研发效能双周报 vol.2 | 微软推出AI编程辅助工具

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01

微软与 OpenAI 联合开发 AI 编程辅助工具 Copilot

http://www.infoq.cn/article/x8rOElh9fzXiskf1LMAj 

Copilot目前提供的是类似 IntelliSense / IntelliCode 的代码补全与建议功能，可以根据函数名、注释和代码本身的上下文判断代码意图，并自动生成代码建议。目前该工具已上线技术预览版，并内嵌在 Visual Studio Code 编辑器中。GitHub 首席执行官 Nat Friedman 在博客中表示，GitHub Copilot 适用于广泛的框架和语言，但目前发布的技术预览版对 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 尤其适用。

Copilot 由 OpenAI 开发的全新 AI 系统 OpenAI Codex 提供支持，Codex 由 GPT-3 自然语言处理 (NLP) 模型演化而来，在包含大量公开源代码的数据集上进行了训练。未来微软将推出收费的Copilot 正式版，而这也引发了 “Copilot 是否为 GPL 代码衍生品，将代码注入未授权项目中是否违反开源许可”的争论。

延伸阅读

AI 开发工具的星辰大海与现实障碍

http://venturebeat.com/2021/06/18/ai-weekly-the-promise-and-limitations-of-machine-programming-tools/

相较于基于规则的开发工具，基于机器学习的开发工具具备更优的延展性，也可以避免规则设计可能造成的系统性缺陷。同时，海量开源数据及代码也提供了丰富的数据集。

除了前代码补全与建议功能，如今 AI 开发工具的能力涵盖代码准确性检查、逻辑近似代码检查、不同代码语言自动转换、全局代码评审等，定位上以辅助开发者工作为主。

至于自动生成大量代码完成特定任务的 AI 工具，多位从业者认为目前不具备投入生产的能力，仍处于造轮子阶段，需要大量的标记数据和更优的无监督学习算法。相比自然语言，代码语言更明确、容错率更低，因此将自然语言转为代码的难度较大，目前行业的主要探索方向是将伪代码或高级语言转为底层语言。

02

持续交付基金会报告称，近 70% 开发团队生产部署频率低于每周一次

https://cd.foundation/wp-content/uploads/sites/78/2021/06/CD-Foundation-State-of-CD-June-2021.pdf 

Linux基金会旗下的持续交付基金会（Continuous Delivery Fund, CDF）发表2021年调查报告，以下是几个 DevOps 关键指标数据：

• 部署频率：31.3% 研发团队生产部署频率在每周一次到每月一次之间，27.3% 团队部署频率在一个月至六个月一次之间；仅 10.8% 团队实现了单日多次部署。

• 变更准备时间（从代码提交到生产环境运行所需时间）：28.3% 团队变更准备时间在一周到一月之间，27.3% 团队变更准备时间在一个月到六个月之间，仅 5.74% 团队表示变更时间少于一小时。

• 平均恢复时间：34.4% 团队称平均恢复时间在一小时到一天之间，15% 团队能够在一小时内响应并修复问题。

软件交付速度与稳定性的行业分布

延伸阅读

稳定高频的发布需要建立在高质量需求的基础上。相比周期性发布，按需发布需要在规划时就进行端到端的需求拆分，识别出可独立交付的功能，因此对需求质量的要求会更高。

这篇文章盘点了研发过程中的三类典型需求痛点，并介绍了需求质量度量的方法论：

• 根据INVEST原则，度量需求本身的缺陷，包括价值模糊、难以验收等。
• 评估需求对交付时效性的影响，包括需求延误的次数或累计时长，以及需求的频率或范围
• 评估低质需求带来的影响，如返工、价值交付周期延长、以及因此浪费的机会成本等 

03

TiD质量竞争力大会将于8月12日-18日在北京国家会议中心举行，会议以研发数字化变革为主题，涵盖软件工程中的管理提升、过程改进、技术创新、高效协同、软件可靠性提升的技术与实践等多个议题。

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