Giriş Proje Teslimatından sorumlu olarak sürekli olarak geliştirme ekibimin verimliliğini, kod kalitesini ve genel verimliliğini artırmanın yollarını arıyorum. Bugünün hızlı hızda yazılım geliştirme ortamında, GitHub Copilot gibi AI dayalı araçlar geliştiricilerin kod yazma, düzeltme ve optimizasyonunu devrimci hale getiriyor. Tekrarlayıcı görevleri otomatikleştirerek, akıllı kod önerileri oluşturarak ve ekip işbirliğini geliştirerek, Copilot geliştiricilerimizin karmaşık zorlukları çözmeye odaklanmalarına izin verdi. Bu blogda, ekibimin GitHub Copilot ve diğer AI araçlarını iş akışlarımızı geliştirmek, işbirliğini geliştirmek ve yazılım teslimatını hızlandırmak için nasıl kullandığını paylaşacağım. Ekibim GitHub Copilot ve AI Araçlarından Nasıl Faydalanıldı 1. Kodu Önerileri ve Otomatik Tamamlama İlk fark edilen faydalarından biri, Copilot'un kodunu tahmin edebileceği ve tamamlayabileceği hızdı.Boilerplate kodunu yazmak için zaman harcamak yerine, geliştiricilerimiz Copilot'un bağlamsal önerilerine dayanarak fonksiyonlar, sınıflar ve hatta tüm modüller oluşturabilirler.Bu sadece zaman tasarrufu sağladı, aynı zamanda çok sayıda proje üzerinde tutarlılık sağladı. 2. Hızlı hata algılama ile daha hızlı depolama Debugging zaman alıcı bir görev olabilir ve Copilot gibi AI araçları sentez hataları ve mantıksal eksiklikler hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlar. 3. İyileştirilmiş belgelendirme üretimi Uygun belgelerin muhafaza edilmesi, yazılım geliştirme alanında zorlu bir süreçtir. Copilot ile ekibimiz, yorumlar, işlev açıklamaları ve modül açıklamaları otomatik olarak oluşturabilir. 4. Kodun kalitesini ve okunabilirliğini artırmak Önceliklerimizden biri, kodumuzun temiz, optimize edilmiş ve sürdürülebilir kalmasını sağlamaktır. Copilot, yenileme ve verimsizliğin tespit edilmesinde yardımcı oldu, geliştirme önerileri sundu. Aracı redundansın azaltılmasına yardımcı oldu, kod tabanımızı daha verimli ve genişletilebilir hale getirdi. 5. Daha Hızlı Takım İşbirliği İşbirliği, Copilot'un gerçek zamanlı kodlama önerileri sunmasıyla çok daha verimli hale geldi ve ekibimiz en iyi uygulamaları takip etti. ek olarak, AI dayalı araçlar, olası sorunları vurgulayarak kod incelemelerini hızlandırarak, manuel denetimlere harcanan zamanın azaltılmasına yardımcı oldu. 6. Tekrarlayan Görevler ve Test Olayları Otomatikleştirme Ekibim sıklıkla boilerplate kodunu oluşturmak, yapılandırmalar kurmak ve birim testlerini yazmak gibi tekrarlayan kodlama görevleriyle uğraşıyordu. AI araçları bu yönleri otomatikleştirmeye yardımcı oldu, geliştiricilerin günlük görevler yerine yüksek değerli sorun çözümüne odaklanmalarına olanak sağladı. Copilot ayrıca en az manuel çaba ile daha iyi test kapsamını sağlayan birim ve entegrasyon testlerini de oluşturmaya yardımcı oldu. GitHub Copilot Hakkında GitHub Copilot bir oyun değiştiricisi olmasına rağmen, insan denetimi gerektiren bazı kısıtlamaları da fark ettik. 1. Doğruluk ve Kod Kalitesi Copilot fonksiyonel kod üretirken, her zaman en verimli veya optimize çözümler üretmez. geliştiricilerimiz, verimsizliği veya mantıksal hataları önlemek için yapay zeka tarafından oluşturulan kodları dikkatlice incelemek zorunda kaldık. 2. Güvenlik riskleri Yapay zeka oluşturulan kod, güvenli olmayan kimlik doğrulama yöntemleri veya potansiyel SQL enjeksiyon riskleri gibi güvenlik açığını ortaya koyabilir.Bu sorunları hafifletmek için, dağıtmadan önce kapsamlı güvenlik kontrollerini ve kod incelemelerini sağladık. Sınırlı Proje Konteyneri Copilot, yerel bağlamlara dayalı öneriler sunar, ancak tüm projenin kapsamlı bir anlayışına sahip değildir. 