《AIGC辅助软件开发》002-AI智能化编程助手：GitHub Copilot

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今日推荐：大数据传输中的二进制加密方案

文章链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2465816

这篇文章深入浅出地探讨了数据加密技术，包括对称加密、非对称加密和哈希算法，并通过实际代码示例展示了AES加密的实现过程。同时，文章还讨论了数据传输中的安全性问题，提出了不依赖加密算法的数据传输安全方案，对于理解数据安全和加密技术非常有帮助。

🏆 作者简介，愚公搬代码 🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。 🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。

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🚀前言

GitHub Copilot是由GitHub与OpenAI合作开发的人工智能工具，用户可以在Visual Studio Code、Microsoft Visual Studio、Vim、Cursor或JetBrains等集成开发环境中利用它进行代码自动补全。该软件于2021年6月29日公开，并在技术预览阶段主要支持Python、JavaScript、TypeScript、Ruby和Go等编程语言。2022年6月21日，GitHub Copilot正式推出，成为一项基于订阅的服务，面向个人开发者。其升级版本为GitHub Copilot X。

GitHub Copilot基于OpenAI Codex，后者是由OpenAI创建的人工智能模型，经过GPT-3的修改。Codex能够根据自然语言的编程问题生成解决方案代码，并能用英语描述输入的代码，还可以在不同编程语言之间进行翻译。Codex的GPT-3模型仅授权给微软，GitHub的母公司。

GitHub Copilot的OpenAI Codex经过筛选的公开源代码进行训练，数据集包括5400万个公共GitHub存储库，共159GB的Python代码。Copilot具备多项帮助程序员的功能，包括代码注释、可运行代码的转换，以及自动补全代码块、重复代码和整个方法或函数。根据GitHub的报告，Copilot的自动完成功能约有一半的准确率。例如，用户提供Python函数头代码后，Copilot在第一次尝试时有43%的概率正确地完成函数体代码，而在10次尝试后，这一准确率提高到57%。

GitHub Copilot能够帮助程序员节省阅读软件文档的时间，让他们快速掌握不熟悉的编码框架和语言。

🚀一、GitHub Copilot

🔎1.安装

下面基于主流的编辑器 VS Code 界面介绍一下 GitHub Copilot的安装。在 VS Code 的应用扩展标签下搜索 copilot，第一个便是 GitHub Copilot，其安装界面如图所示。

🔎2.使用

因为 GitHub Copilot是要收费的、所以使用GitHub Copilot前要先登录账号，在右下角有登录 GitHub的窗口，如果想找回登录窗口，单击右下角的消息图标便可弹出登录窗口，如果没找到消息图标，可以单击左下角的用户图标进行登录，如图所示。

GitHub Copilot可以智能地生成代码，并补全注释。使用方法为：光标停留几秒不输入，便会有提示，GitHub Copilot会根据当前上下文提示合适的代码或注释，鼠标指针移至灰色提示语句处可以看到有个工具栏，单击左右箭头切换提示内容，按 Tab 键选定输人提示内容。

🚀二、总结

🔎1.使用场景

GitHub Copilot 主要适用于简单、重复性较高的代码编写任务。对于复杂的算法和业务逻辑，仍然需要程序员手动编写代码。

🔎2.使用方式

GitHub Copilot 可以通过 VS Code 插件、GitHub Codespaces 或 GitHub CLI 来使用。使用时，只需在代码编辑器中输入关键字或注释，GitHub Copilot 会自动提示可能的代码或注释。

🔎3.使用技巧

为了获得最佳的使用体验，可以参考以下技巧：

• 确保输入的关键字或注释足够详细和准确，这样 GitHub Copilot 能更好地理解你的意图，提供合适的代码或注释。
• 对于较长的代码块，可以逐步输入关键字或注释，让 GitHub Copilot 逐步生成代码或注释，避免一次性输入过多内容。
• 编写代码时，可以结合使用其他插件或工具，如自动补全、代码格式化等，以获得更好的编码体验。

🔎4.注意事项

虽然 GitHub Copilot 可以帮助快速编写代码，但在使用过程中需要注意以下几点：

• GitHub Copilot 提供的代码并不总是完美的，有时可能会出现错误或需要进一步修改。
• GitHub Copilot 生成的代码可能不符合团队的编码规范和风格，需要根据实际情况进行适当调整。
• 由于 GitHub Copilot 是基于机器学习算法的，其准确性取决于训练数据的质量和数量，因此在使用过程中需要谨慎评估生成代码的质量和正确性。