmalarına olanak tanıyor.  Ek olarak, Copilot, farklı pencereler arasında geçiş yapmak için harcanan zamanı azaltarak ve geliştiricilerin mevcut görevlerine konsantre olmalarını sağlayarak, İnternet'te veya belgelerde arama yapmaya etkili bir alternatif olabilir.  Bu özellik, asıl işten dikkatinizi dağıtmadan soruların yanıtlarını hızlı bir şekilde bulmanız gerektiğinde kullanışlıdır.  Copilot, geliştiricinin konforunu ve memnuniyetini olumlu yönde etkiler. Farklı sorulara yanıt almayı kolaylaştırır ve kıdemli meslektaşlara başvurma veya internette bir çözüm bulma fırsatı olmadığında yardımcı olur. - Olena Hladych, ELEKS Kalite Kontrol Lideri  İlginç bir şekilde, geliştiricilerin sosyal becerileri ile Copilot kullanımından duydukları memnuniyet arasında bir korelasyon bulduk: İletişim becerileri daha az gelişmiş olan geliştiriciler, muhtemelen istemleri tam olarak formüle etmedeki zorluklardan dolayı, genellikle Copilot'un performansından daha az memnun kalıyorlar.  Çözüm  GitHub Copilot, özellikle birim testi oluşturma sırasında ve popüler teknolojiler üzerine kurulu kapsamlı kod tabanlarında gezinirken belirli senaryolarda geliştirme üretkenliğini önemli ölçüde artıran güçlü bir araçtır. Ancak yenilikçi yaklaşımlar veya yeni kavramların yaratılmasını gerektiren görevlerde etkinliği kısıtlamalarla karşı karşıyadır.  Verimlilikte %55'lik bir artışa işaret eden iddianın aksine, gerçek sonuç yetersiz kaldı. Ekipler, yeni kod oluşturmayla ilgili üretkenlikte ortalama %10-15 oranında orta düzeyde bir iyileşme yaşadı.  Ancak Copilot kullanımına atfedilen çeşitli avantajları vurgulamak önemlidir. Genel olarak geliştiriciler, Copilot'u geliştirme hızına önemli ölçüde katkıda bulunan ve geliştiriciler arasında memnuniyeti artıran paha biçilmez bir araç olarak değerlendiriyor.  Ekiplerin ve geliştiricilerin Copilot'u dikkate almalarını ve potansiyel sınırlamalarını anlayarak yaklaşmalarını öneririz. Copilot'u etkili bir şekilde kullanmanın anahtarı, onun insan zekası ve yaratıcılığının yerine geçecek bir araç değil, yardımcı bir araç olduğunun anlaşılmasında yatmaktadır.  Üretkenliği ve iş memnuniyetini artırabilir, gelişimin rutin yönlerine harcanan zamanı azaltabilir ve geliştiricilerin daha karmaşık ve yaratıcı görevlere odaklanmasına olanak tanıyabilir.  Yazılım projenizi ELEKS'teki en iyi geliştirme uzmanlarıyla teslim edin.  Bugün bizimle iletişime geçin!

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

Realise your software vision with us!

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Digital Transformation

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Deep Learning

GitHub Copilot Review: Does it Really Give a 55% Speed Boost to Development?

A Real-World Case Study on Unleashing AI's Potential: AI in Supply Chain

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

GitHub Copilot İncelemesi: Gerçekten Geliştirmeye %55 Hız Artışı Sağlıyor mu?

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Kullanıcı Odaklı Kripto Ürünleri Oluşturma: Müşteri Geri Bildiriminin Önemi

Benzersiz Bir Ekosistemi Güçlendiren Bitcoin UTXO Modeli

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Forumlardan Feed'lere: Sosyal Medya Algoritmaları Dijital Etkileşimi Nasıl Şekillendiriyor

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps