GitHub Copilot 功能介绍和使用场景

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原文 ： https://openaigptguide.com/github-copilot/

GitHub Copilot是一款由GitHub、OpenAI和Microsoft联合开发的AI辅助开发工具，它以人工智能的方式提供语法结构、表达式、变量名等的自动补全建议，并对代码进行注释解释，将代码自动调试，甚至推荐新方案。Copilot可以帮助用户提高编程效率，节省大量时间。

GitHub Copilot介绍

GitHub Copilot 是一款由微软支持，OpenAI研发的AI开发工具，它能通过理解程序员编写的代码，推荐相应的解决方案，以此来帮助程序员更快、更省力地编写代码。GitHub Copilot可以从注释和代码中获取上下文，理解程序员想要实现的功能，从而立即提出建议。该工具使用OpenAICodex合成并建议代码，尽管GitHub Copilot有一定的准确性，但它不能写出完美的代码，仍需开发者进行仔细的测试和审查。GitHub Copilot可以为程序员提供有用的代码片段和解决方案，比如它可能会向程序员推荐最适合当前情况的函数。GitHub Copilot已被超过37万个组织采用，付费用户超过100万，显示出它在全球开发者社区中的巨大影响力。

GitHub Copilot有哪些功能？

GitHub Copilot是由微软、OpenAI和GitHub联合打造的一款AI编程辅助工具，主要有以下几个功能：

自动生成代码：GitHub Copilot可以基于编程者已写出的代码，通过学习和理解上下文，自动生成代码。此功能可帮助开发人员更高效地编写代码。

代码提示：GitHub Copilot能在代码编辑器中根据编程者的上下文自动提供代码提示。开发者可以根据提示快速找到解决方案。

错误修正：GitHub Copilot可以通过解析代码和理解上下文，自动检测代码中的错误和警告，并提供相应的解决方案。

优化代码：GitHub Copilot还可以通过对代码进行分析和优化，从而帮助开发者更高效地开发出高质量的代码。

兼容多种编程语言：GitHub Copilot支持多种编程语言，包括但不限于Python、JavaScript等，可以更好地满足开发者的需求。

总的来说，GitHub Copilot是一种基于公开源代码和文本训练的人工智能，它为程序员提供实时的代码建议，有很强的上下文理解能力。开发者可以利用GitHub Copilot，快速、高效地编写代码，提高编程效率。然而，GitHub Copilot的代码建议需要开发人员进行审核和测试。

GitHub Copilot的使用方法与技巧

GitHub Copilot是一款由OpenAI和GitHub合作开发的AI辅助工具，旨在帮助开发者更高效地编写代码。它基于GPT-35-turbo进行训练，支持多种编程语言和框架，并具有自动代码补全、生成代码片段、多语言支持和学习能力等功能。在使用GitHub Copilot时，您需要注册一个Github账号，可以在Visual Studio Code、Visual Studio和JetBrains Rider上通过插件形式集成进IDEA。以下是一些使用GitHub Copilot的技巧：

明确需求和关键字：在使用GitHub Copilot之前，先明确你需要编写的代码的具体需求和关键字，以便Copilot能更好地理解你的意图。

配置代理：在使用GitHub Copilot时，您可能会遇到一些网络问题，因此配置代理可以提高Copilot的连接稳定性。

使用快捷键：GitHub Copilot支持一些快捷键，例如Ctrl+Space可以显示所有补全建议，Ctrl+Enter可以选择其中一个补全建议。

先写好上下文：Copilot需要理解代码的上下文，因此在使用Copilot之前，先写好代码的上下文，这样可以提高Copilot的预测准确性。

编写具体的需求参数和返回参数：在使用GitHub Copilot时，您需要编写具体的需求参数和返回参数，以便Copilot能够生成更符合您需求的代码。

让Copilot学习您的代码：GitHub Copilot具有学习能力，因此让它学习您的代码可以提高它的预测准确性。

编写算法函数和编写测试用例：在使用GitHub Copilot时，您还可以编写算法函数和编写测试用例，以帮助您更高效地编写代码。

需要注意的是，GitHub Copilot是一款基于人工智能的工具，它不能替代开发人员，但可以帮助开发人员更高效地编写代码。同时，它生成的代码质量可能不足，可能会有版权问题，因此在使用GitHub Copilot时，还需谨慎使用。

GitHub Copilot的应用场景

GitHub Copilot是由GitHub和OpenAI合作的代码生成工具，主要用于辅助开发者编写代码。其主要应用场景如下：

代码补全：GitHub Copilot可以根据代码上下文自动生成代码片段，提高编码效率。当开发者输入代码时，GitHub Copilot会根据历史代码库和代码模板，自动补全代码，减少重复输入的时间。

