Como o GitHub Copilot melhora a produtividade dos desenvolvedores por Preeti Verma

por R Systems4m1970/01/01

Muito longo; Para ler

O artigo vencedor de Preeti Verma do R Systems Blogbook, Capítulo 1, explora como o GitHub Copilot aumenta a produtividade, automatizando tarefas de código, ajudando na depuração e acelerando a aprendizagem de novas tecnologias.

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Introdução

O GitHub Copilot, alimentado pelo Codex da OpenAI, é um assistente de codificação alimentado por IA que se integra perfeitamente com ides populares como Visual Studio Code, JetBrains e Neovim. Ao analisar contexto, comentários e código existente, o Copilot fornece sugestões em tempo real – que vão desde autocompletões de uma única linha até funções inteiras – acelerando drasticamente os fluxos de trabalho de desenvolvimento.

Reduzir o código do boilerplate.
Aprenda novos frameworks/linguages mais rapidamente.
Debug e documento de forma eficiente.
Streamline colaboração.

Reduzir o código da boilerplate.

Aprenda novos frameworks/idiomas mais rapidamente.

Debug e documento de forma eficiente.

Configuração da colaboração.

1. Aceleração de tarefas repetitivas

1 Aceleração de tarefas repetitivas

Geração de Códigos de Boilerplate

Boilerplate Code Generation

O Copilot se destaca na geração de estruturas de código repetitivas, como:

definições de classe (por exemplo, componentes React, modelos de dados Python).
endpoints API (por exemplo, Flask, FastAPI).
Data Base queries (por exemplo, SQL, snippets ORM).

Definições de classe (por exemplo, componentes React, modelos de dados Python).

Definições de classe

Endpoints API (por exemplo, Flask, FastAPI).

Endpoints do API

Pedidos de banco de dados (por exemplo, SQL, snippets ORM).

Pedidos de Base de Dados

Exemplo:

Exemplo

Um desenvolvedor digitando def create_user em um arquivo Python pode receber:

python def create_user(username: str, email: str) -> Usuário: """Criar um novo usuário no banco de dados."" usuário = Usuário(username=username, email=email) db.session.add(user) db.session.commit() devolver usuário

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).
Reduz a carga cognitiva para tarefas mundanas.

Save 30–50% de cliques de teclado (GitHub, 2022).

30 a 50%

Reduz a carga cognitiva para tarefas mundanas.

2. Context-Aware Code Completion

2. Context-Aware Completion de Código

Copilot analisa:

Abre arquivos e importações.
Nomes variáveis e assinaturas de funções.
Comentários e guias.

Abrir arquivos e importar.

Nomes variáveis e assinaturas de funções.

Comentários e doutrinas.

Caso de uso:

Caso de uso

Em um arquivo JavaScript com axios importado, digite:

javascript // Retirar dados do usuário da API

javascript
// Fetch user data from API

Triggers Copilot para sugerir:

javascript const response = wait axios.get('/api/users'); devolver resposta.data;

javascript
const response = await axios.get('/api/users');  
return response.data;

Avaliação:

Vantagem

Minimizar context-switching para a documentação.

Minimizes context-switching to documentation.

Context-switching Contexto-switching

3. Aprendendo novas tecnologias

3 Aprender novas tecnologias

O Copilot atua como um tutor em tempo real para idiomas/frameworks desconhecidos.

Exemplo: Rust para um desenvolvedor de Python

Example: Rust for a Python Developer

Um desenvolvedor escreve:

rust // Calcular factorial de n

rust
// Calculate factorial of n

Copilot sugere 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:

O resultado

Inclui mais rapidamente para novas pilhas.
Inclui a experimentação.

Inserção mais rápida em novas pilhas.

Estimula a experimentação.

4 Debugging e documentação

4 Debugging e Documentação

Docstrings gerados automaticamente

Docstrings gerados automaticamente

Para uma função Python:

python def calculate_discount(preço: float, desconto: float) -> float:

python
def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:

Copilot adiciona:

python """ Calcula o preço desconto. Args: preço (float): preço original. desconto (float): percentagem de desconto (0-1). Retorna: float: preço final após desconto. """

python
"""  
Calculates the discounted price.  

Args:  
    price (float): Original price.  
    discount (float): Discount percentage (0-1).  

Returns:  
    float: Final price after discount.  
"""

Resolução de erro

Resolução de erros

Copilot explica erros comuns (por exemplo, TypeError, variável indefinida) e sugere correções.

5. geração de testes de unidade

5. geração de testes de unidade

Copilot desenha casos de teste alinhados com frameworks de teste comuns (por exemplo, pytest, Jest).

Exemplo:

Exemplo

Para uma função:

Python def divide(a: float, b: float) -> float: return a / b

python
def divide(a: float, b: float) -> float:  
    return a / b

Tipar def test_divide triggers:

python def test_divide(): assert divide(10, 2) == 5 assert divide(0, 1) == 0 com 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

Melhorar a cobertura do teste com um esforço mínimo.

Improves test coverage with minimal effort.

cobertura de teste

6. Assistência de consulta de banco de dados

6 Base de dados Query Assistance

Copilot simplifica as consultas SQL/NoSQL:

Exemplo:

Exemplo

Um comentário como:

sql -- Obtenha usuários ativos criados em 2023

sql
-- Get active users created in 2023

Generações:

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';

Ferramentas suportadas:

Ferramentas suportadas

SQLAlchemy, Django ORM, MongoDB consultas.

SQLAlchemy, Django ORM, MongoDB queries.

7 Colaboração e coerência de código

7 Colaboração e coerência de código

Enforce patterns: Docstrings consistentes, gerenciamento de erros e estilo.
Ajuda a embarcar novos membros da equipe: Explica código legado através de comentários.

Força padrões: Docstrings consistentes, gestão de erros e estilo.

Enforces padrões

Ajudará novos membros da equipe a embarcar: Explica o código legado através de comentários.

Ajudando novos membros da equipe a embarcar

Dificuldades e Mitigações

Desafios e Mitigações

O desafio

Desafios

Avaliação

Mitigação

Sugestões incorretas

Sempre revise a lógica manualmente.

Riscos de segurança (por exemplo, chaves de código rígido)

Evite usar para códigos sensíveis.

Excesso de confiança

Use como um auxiliar, não um substituto.

Vantagens quantitativas

Benefícios Quantitativos

55% mais rápido acabamento de tarefas (GitHub, 2023).

74% dos desenvolvedores relatou redução do esforço mental (Stack Overflow Survey, 2023).

55% mais rápido completo de tarefas (GitHub, 2023).
55% mais rápido
74% dos desenvolvedores relataram redução do esforço mental (Stack Overflow Survey, 2023).
74% dos desenvolvedores

Conclusão
Conclusão
O GitHub Copilot está transformando a produtividade do desenvolvedor por:

Atuando como um programador par de 24/7 .

Reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas
.

Lowering barriers to new technologies.

Atuando como um programador par de 24/7
.

Atuando como um programador de par 24/7.

24/7 programação em pares

Reduzir o tempo gasto em tarefas repetitivas.

tempo gasto em tarefas repetitivas

Baixar as barreiras para novas tecnologias.

Diminuição de barreiras para novas tecnologias.

Diminuição de barreiras

Para melhores resultados, combine a velocidade do Copilot com a supervisão humana para garantir a qualidade e a segurança do código.supervisão humana“R”

Este artigo de Crédito ganhou Round 1 of R Systems Blogbook: Capítulo 1

Este artigo de Preeti Verma venceu a 1a rodada do R Systems Blogbook: Capítulo 1

Préti Verma“R”

Challenge
Incorrect suggestions	Always review logic manualmente.
Riscos de segurança (por exemplo, chaves de código rígido)	Evite o uso de código sensível.
Challenge
Sugestões incorretas	Sempre revise a lógica manualmente.
Riscos de segurança (por exemplo, chaves de código rígido)	Evite usar para códigos sensíveis.
Over-reliance	Use como um auxiliar, não como um
Challenge	Mitigação
Desafio	Avaliação
Sugestões incorretas	Sempre revise a lógica manualmente.
Sugestões incorretas	Sempre revise a lógica manualmente.
Riscos de segurança (por exemplo, chaves de código rígido)	Evite usar para códigos sensíveis.
Riscos de segurança (por exemplo, chaves de código rígido)	Evite usar para códigos sensíveis.
Over-reliance	Use como auxiliar, não como substituto.
Excesso de confiança	Use como um auxiliar, não um substituto.