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A3--成海霞--AI辅助编程—Github Copilot实战.pdf

上传人: 张** 编号:181240 2024-10-01 36页 6.73MB

1、AI辅助编程GitHub Copilot实战成海霞微软 软件研发工程师成海霞微软亚太研发中心 软件研发工程师目前主要负责Java on Azure面向传统应用服务器的云原生解决方案的设计和研发,助力企业客户将Java遗留系统成功转型并无缝迁移至Azure容器平台,实现技术现代化的飞跃。曾就职于甲骨文上海研发中心,从事自动化测试产品以及PAAS平台现代化DevOps系统的研发。AI辅助编程实战等技术书籍译者,Microsoft Azure for Java Developers图书技术评审。目录C O N T E N T S1.AI辅助编程简介2.GitHub Copilot概览3.GitHub

2、 Copilot实战4.局限性与挑战5.总结与展望AI辅助编程简介01AI辅助编程常见功能与AI能力层级常规任务自动化代码分析自动生成测试支持用户与IDE交互上下文感知的代码补全API和SDK用法优化缺陷检测和修复开源项目发现和归因自动生成代码文档0:无AI辅助1:代码补全2:代码创建3:受监督的自动化4:完全自动化5:AI主导的完全自洽人类发起的AI发起的AI主导的代码提示AI辅助编程工具/LLM及其评估GH COPILOT概览02GitHub CopilotAI-pair programmerOpenAI CodexGPT-3.5 Turbo2023:Copilot Business GA

3、2024:Copilot Enterprise GAGitHub Copilot X GPT-4个性化的开发者体验GitHub Copilot WorkspaceGPT-4 Turbo All About Github Copilot|by Rishikesh Chandra|Medium常用功能快速入门掌握新技能快速融入现有项目代码解析理解应用迁移中的遗留代码掌握长期维护项目的代码熟悉从其他代码库复制的代码代码生成编写新代码更新现有代码库推动代码一致性编程语言转换代码重构代码文档编写函数摘要优化类和变量的命名单元测试与安全增加单元测试覆盖率编写高质量测试用例测试数据生成报告代码中的安全漏洞基

4、于AI的漏洞预防系统代码审查执行初步的PR审查,确保代码质量通过提供详尽的提交注释,优化代码提交的标准主要功能:代码补全顶层注释代码中的具体注释文件命名和文件类型有具体意义的命名(类、函数、变量)打开的标签页VS Code代码补全工具栏VS Code代码补全面板主要功能:聊天聊天窗口内联聊天效能提升95%85%55%对代码质量对代码质量更有信心更有信心表示表示更喜欢更喜欢编写代码编写代码编写代码编写代码更快更快GH COPILOT实战03学习新编程语言获取开发环境配置向导巧用提示学习编程语言创建脚手架解析代码编写新代码编写测试提示:请帮我配置运行C#的环境。提示:请以海盗为主题教我C#语言基础

5、。提示:workspace/new 使用net8 C#创建控制台应用PiratesExample,用NUnit创建测试项目。提示:创建一个 C#Pirate类,包含属性姓名、年龄和船只。提示:workspace 如何在 dotnet CLI 中生成单元测试报告?60.80%70.80%专业开发者学习编程的开发者SO2024调查:AI工具加速学习编写测试使用内联注释编写单元测试使用内联聊天生成单元测试使用聊天窗口生成单元测试生成样本数据提供学习样本提高UT准确性测试驱动开发(TDD)行为驱动开发(BDD)用Gherkin等自然语言定义需求借助Copilot定义场景使用Copilot生成测试编写(

6、更新)应用代码运行测试,测试失败运行测试,测试成功诊断和解决问题修复语法错误解决运行时异常修复命令行错误日志分析GitHub Copilot chat for Visual Studio 2022:智能CPU监控与分析异常处理助手Rubber Ducking debuggerSimplified Code Refinement and Debugging with GitHub Copilot Chat-Visual Studio Blog()代码重构代码文档和注释提炼函数简化复杂代码分解条件表达式模块化优化命名检测和删除无用代码提示:根据最佳编程实践添加清晰的注释。提示:以一种更简单、更易于

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本文主要介绍了AI辅助编程工具GitHub Copilot的实际应用和实战经验。作者成海霞,是微软亚太研发中心的软件研发工程师,主要负责Java on Azure的云原生解决方案设计和研发。文章首先概述了AI辅助编程的常见功能和能力层级,然后详细介绍了GitHub Copilot的功能、实战经验、局限性和挑战,以及未来的展望。GitHub Copilot可以快速生成测试数据,提高单元测试准确性,与TDD/BDD集成,诊断和解决问题,高效重构代码,设计和编写更安全的API和代码等。然而,GitHub Copilot也存在一些局限性和挑战,如数据表征差异导致建议不准确,受限于知识截止日期,无法体现新知识等。未来,随着AI技术的不断进步,期待Copilot能提供更准确、更智能的代码建议,为开发者提供更多支持。
"AI编程助手GitHub Copilot如何工作?" 助力Java迁移至Azure的云原生解决方案" GitHub Copilot的使用局限与未来展望"
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