AI 舵手：Copilot 指南！

各位代码行者，握紧你的键盘，戴好你的眼镜，来一场与代码世界的超真实飞行吧！今天的副驾驶，是那个在开发者社区中爆红的飞行员——Copilot。让我们详细了解一下这位AI飞行员，以及如何让它成为你开发旅途中的得力助手。

Copilot，那不是飞机上的副驾驶吗？

如果你这样想，一点也不夸张。Copilot 的确如同一个飞机上的副驾驶员。它可以预测你想输入的代码，就像副驾驶能预感到飞行员的每一个动作，然后适时提供帮助。但它并不是那种会凭空产生代码的魔术师，而是基于OpenAI训练的强大AI代码生成器，能够依据你的注释、函数名或代码片段提供代码建议，简直比读心术还要厉害！

 起源：AI的神秘水晶球

GitHub Copilot并非凭空而来，它是在OpenAI的强大算法与GitHub庞大代码库的复合催化下诞生的。

再深入一点介绍：GitHub Copilot 的创造是为了应对软件开发中日益增长的复杂性和对提高开发生产力的需求。随着软件项目规模的扩大和技术栈的不断发展，程序员需要记住和理解越来越多的编程语言、库和框架。这种情况促使开发和使用可以协助开发者更快地编写代码的工具。GitHub Copilot 提供的智能代码建议能够帮助减少重复的编程工作，加速软件开发进程，并帮助开发人员学习新的编程模式和库函数。

相关技术及模型:

GitHub Copilot 的核心技术基于 OpenAI 的 GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）和 Codex。这些是拓展自自然语言处理领域的 AI 技术，被设计用来理解和生成自然语言文本。特别是 Codex 模型，它被训练来理解和生成代码，这样使得它非常适合整合在类似 GitHub Copilot 这样的工具中。

GPT-3 是目前最大的语言模型之一，具有数十亿个参数，训练数据包括了互联网上的大量文本。这种庞大的模型具有产生连贯、相关且通常令人信服的文本的能力。与 GPT-3 相比，Codex 在训练过程中接触到了大量的公共代码存储库，它对软件开发的语境和结构有更深入的理解。

如何使用这位"代码语言的诗人？

GitHub Copilot 是一种通过 AI 助力编程的工具，它的工作原理类似于自动完成的功能，但提供的是代码级别的建议。Copilot 使用了一个大型的算法模型（基于 OpenAI 的Codex），它被训练以理解代码的上下文、功能和各种编程范式，从而生成函数、测试和整块的程序。Copilot 直接集成在编程环境中，如 Visual Studio Code IDE。

1. 安装: 首先，需要在 IDE（比如 Visual Studio Code）中安装 GitHub Copilot 插件。
   
2. 编码: 当你开始编码时，可以输入函数名、注释或部分代码。GitHub Copilot 会自动识别你的编程意图，并提供相应的代码片段。

3. 代码建议:GitHub Copilot 会在你的编辑器中显示一个建议，这个建议可以是一行代码、一个函数或甚至是整个类的实现。

4. 接受建议: 如果觉得 Copilot 提供的代码符合需求，可以通过快捷键或点击接受建议。

5. 测试和调整:正如任何生成的代码一样，接受从 GitHub Copilot 得到的代码后，应进行测试并根据需求做相应调整。

代码生成示例:

假设我们想要创建一个 Python 函数，这个函数用来检查一个字符串是否为回文串（正读和反读均相同的字符串）。以下是可能的操作步骤以及 Copilot 可能生成的代码。

1. 开始编写函数和描述: 我们在 IDE 中写下以下注释或函数定义：

或

2. **根据输入生成代码建议:** 在键入后，GitHub Copilot 可能给出如下的代码建议：

3. 分析生成的代码:这段代码的工作原理是通过比较字符串 `s` 与其反转版本。在 Python 中，`s[::-1]` 表示创建一个与原字符串字符顺序相反的新字符串。