4. Yaratıcılık ve problem çözme eksikliği Copilot kodlama görevlerini otomatikleştirirken, karmaşık sorunları çözmek için insan yaratıcılığını değiştirmez. 5. Kamu kod bazlarına bağımlılık Copilot, kod dublajı ve lisanslama sorunları konusunda endişe yaratabilecek, kamuya açık bir şekilde kullanılabilir kodla ilgili eğitim aldı. GitHub Copilot ve AI araçlarını kullanmak için en iyi uygulamalar Copilot akıllı öneriler sunarken, geliştiriciler, doğruluğu, verimliliği ve güvenliğini sağlamak için çıkışlarını her zaman dikkatlice incelemelidir. 1. Önerileri gözden geçirin Dikkatli bir şekilde AI tarafından oluşturulan kod her zaman mükemmel değildir. doğruluğu, güvenliği ve performansını sağlamak için manuel kod incelemelerini vurguladık. 2. AI’yi bir yardıma, bir değiştirmeye değil AI destekleyici bir araçtır, ancak insan yargısı kritik kalır. Geliştiriciler, düşünceli kodlama uygulamalarını değiştirmek için değil, verimliliği artırmak için Copilot'u kullanmalıdır. 3. Kodlama Standartları Tüm AI tarafından oluşturulan kodların, tutarlı ve profesyonel bir kod tabanını korumak için kodlama yönergelerimize, adlandırma kurallarına ve güvenlik en iyi uygulamalarına uymalarını sağladık. 4. Önerilerden Öğrenin Sadece önerileri kabul etmek yerine, ekibimiz yeni kodlama tekniklerini anlamak, alternatif yaklaşımları keşfetmek ve problem çözme becerilerini geliştirmek için Copilot'u kullandı. Diğer Araçlar Keşfedildi GitHub Copilot'ın ötesinde, ekibi, verimliliği artırmak için değerlendirme için ek AI güçlendirilmiş araçlar keşfetti: Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Şöyle Tabnine – Bir bireyin kodlama tarzına adapte olan AI dayalı kod tamamlama. AWS CodeWhisperer – Bulut geliştiricileri için tasarlanmış, AWS özel akıllı önerileri sunan bir araç. Codeium - Birden fazla IDE'yi destekleyen ücretsiz bir AI güçlendirilen kodlama asistanı. DeepCode – Potansiyel güvenlik açığı ve optimizasyon önerileri için kod analiz eden bir araç. Geliştiriciler için ChatGPT - Düzeltme, karmaşık kod açıklaması ve en iyi uygulamalar ile desteklenir. Her bir araç benzersiz bir amaca hizmet etti ve AI güçlendirilen kodlama asistanlarını entegre ederek, geliştirme süreçlerini kolaylaştırabilir, hataları azaltabilir ve yazılım dağıtımını optimize edebiliriz. Sonuç GitHub Copilot ve diğer AI araçlarının kullanımı, ekibimin yazılım geliştirme yaklaşımını değiştiriyor. Tekrarlayıcı görevleri otomatikleştirerek, işbirliğini geliştirerek ve kod kalitesini geliştirerek, verimliliği arttırabilir ve daha karmaşık zorlukların çözülmesine odaklanabiliriz. Bununla birlikte, insan denetiminin önemini de fark ettik, AI tarafından oluşturulan kodun kalite ve güvenlik standartlarımızı karşılayacağından emin olduk. Şöyle Şöyle Vimaldeep Singh tarafından yayınlanan bu makale, R Systems Blogbook: Chapter 1'in 1. Sırasında yer aldı. Vimaldeep Singh tarafından yayınlanan bu makale, R Systems Blogbook: Chapter 1'in 1. Sırasında yer aldı.

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

Bu ses hikayenin orijinal dilinde üretilmiştir!

Çok uzun; Okumak

Make resilience your competitive advantage

GitHub Copilot ve AI araçlarını geliştirme ekibim tarafından üretkenliği arttırmak için nasıl kullandım Vimaldeep Singh

About Author

YORUMLAR

ETİKETLERİ ASIN

BU YAZI

Related Stories

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

AI/ML Datalake için Referans Mimarisi Oluşturmaya Yönelik Mimar Kılavuzu

HackerNoon Yazma Yarışmasını mı Kazanmak İstiyorsunuz? İşte #crypto-api Yarışması Kazananlarının Önerileri

Claude Sonnet 3.5 Sistem Bilgi Sızıntısı: Adli Analiz

Görünmeyen Katmanlar: Kullanıcı Görüşmeleri Neden Yeri doldurulamaz bir Varlıktır?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps