コパイロット

Copilot の概要
Copilot は、GitHub と OpenAI が共同で開発したプログラミングツールです。人工知能技術を基にしており、GitHub の大規模なコードライブラリとグローバルなオープンソースコミュニティの支援を活用して、OpenAI の自然言語処理と機械学習の能力と組み合わせて、開発者の強力な助手となり、コードの提案や生成などの新機能を提供します。
以前の記事では、国産の商汤 Copilot の使用状況について紹介しました。今日は、阿里が提供する Copilot - 通灵译码の使用感を一緒に見てみましょう。注意：無料です。
阿里クラウドの公式ウェブサイトの説明によれば、以下の重要な要素が大まかにわかります。
通义灵码は、行レベル / 関数レベルのリアルタイムな継続的な書き込み、自然言語によるコード生成、ユニットテスト生成、コードコメント生成、コード解釈、開発者向けのインテリジェントな質問応答、エラーのトラブルシューティングなどの機能を提供します。
Visual Studio Code、JetBrains IDE などの主要な IDE に対応しています。
Java、Python、Go、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala などの主要なプログラミング言語をサポートしています。

インストール
さて、インストールを始めましょう。私は VSCode を使用してデモを行いますので、TONGYI Lingma と検索してください。最初のものがそれです。

インストールが完了すると、阿里クラウドアカウントにログインするように促されます。ログイン後、使用することができます。サイドバーにはいくつかのアクティブな機能があります：コードの解釈、テストの生成、コメントの生成、コードの最適化。

それでは、テストを開始しましょう！
実際の体験
ちょうど AI ウェブサイトのフロントエンドコードを書いている最中で、少し頭を悩ませていましたので、これを試してみましょう。
筆者は長年のバックエンドコーダーであり、最近 AI ウェブサイトに取り組み始めたため、皆さんにはお願いですが、お手柔らかにお願いします🙏🙏🙏
今回のテストのウェブサイトの機能モジュールの元の画像：

ウェブサイトの下部に「絵画タスク」というモジュールを追加したいと思います。現在、このインターフェースはバックエンドの描画が完了するのを同期的に待っていますが、体感的には非常に悪く、約 10 秒待たなければならず、エラーが発生する可能性もあります。したがって、非同期タスクに変更し、絵画タスクのセクションに現在実行中のタスクを表示し、定期的なポーリングでタスクリストの状態を更新したいと思います。
そこで、新しいファイルを作成し、タスクを記述し始めました。彼はすぐに結果を出してくれました。右側の小さなボタンをクリックすると、コードをエディタに簡単にコピーすることができます。

Copilot のヘルプと私の変更により、約 10 分で私の実装は次のようになりました：

結果的に、ほぼ私の期待に応えることができました。配色などは見てみてください😭
使用中に、【自然言語プログラミング】というものの真の意味を深く体験しました。例えば：

他にも：

などがあります。

Copilot が提供するコードの例を見ると、私が望んでいるコードをかなり高い確率で提供してくれることがわかります。また、この確率は、全体的なコードコメントのカバレッジが増加するにつれて高まり、本当に速いです！（以前に紹介した商汤よりも速い）
また、Copilot のコード解釈機能もテストしました。当時、ウェブサイトにはシンプルなスライドショーがあり、3 秒ごとに次の画像が拡大され、順番にループします。元の画像は以下のとおりです：

サイドバーの Explain Code をクリックして、理解できるか見てみましょう：

大まかには、私が実現したいものを理解しているようです。興味深いのは、下部に In High Level と In Detail という 2 つのボタンがあることです。名前の通り、プログラマの言葉で言えば【より抽象的】と【より詳細】です。試してみましょう。
In High Level 【より抽象的】

In Detail 【より詳細】

さらに、左側のチャットボックスで直接質問することもできます。ChatGPT の簡易版と考えることができます。時間が合わない以外は、他のことはまあまあです。暇なときに時間を潰すことができます。

まとめ
以上が私の実際のテストプロセスでした。簡単にまとめます。

うまく使えば効率が 30％向上するかもしれません。
阿里の Copilot 製品は、プログラマにとって一定の助けとなります。少なくとも私が使った感じでは、GitHub Copilot との違いはあまりありません。初心者の場合、常に監督して助けてくれる指導者がいるようなものです。熟練者の場合、問題を発見することができる同僚のような存在です。もしもあなたが非常に優れていて、prompt の理解が深く、コードのモジュール化の思考が強い場合、効率が大幅に向上すると思います！
テスト生成機能はテストしていませんが、趣味のプロジェクトなのでテストを書く必要はありません。他のフォーラムのコメントから判断すると、使えるようです。
将来の AI アプリケーションはますます使いやすく、広範になるでしょう。現在、バイト、阿里、美团などは、AI をエンジニアリング領域での使用について探求しています。Copilot、テスト生成、CodeReview などが含まれます。皆さんはぜひそれを理解し、学んでください。
最後に、阿里のこの製品は無料ですので、みなさん急いで利用してください。

もしもこの記事が皆さんに何か役立つ情報を提供できたなら、いいねやブックマークをしていただけると嬉しいです。次回は、もう一つのスター製品である GPT-pilot について紹介します。それは何ができるのでしょうか？要件文書に基づいてプロジェクトエンジニアリングを構築し、あなたの指示のもとで継続的に改善することができます。要するに、あなたが計画を立て、それがコードを書く責任を負うということです。
皆さん、ありがとうございました。

著者：青玉白露
リンク：https://juejin.cn/post/7317820788546961427
出典：稀土掘金
著作権は著者に帰属します。商業目的の転載には著者の許可が必要です。非商業目的の転載は出典を明記してください。