代码修复：GitHub Copilot还可以识别代码中的错误，并提供修复建议。这对于程序员进行代码调试和修复具有重要帮助。

代码重构：GitHub Copilot可以帮助程序员进行代码重构，优化代码结构，提高代码质量。它可以根据代码规范和编程标准，建议程序员进行代码的重构，减少代码中的错误和问题。

代码生成：GitHub Copilot还可以根据用户的需求，生成代码。例如，如果开发者需要编写一段特定功能的代码，GitHub Copilot可以根据用户的要求，自动生成相应的代码。

总之，GitHub Copilot可以帮助程序员提高编程效率，减少代码输入时间，同时还能优化代码质量和结构，为开发者提供了有力的辅助工具。

小结

GitHub Copilot是一款由微软、GitHub和OpenAI联合推出的代码提示工具，它基于公开源代码和文本训练的人工智能，提供代码建议。用户可以通过它来提高编码速度、更快速、更高效地编写代码。GitHub Copilot支持Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等多种编程语言，并且能理解编程语言和人类语言。它能根据注释自动填充代码，但建议的代码并非完美，有时甚至毫无意义。GitHub Copilot可以帮助用户提高生产力，但也存在一些问题，如生成错误的代码，用户需要根据实际情况权衡其优缺点。GitHub Copilot的出现是人工智能领域的一项重大突破，它在一年内吸引了超过一百万的用户，月收费为10～19美元，有望产生10亿美元的收入。

FAQs

GitHub Copilot可以用来干什么？

GitHub Copilot是GitHub公司推出的一个AI助手工具，可以用来帮助开发人员进行编程工作，提供代码补全和语法修正等功能，提高编码效率。 Copilot能基于OpenAI的Codex模型进行语义分析，提供代码补全建议和调试建议，帮助用户构建更复杂的代码。它不仅能优化语法和大小写错误，也能找出和修复代码中的逻辑错误。Copilot还能在创建新的函数或模块时提供帮助，用户只需编写基本的代码结构， Copilot就可以自动补全剩余代码，并进行单元测试和错误修复，帮助用户更好地管理代码。此外，Copilot也能进行代码审查和重构，帮助用户对现有代码进行改进和优化，例如，只需描述优化目标，Copilot就能重新生成优化后的代码。Copilot还可以通过聊天插件进行实时协作，与其他开发人员进行代码沟通和分享。总的来说，GitHub Copilot为广大开发者提供了强大的编程辅助工具，提高了他们的工作效率和代码质量。

GitHub Copilot可以对话吗？

GitHub Copilot是一种AI结对程序员，不具备对话功能。GitHub Copilot的工作方式是通过深度学习和自然语言处理技术，从公开的代码库和讨论中获取信息，再从这些信息中生成代码建议，以帮助用户编写代码更快，更少出错。用户可以使用快捷键来查看下一个建议、上一个建议、接收建议、拒绝建议和显示建议等操作。GitHub Copilot的这种功能，源于它在OpenAI Codex框架下的深度学习，但它不具备直接与用户对话的能力。

原文 ： https://openaigptguide.com/github-copilot/

GitHub Copilot要收费吗？

目前，GitHub Copilot是微软、OpenAI和GitHub三家公司联合推出的AI编程辅助工具，其收费方式为：

免费试用期：首次使用GitHub Copilot，可以享受为期60天的免费试用期，可以在任何设备上使用，并且不受限制。

常规收费：使用过60天免费试用期后，GitHub Copilot会转为收费服务，每月需支付10美元的订阅费，或者年费为100美元。学生用户和流行开源项目的维护者可以享受免费使用的优惠。

对认证学生和热门开源项目维护者免费：对于认证的学生和热门开源项目维护者，他们可以免费使用GitHub Copilot。

内测结束后的收费：开放内测结束后，GitHub Copilot的定价为10美元/月，年付优惠为100美元/年。

虽然收费较高，但GitHub Copilot有独特的优点，比如能生成整个函数，自动补全代码，帮程序员节省时间，提高编程效率，有时还能将冗余代码的容忍度提高，让人更愿意重构代码。同时，也需要注意到，这一工具有时会生成错误的代码。

出处：公号「程序员泥瓦匠」 博客： https://bysocket.com/

内容涵盖 Java 后端技术、Spring Boot、Spring Cloud、微服务架构、运维开发、系统监控等相关的研究与知识分享。

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