GitHub Copilot 由于其加速开发流程的潜力而成为开发者社区非常感兴趣的话题。本文介绍了 GitHub Copilot 评论，并评估了其对提高现实场景中的开发速度的影响。 自推出以来，Copilot 引发了各种讨论，从热情和乐观到对其对编程和开发人员未来角色的潜在影响的怀疑和谨慎。它对软件开发的不同方面的影响——从速度到代码质量和学习——仍然是分析和讨论的主题。  GitHub Copilot 用户展示了任务完成速度的加快，比未使用该工具的开发人员快了 55%。 - GitHub 出于对 Copilot 速度提升的大胆主张的兴趣，我们踏上了验证其有效性的旅程，特别是在 领域。为了追求真理，我们对 Copilot 在实际项目中的使用进行了自己的测试。为了确保最佳结果，我们采取了以下方法： 软件开发的人工智能 我们特意选择了几个具有不同技术堆栈和架构方法的项目，旨在覆盖广泛的用例。 多样化的项目选择： 我们招募了具有不同经验和能力水平的开发人员来测试该工具。 多样化的开发人员专业知识： 该团队的主要目标是进行 GitHub Copilot 审查并评估其对编码生产力的影响，确定其主要影响，并找到最有效的使用方法。测试期持续三个月，以减轻学习曲线影响的潜在偏差。让我们深入探讨一下结果。  GitHub Copilot 评论：它如何影响开发速度 本研究的重点是探索 Copilot 的使用如何影响不同类型的项目。我们测试并分析了 Copilot 在后端和前端应用程序中的整体应用程序和微服务中的有效性，以了解该工具在哪里最有效。  Copilot 使编写新代码的生产力提高了 10-15%。 - ELEKS团队 从广义上讲，我们可以断言 Copilot 对开发速度的影响变化很大，并且取决于许多因素。以下是与有效利用 Copilot 相关的关键依赖项：  1. 现有代码库的规模 根据项目类型和代码结构的不同，Copilot 对开发速度的影响有所不同：在前端整体应用程序中，我们获得了大约 20-25% 的开发速度提升；在后端整体应用程序中 - 大约提高 10-15%，在后端微服务中 - 平均提高 5-7%。 - Ihor Mysak，ELEKS 技术主管 判决？ Copilot 在具有大型代码库的项目中蓬勃发展，它可以使用现有模板和解决方案为开发人员提供支持。然而，它的实力在微服务领域逐渐减弱，其特点是代码库很小。这表明 Copilot 在刚刚开始且尚未包含足够成熟解决方案的项目中效率低下。  2. 技术栈 对具有不同技术堆栈的项目进行的 Copilot 测试显示，Copilot 基于技术普及程度的建议质量在很大程度上受到依赖。  React 应用程序显示出显着的生产力激增，使现在过时且不太流行的 Zend 框架黯然失色。  .Net 项目发现自己处于中间地带；据观察，性能处于中等水平，优于 Zend，但不如 React，这表明与可用的 .Net 材料的相对受欢迎程度和数量相关。 我们认为这是因为 Copilot 在公共 GitHub 存储库上接受过培训，并且拥有更多针对开发人员更受欢迎的技术的培训材料。  3. 现有代码库中的代码质量 Copilot 倾向于通过对变量和方法进行正确且符合逻辑的命名来生成更高质量的建议。让我们相信，高质量的命名有助于 Copilot 更好地理解代码的上下文，提供更准确、更有用的建议。 同时，当变量和方法的命名不清楚或不明确时，Copilot 可供分析的信息较少，这会降低其对开发过程的贡献质量。因此，代码中的高质量命名不仅简化了程序员的工作，还增强了人工智能工具的有效性。  4. 开发人员执行的任务类型 尽管它在某些开发方面很有效，但我们也发现 Copilot 存在局限性，特别是在生成实现新业务逻辑的代码时。  Copilot只根据提示写出代码，而不是完整的解决方案。 Copilot 最有效地用于执行清晰的模板任务。详细描述业务逻辑所花费的时间可能超过在不使用 Copilot 的情况下实现该业务逻辑所需的时间。 - Ihor Mysak，ELEKS 技术主管 虽然它在模板化任务中很有效，但它在处理新想法或创意编程的复杂性方面却遇到了困难。传达的信息很明确：Copilot 是开发人员在日常生活中值得信赖的伴侣，但创新领域需要人类创造力的触动。 