4. 接受并测试代码:如果这段代码看起来合适，我们可以接受这个建议。然后，检查代码是否能够正常工作。

5. 根据需要调整:如果需要可以忽略大小写，在代码中添加相应的处理逻辑。

总之，GitHub Copilot 提供一个十分便捷的方式来加速代码编写过程，特别是对于那些常见的编程任务。然而，正如所有自动生成的代码一样，开发者应该理解建议的代码，必要时进行调整，并确保通过测试。

Copilot 可以根据输入的代码，甚至自然语言表达的注释、描述等，自动补全代码或生成完整的代码片段。这里演示代码补全功能，只要输入代码的一部分，它就会自动显示可能需要补全的地方，按Tab键即可，也可以将鼠标移植 Copilot 生成的建议内容之上，点击弹出选项框上的「Open GitHub Copilot」选项进入到建议内容页面，像选择输入法的候选词一样选择其他候建议选项，如果不需要建议，继续输入或按 ESC 键即可

当然为了更好的发挥出它的潜能，有以下的思路：

1. 熟悉其功能和局限性

GitHub Copilot 通常擅长一些代码模式和框架，了解这些可以帮助你充分利用这个工具。同时，了解它在哪些场景可能不那么可靠也很重要，比如复杂的算法或特定的业务逻辑，这样可以有选择性地使用它。

2. 注释驱动编码

明确在代码文件中编写详细的注释，描绘想要实现的功能。Copilot 可以根据这些注释提供代码建议。
示例 如果你想要一个方法来计算两个数的和，可以写上类似这样的注释：“// Function to calculate the sum of two numbers a and b”，Copilot 可能会根据这个注释生成相应的函数代码。

3. 结合自动化测试和持续集成

安排一套完整的自动化测试，确保 Copilot 生成的代码不仅能够编译通过，还能够在功能上满足预期，并且不引入任何新的缺陷或安全问题。
在持续集成（CI）流程中使用 Copilot 来生成代码，并确保CI流程中有足够的测试用例来覆盖新生成的代码。

4. 代码审查

即使是 AI 生成的代码，也需要像审查人类编写的代码一样对其进行审查。团队应当确保所有通过 Copilot 生成的代码都经过了严格的同行评审。
可以设置审查流程，考虑特殊的检查点来标记和评估 Copilot 提议的代码。

5. 合理安排编码和学习时间

使用 Copilot 时，预留时间了解和研究它生成的代码，确保你理解它的工作机制。这不仅可以帮助提升个人技能，还可以防止盲目依赖自动生成的代码。
在学习新框架或技术时，可以先尝试自己编写代码，然后使用 Copilot 来比较自己的解决方案与 AI 提供的建议，以此来增加对新技术的理解和掌握。

6. 模块化和可重用性

编写代码时注重模块化，创建易于 Copilot 理解和生成的独立功能模块。
尽可能地复用代码，这样 Copilot 也能更好地提供适用于你的代码库的建议。

7. 不断迭代和优化

将 Copilot 视为编码过程中的助手，而不是完全依赖它生成最终版本。通过迭代，逐步地改进 Copilot 生成的代码，使其适应特定的业务需求。
在团队内部分享关于 Copilot 如何帮助解决特定问题的故事，同时记录它生成的不佳代码效果，以便与团队成员学习和改进。

假设有一个 web 开发项目使用 Node.js 和Express 框架。下面是一些使用 Copilot 的场景：

构建新的 REST API 端点:编写注释说明想要实现的 API 功能和预期输入、输出，使用 Copilot 生成模板代码，然后根据业务逻辑进行定制。
整合新的库或框架:** 在尝试为项目引入一个新的 JavaScript 库时，使用 Copilot 生成一些样板代码并对其进行测试。
处理常见问题:当遇到常见的错误处理、数据格式转换等后端编程任务时，让 Copilot 来提供一些标准解决方案的建议。

完整发挥 Copilot 的作用，需要你与 它之间的紧密配合，同时必须确保遵循最佳编码实践，进行充分的测试和审查，以保障代码质量。

GitHub Copilot vs. ChatGPT

GitHub Copilot 和 ChatGPT 都是由 OpenAI 提供的 AI 服务，但两者的定位和功能学习重点有所不同。我们可以通过一个简单的代码任务来分析和对比一下两者在生成代码方面的差异。

