程序员用 GitHub Copilot 编程的六个月

GitHub 在 2022 年研究表明，使用 GitHub Copilot 的开发者完成开发任务比不使用的人快 55%。但近期GitClear 的最新报告则指出 AI 编程助手降低了代码质量和可维护性。那么在程序员真实的开发过程中，GitHub Copilot 到底值不值得去用？本文作者基于自身半年的使用体验，分享心得体会。

原文：https://www.thelis.org/blog/github-copilot

作者 | Richard Li       

译者 | 弯月     责编 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

在过去的六个月里，我一直在使用GitHub Copilot编程，我发现这种方法真的可以提高生产力。由于Copilot的用户体验与我的集成开发环境无缝结合，所以最初我认为不会有太多地方用得上Copilot。但经过六个月的使用后，我发现我使用Copilot的方式随着时间的推移在不断变化和改进。

一句话总结：Copilot真的可以提高生产力，尤其是如果你愿意花时间调整工作流程的话。

背景介绍

我是一名二次创业者，目前在我的创业公司负责所有的编程工作。因此，我必须是一名全能程序员。我的日常工作是编写Web UI、编写一些后端业务逻辑、机器学习或编写文档。

我正在构建一款云应用程序，该应用程序可以从大型数据集中构建预测模型。我尽可能简化了技术栈，但仍然需要使用许多不同的技术。

• Python：鉴于Python的数据和机器学习框架生态系统，选择该语言的理由显而易见。

• Flask：简单、极简的Web框架。

• SQL：状态需要存储在关系数据库中。

• Pandas：尽管Polars和DuckDB受到了很多关注，但现实情况是大多数研究和文档都以Pandas开始。

• HTML和CSS：Web应用程序很难避开这两种语言。

• Bootstrap：我的前端开发技术很有限，所以我选择了Bootstrap，因为它具有专业外观的组件，很容易使用。

• JavaScript：我使用少量JavaScript来改善用户体验。特别是，机器学习任务可能需要十几分钟甚至更长时间运行，因此通过UI查看轮询和更新状态会很有帮助。

• PyTorch和许多机器学习库。

因此，虽然我的这款应用程序很简单，却涉及了五种语言（Python、SQL、JavaScript、HTML、CSS）和四个主要框架（Pandas、Bootstrap、PyTorch、Flask），我每天都需要与它们打交道。

我的工作流程

我使用带有Copilot插件的VSCode。最初，我以为Copilot只不过是更智能的自动补齐工具。在我编写代码时，有时Copilot会给出建议代码。我会阅读代码它建议的代码，如果合理就接受。这对于编写繁琐的样板代码非常有帮助，例如：

虽然我很感激枯燥的工作减少了，但似乎生产力只是有了些许提高。后来，我发现了Copilot的聊天功能。随着时间的推移，我发现使用Copilot能带来生产力的突飞猛进。

经过实验，我的工作流程调整如下：

1. 弄清楚需求。例如，许多用户要求直接从BigQuery下载数据的原生支持。

2. 设计解决方案。在白板上画出UI草图，查看代码，并搞清楚如何以可维护的方式将此功能添加到代码。如果我知道其他人也遇到过类似的问题，就会向Copilot寻求帮助。这是一个迭代的过程，我可能会写一些伪代码来帮忙形成自己的想法。

3. 实现。这一步是Copilot能真正发挥实力的地方。例如，我需要创建一个执行X的函数调用，打开相关的代码，并在聊天框种输入“创建一个执行X的函数”。Copilot就能生成执行X的函数！

4. 审核和测试。阅读代码，确保我能理解，并在阅读的过程中添加注释，并修复问题。

我发现Copilot的真正价值不是自动补齐，而在于能够根据我的设计写出整个函数的原型，这能为我节省大量时间。

Copilot代表了传统智慧

对于我来说，Copilot代表了解决特定编程问题的传统智慧。如果我需要解决一个编程问题，而且感觉以前一定有人遇到过相同的问题，我就会求助于Copilot。

在使用Copilot之前，我需要上网查这些代码。如今，网上的搜索结果中显示的许多商业网站都是为排名而优化过的，而非用户体验。而Copilot可以为我提供没有垃圾信息的上下文结果！

Copilot的聊天功能

使用Copilot的聊天功能时，最重要的一点是，它需要两个输入：你的代码和你在聊天框中键入的信息。请确保在提问之前将光标置于代码的相关部分。

下面这个例子凸显了Copilot的强大之处。栈追踪告诉了我错误发生的位置，所以我打开文件，并将光标放在了该行。接着，我将错误消息复制了进去。下面是Copilot的回复：

局限性

虽然Copilot代表了传统智慧，但有时你并不想遵循传统智慧。根据我的个人经验，在Python编程中，Copilot会严重倾向于使用SQLAlchemy，但我实际上并不怎么用。在所有UI样式上，Copilot倾向于使用JQuery，尽管我使用的是Bootstrap。我遇到的另一个限制是，每个问题只能提供一份上下文，即当前代码。实际上，Web应用程序有三个上下文：数据库架构、HTML模板和实际的业务逻辑。我相信这些问题会在未来得到解决。

使用Copilot编程

以下是半年前我告诉自己的有关使用Copilot编程的建议：

• 将Copilot视为传统智慧，并在相应的情况下使用。

• 使用聊天功能，并将光标放在你希望Copilot给出意见的代码上。

• 设计功能，编写伪代码，然后让Copilot提供详细的实现。

我发现，在Copilot的帮助下，我有了更多时间来关注需求和设计，而这应是我的工作重点。

对于我来说，代码正常工作时的满足感依然没有变化。无论代码是我自己编写的还是Copilot写的，我都能获得同样的成就感。

所以，我推荐使用。

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