有关有效使用 Copilot 的关键提示： 提示越精确和详细，从 Copilot 收到高质量建议的可能性就越高。 关键的精确性： 在使用 Copilot 时关闭不相关的项目，以避免混淆。如果 IDE 中打开了多个项目，Copilot 可以混淆上下文并根据项目 B 的代码生成项目 A 的建议。 上下文决定一切： 在创建类或方法之前添加注释可以提高自动完成的质量。 注释很重要：  Copilot 对包含项目文件的打开选项卡很敏感，因此可以人为地为其创建更有针对性的上下文。 文件焦点： 释放 GitHub Copilot 的潜力：适应性和间接影响 对项目特定环境的适应性 Copilot 最有趣的特性之一是它能够适应特定项目的具体情况。随着时间的推移，Copilot“学习”了项目的编码风格和具体功能，从而提高了建议的质量。 最初，Copilot 可能会提供通用或不太精确的解决方案。然而，随着该工具在项目中积累更多的曝光和互动，其建议的准确性和相关性显着提高。 这在具有既定编码风格和大量现有代码供 Copilot“训练”的项目中尤其明显。 这种适应性使 Copilot 不仅是提高效率的工具，而且是维护项目内代码一致性的有力帮助。 开发人员还强调了 Copilot 对代码复杂性的积极影响，指出向更具可读性和可维护性的解决方案的转变，特别是对于那些习惯于制作复杂的代码结构的人来说。 提升自动化测试水平 副驾驶并不止于编码；它还掌握了自动化测试的艺术。该工具为潜在的测试场景提供模板和建议，使开发人员能够节省时间和资源。  Copilot 将单元测试编写速度提高了 20-30%。 - 埃莱克斯团队 Copilot 能够生成对开发人员来说可能并不明显的独特测试用例，这一点特别有价值。扩大了测试覆盖范围，提高了软件产品的检验深度。 有趣的是，使用 Copilot 创建的测试的质量与测试代码的质量和结构直接相关。 我们的开发人员指出，变量名称、方法和代码整体结构的清晰度会显着影响 Copilot 测试生成的质量和准确性。 因此，利用 Copilot 编写单元测试的有效性取决于工具本身和测试代码的质量。 总的来说，Copilot 已被证明是编写单元测试过程中的一个有用工具，不仅提高了速度，还提高了最终产品的质量。 间接影响 GitHub Copilot 提高了编码速度并改善了开发人员工作的整体性质。根据开发者的反馈，Copilot 可以让他们将注意力从日常、耗时的工作转移到更具创造性和挑战性的任务上。 此外，Copilot 可以成为搜索互联网或文档的有效替代方案，减少在不同窗口之间切换所花费的时间，并允许开发人员专注于当前的任务。 当需要快速找到问题的答案而不需要从主要工作中分心时，此功能非常方便。  Copilot 对开发人员的舒适度和满意度产生积极影响。它简化了获得不同问题的答案，并在没有机会向资深同事求助或在互联网上找到解决方案时提供帮助。 - Olena Hladych，ELEKS 质量保证主管 有趣的是，我们发现开发人员的软技能与他们对使用 Copilot 的满意度之间存在相关性：沟通能力较差的开发人员通常对其性能不太满意，这可能是由于精确制定提示方面存在困难。 结论 GitHub Copilot 是一款功能强大的工具，可以显着提高特定场景下的开发效率，特别是在单元测试组合期间以及浏览基于流行技术构建的广泛代码库时。然而，它的功效在需要创新方法或创造新颖概念的任务中面临限制。 与生产率提高 55% 的说法相反，实际结果却不尽如人意。平均而言，团队在生成新代码方面的生产力适度提高了 10-15%。 然而，有必要强调利用副驾驶的各种优势。总体而言，开发人员将 Copilot 视为一种宝贵的工具，它对开发速度和提高开发人员的满意度做出了重大贡献。 我们建议团队和开发人员考虑 Copilot，并在了解其潜在局限性的情况下使用它。有效使用 Copilot 的关键在于了解它是一种辅助工具，而不是人类智力和创造力的替代品。 它可以提高生产力和工作满意度，减少花在日常开发方面的时间，并允许开发人员专注于更复杂和创造性的任务。 与 ELEKS 的顶级开发专家一起交付您的软件项目。  今天就联系我们吧！

GitHub Copilot 评论：它真的能让开发速度提升 55% 吗？

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