GitHub Copilot 是一个代码生成工具，专门针对软件开发者设计，可以直接在集成开发环境（IDE）中使用。它使用大量的代码库来训练 AI 模型，因此能够提供编程语言相关的代码片段建议，甚至是完整函数的生成。GitHub Copilot 主要目的是提高软件开发的效率，能够接受特定的编程问题，并生成相应的代码解决方案。

ChatGPT 则是一个基于 GPT-3 或4的文本生成 AI，它接受自然语言输入并生成自然语言输出。虽然它也可以生成代码和处理编程相关的问题，但它的主要优势在于处理自然语言，生成有连贯性的长段文本，以及回答一般性的问题。

现在，让我们以生成 Python 函数来计算两个数字的最大公约数（GCD）为例，分析两个 AI 的差异：

GitHub Copilot 生成的代码可能是这样的：

这段代码使用了埃及算法，是计算最大公约数的一个标准方法。Copilot 倾向于直接生成最优化的解决方案，因为它在训练过程中接触了大量类似的算法实现。

ChatGPT 生成的代码可能会是这样的，考虑到它更侧重于解释和对话：

在生成的函数 calculate_gcd 中，ChatGPT 可能会附带注释和使用示例来解释代码的运作。这对于初学者和那些希望更好地理解代码的用户来说是十分有用的。这种类型的输出反映了 ChatGPT 更倾向于教育和解释性的回答，而不仅仅是提供代码解决方案。

总结来说，GitHub Copilot 和 ChatGPT 都可以提供有效的代码解决方案，但它们的输出风格不同。GitHub Copilot 更专注于快速生成可工作的代码片段，而 ChatGPT 则提供了更多的文本说明，将指导和教学作为回答的一部分。根据你需要代码和相关解释的详细程度，你可以选择适合你需求的工具

 Copilot也有盲点

CoPilot 是 OpenAI 开发的自动生成代码工具，虽然它在代码生成方面表现出色，但仍然存在一些不足之处。这些不足主要包括以下几个方面：

1. 对于糟糕的代码示例的敏感度不强：CoPilot 是从 GitHub 学习编程知识的，因此它会受到大量来自开源社区的代码示例的影响。如果输入的代码示例存在错误或低质量的实现方式，CoPilot 可能会生成类似的代码，而不会给出更好的解决方法。

2. 缺乏常识和上下文理解：CoPilot 缺乏常识和对语言上下文的理解，导致有时会生成不准确或不合理的代码。例如，当询问一个不常见的功能时，它可能会生成与预期解决方案不符的代码。

3. 对于隐含意义理解的挑战：CoPilot 往往只能看到代码表面，很难理解隐含的意图和需求。这意味着它在处理其他需要上下文信息的任务中表现不佳。例如，当需要进行复杂的数据转换或算法优化时，CoPilot 可能会难以生成高效的代码。

4. 对于安全问题的控制不足：虽然 CoPilot 可以帮助程序员加快开发速度，但它生成的代码可能存在安全漏洞和潜在的漏洞。这是因为 CoPilot 可能会复制原始代码中的错误、漏洞或潜在的不安全实践。因此，在使用 CoPilot 生成的代码时，程序员仍然需要审查和测试代码以确保其质量和安全性。

请注意，上述不足并非总是出现，而是可能发生的情况。CoPilot 仍然是一项令人印象深刻的技术，但在使用它时仍需谨慎，并且需要结合人工审核和验证来确保生成代码的质量和可靠性。

下边举一个例子

举一个具体的代码任务来展示 CoPilot 可能存在的缺陷：

假设你想要使用 CoPilot 生成一个 Python 函数来处理信用卡号的掩码处理，只保留最后四位显示，其他位用星号 (*) 代替。理想情况下，我们希望函数能够识别和处理各种格式的输入，并且正确掩码所有除最后四位以外的数字。

我们可能会这样询问 CoPilot：

 CoPilot, please help me write a function to mask all digits of a credit card number except for the last four.

