Jan 01, 1970
Nueva Historia
Cómo GitHub Copilot mejora la productividad de los desarrolladores por Preeti Verma
Demasiado Largo; Para Leer
El artículo ganador de Preeti Verma de R Systems Blogbook Capítulo 1 explora cómo GitHub Copilot mejora la productividad mediante la automatización de tareas de código, la asistencia a la depuración y la aceleración del aprendizaje de nuevas tecnologías.Introducción
GitHub Copilot, alimentado por el Codex de OpenAI, es un asistente de codificación alimentado por IA que se integra sin problemas con IDEs populares como Visual Studio Code, JetBrains y Neovim. Al analizar el contexto, los comentarios y el código existente, Copilot proporciona sugerencias en tiempo real —desde las autocompletiones de una sola línea hasta funciones enteras— acelerando dramáticamente los flujos de trabajo de desarrollo.
- Reduce el código de boilerplate.
- Aprenda nuevos frameworks/languages más rápido.
- Debug y documento de manera eficiente.
- Streamline colaboración.
1. Acelerar las tareas repetitivas
1 Acelerar las tareas repetitivasGeneración de Códigos de Boilerplate
Generación de Códigos de BoilerplateCopilot sobresale en la generación de estructuras de código repetitivas, como:
- Definiciones de clase (por ejemplo, componentes de React, modelos de datos de Python).
- API endpoints (por ejemplo, Flask, FastAPI).
- Data Base queries (por ejemplo, SQL, ORM snippets).
Ejemplo:
EjemploUn desarrollador escribiendo def create_user en un archivo de Python podría recibir:
python def create_user(username: str, email: str) -> Usuario: """Crear un nuevo usuario en la base de datos."" Usuario = Usuario(username=username, email=email) db.session.add(user) db.session.commit() devolver Usuario python
def create_user(username: str, email: str) -> User:
"""Create a new user in the database."""
user = User(username=username, email=email)
db.session.add(user)
db.session.commit()
return user
Impacto:
Impacto- Save 30–50% de teclado (GitHub, 2022).
- Reduce la carga cognitiva para tareas cotidianas.
2. Context-Aware Código Completion
2. Context-Aware Completion de códigoCopilot analiza:
- Abre archivos e importaciones.
- Nombres variables y firmas de funciones.
- Comentarios y docstrings.
Caso de uso:
Caso de usoEn un archivo JavaScript con axios importados, escribiendo:
javascript // Recuperar datos de usuario de la API javascript
// Fetch user data from API
Triggers Copilot para sugerir:
Javascript const response = wait axios.get('/api/users'); devolver respuesta.data; javascript
const response = await axios.get('/api/users');
return response.data;
Ventajas:
Ventajas- Minimizará el cambio de contexto
3. Aprender nuevas tecnologías
3 Aprender nuevas tecnologíasCopilot actúa como un tutor en tiempo real para idiomas/frames desconocidos.
Ejemplo: Rust para un desarrollador de Python
Ejemplo: Rust para un desarrollador de PythonUn desarrollador escribe:
rust // Calcular factorial de n rust
// Calculate factorial of n
Copilot sugiere que:
rust fn factorial(n: u32) -> u32 { match n { 0 => 1, _ => n * factorial(n - 1), } } rust
fn factorial(n: u32) -> u32 {
match n {
0 => 1,
_ => n * factorial(n - 1),
}
}
Resultado:
El resultado- Acceso más rápido a las nuevas pilas.
- Amociona la experimentación.
4 Debugging y Documentación
4 Debugging y DocumentaciónDocstrings generados automáticamente
Docstrings generados automáticamentePara una función de Python:
python def calculate_discount(precio: float, descuento: float) -> float: python
def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:
Copilot añade:
python """ Calcula el precio de descuento. Args: precio (float): precio original. descuento (float): porcentaje de descuento (0-1). Devuelve: float: precio final después de descuento. """ python
"""
Calculates the discounted price.
Args:
price (float): Original price.
discount (float): Discount percentage (0-1).
Returns:
float: Final price after discount.
"""
Resolución de errores
Resolución de erroresCopilot explica errores comunes (por ejemplo, error de tipo, variable indefinida) y sugiere correcciones.
5. generación de pruebas de unidad
5. generación de pruebas de unidadCopilot diseña casos de prueba alineados con marcos de pruebas comunes (por ejemplo, pytest, Jest).
Ejemplo:
EjemploPara una función:
Python def divide(a: float, b: float) -> float: devolver a / b python
def divide(a: float, b: float) -> float:
return a / b
Typing def test_divide triggers:
python def test_divide(): assert divide(10, 2) == 5 assert divide(0, 1) == 0 con pytest.raises(ZeroDivisionError): divide(1, 0) python
def test_divide():
assert divide(10, 2) == 5
assert divide(0, 1) == 0
with pytest.raises(ZeroDivisionError):
divide(1, 0)
Impacto:
Impacto- Mejora la cobertura de la prueba con un mínimo de esfuerzo.
6. Asistencia a la consulta de base de datos
6. Base de datos Query AsistenciaCopilot simplifica las consultas SQL/NoSQL:
Ejemplo:
EjemploUn comentario como:
sql -- Obtener usuarios activos creados en 2023 sql
-- Get active users created in 2023
Generaciones:
sql SELECT * FROM users WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01'; sql
SELECT * FROM users
WHERE status = 'active' AND created_at >= '2023-01-01';
Instrumentos compatibles:
Las herramientas compatibles- SQLAlchemy, Django ORM, MongoDB consultas.
7. Colaboración y coherencia de código
7 Colaboración y coherencia de código- Forza patrones: Docstrings consistentes, manejo de errores y estilo.
- Ayuda a los nuevos miembros del equipo a embarcarse: Explica el código legado a través de comentarios.
Desafíos y mitigaciones
Desafíos y mitigaciones| Challenge | |
|---|---|
| Sugerencias incorrectas | Siempre revise la lógica manualmente. |
|
Riesgos de seguridad (por ejemplo, claves de código duro) | Evitar el uso de código sensible. |
| Challenge | |
| Incorrect suggestions | Siempre revise la lógica manualmente. |
| Riesgos de seguridad (por ejemplo, claves de código duro) | Evitar el uso para el código sensible. |
| Use como auxiliar, no como sustituto. | |
| Challenge | Mitigación | Desafío | Mitigación |
| Sugerencias incorrectas | Siempre revise la lógica manualmente. | Sugerencias incorrectas | Siempre revise la lógica manualmente. |
| Riesgos de seguridad (por ejemplo, claves de código duro) | Evitar el uso para código sensible. | Riesgos de seguridad (por ejemplo, claves de código duro) | Evitar el uso de código sensible. |
| Over-reliance | Use como un ayudante, no como un sustituto. | Over-reliance | Use como un ayudante, no como un sustituto. |
Lowering barriers to new technologies.
Actuar como un programador de pareja de 24/7
Actuar como un programador de pareja 24/7
.
Reducción del tiempo gastado en tareas repetitivas
Reducción del tiempo gastado en tareas repetitivas
.
La reducción de las barreras a las nuevas tecnologías.
Reduciendo las barreras a las nuevas tecnologías.
Bajo las barreras
Este artículo de Premio de la Ronda 1 de R Systems Blogbook: Capítulo 1
Este artículo de Preeti Verma
ganó la primera ronda de R Systems Blogbook: Capítulo 1
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