理想情况下，合适的答案应该是：

但 CoPilot 可能存在的缺陷可能导致它生成下面这样的代码：

这个函数在功能上可能也能完成任务，但有以下几个缺陷：

1. 效率问题：CoPilot 提供的解决方案使用了一个循环来遍历卡号，这比简洁的字符串操作（如第一个示例）效率更低。

2. 缺乏输入验证：如果输入的 `card_number` 不是一个纯数字字符串（如含有空格、连字符或其他非数字字符），上述函数不会进行任何处理来确保安全性或者适当性。这会导致函数在处理某些卡号时失败或返回不正确的结果。

3. 安全问题：即便此函数能够正确掩码卡号，CoPilot 并不会生成代码来检查输入的卡号是否有效，或者对处理过程中的数据安全性做出任何保障。在实际应用场景中，这将是一个巨大的安全隐患。

在这个例子中，尽管 CoPilot 生成了能够完成基本任务的代码，却忽略了优化、数据验证和安全性等关键方面，显示了其在理解任务要求和上下文方面的限制。因此，在实际开发中，程序员需要对 CoPilot 生成的代码进行审核和测试，以确保符合具体要求、性能和安全标准。

这个副驾驶对于软件开发的影响

GitHub Copilot 对软件开发的影响是多方面的，包括提高开发效率、影响开发流程、改变学习方式以及对职业道德的挑战。

提高开发效率:

加速编码:通过为常用的代码模式和函数提供即时建议，Copilot 减少了编程中搜索和手动编写代码的时间，使得开发人员可以更快地写出初始代码草案。降低冗余劳动:重复性任务或编写样板代码的时间可以减少，因为这些都可以由 Copilot 自动生成。
错误检查: 初版的代码往往存在缺陷，Copilot 生成的代码可能比手工编码的错误率低，特别是在处理熟悉的模式和功能时。

影响开发流程:

设计和架构的重要性:当编码工作变得更快时，更多的时间和精力可以用于软件设计和架构决策，开发人员可以更加关注于解决业务逻辑和用户体验的问题。
协作与沟通:Copilot 可以根据注释生成代码，这可能促进开发者在代码中写下更清晰的注释，从而提高团队之间沟通的清晰度。

改变学习方式:

学习资源: 对于新手开发者来说，Copilot 可以作为实际的编码例子，可以辅助学习编程语言和库。
实时反馈:开发人员可以通过 AI 提出的建议立即获得反馈，并在实践中学习更高效和优雅的编码方式。

职业道德和知识产权:

代码原创性:Copilot 生成的代码可能与现有开源软件非常相似，可能引发对代码的原创性和知识产权的担忧。
依赖性问题: 过度依赖 Copilot 可能导致开发人员的实际编码能力下降，如果模型提供错误的建议可能不会被及时发现。
隐私保护:Copilot 需要访问用户的代码库来提供建议，这将需要严格的隐私保护措施来确保代码安全。

质量控制:

代码审查重要性:AI 生成的代码需要经过严格的审查来确保没有隐藏的错误和安全问题，开发者不能盲目信任自动生成的代码。
测试覆盖率:自动生成的代码同样需要经过全面的测试，这强调了自动化测试和持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程的重要性。

综上所述，GitHub Copilot 为软件开发带来了显著的提效潜力，但也要求开发者在使用过程中保持警醒和适度依赖，以确保代码质量和团队的长期健康发展。

国内朋友，不用“翻墙”也能愉快Coding！

现在，让我们转向实际操作问题——如何不通过VPN就可以在中国大陆使用GitHub Copilot。目前，Copilot并没有被明确禁止或限制在中国大陆地区，你应该可以直接在Visual Studio Code等编辑器中安装它的插件而不会遇到连接问题（只不过可能需要一点机票钱)

但是，如果你在尝试时发现有网络连接困难，可以考虑几个解决方案：

虽然使用这些方式并不能保证100%的连通性，但往往可提供备用方案以规避网络访问限制。

综上所述，无论是GitHub Copilot还是ChatGPT，每款AI工具都有自己独特的舞台和优势。作为程序员，最好的策略是利用它们各自的长处来辅助你的开发需求，让这些AI助手成为你编程道路上灵活多变的搭档。