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Github copilot für Web Apps

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Softonic-Testbericht

Ein vielseitiger Codierungsassistent

Github Copilot ist ein künstlicher Intelligenz-Paarprogrammierer, der von GitHub und OpenAI entwickelt wurde, um Programmierern beim Schreiben von Code durch Autovervollständigung zu helfen. Es ist für IDEs wie Visual Studio Code, Neovim und JetBrains verfügbar. Mit dem richtigen Plugin kann es jedoch auch mit IntelliJ IDEA funktionieren.

Diese künstliche Intelligenz-Codierungslösung kann natürliche Sprachanweisungen in Codierungsvorschläge in verschiedenen Sprachen umwandeln. Es verwendet das OpenAI Codex-Modell, um in Echtzeit Code und Funktionen direkt in der Editor-Software vorzuschlagen.

Wie funktioniert es?

Wenn der Benutzer den Kommentar schreibt, die Docstring oder manchmal sogar nur den Funktionsnamen oder den Ausschnitt, macht dieser KI-Codierungsassistent 10 Vorschläge für Codeblöcke basierend auf vorherigem Code und Kommentaren.

Was kann es tun?

Es kann Junior-Entwicklern helfen, eine neue Sprache, ein Framework oder sogar die Grundlagen des Codierens zu erlernen. Außerdem kann dieser KI-Code-Schreibassistent verwendet werden, um Fehler zu beheben, das Prototyping zu beschleunigen und zu memoisieren.

Was ist daran besonders?

Copilot ist schnell genug für Entwickler, um es während des Tippens zu verwenden, indem es schnell durch viele Codezeilen zyklisiert und entscheidet, welchen Vorschlag zu akzeptieren, zu bearbeiten oder abzulehnen. Außerdem verbessert es sich in der Genauigkeit, während es lernt.

Ein bester Freund des Entwicklers

Copilot ist ein KI-Codierungswerkzeug, das unter Entwicklern geteilte Meinungen hervorruft. Es ist eine ausreichend gute KI-Programmierungslösung, die das System scheint, den Gedanken des Benutzers zu lesen. Aber es kann Selbstständigkeit fördern. Es besteht das Risiko, dass sein weit verbreiteter Einsatz die Natur des Entwicklerjobs von der Suche nach kreativen Lösungen zur Behebung fehlerhafter KI-Code ändern könnte.

Vorteile

  • Unterstützt TypeScript, JavaScript, Go, Python, Ruby und Java.
  • Generiert Vorschläge basierend auf Projekt- und Stil-Konventionen.
  • Es kann Anforderungen genau genug vorhersehen.
  • Gut im Boilerplate.

Nachteile

  • Niedrige Genauigkeit bei Klammer-Vorschlägen, sodass Objekte, Funktionen und Arrays vorzeitig geschlossen werden können.
  • Überprüft den Code nicht auf Schwachstellen.
  • Hat das Potenzial, bei großem Umfang schlechten Code zu produzieren.
  • Keine Lizenzierungseingabe, was es schwer macht, zwischen KI-generiertem und menschengemachtem Code zu unterscheiden.

Programm ist in anderen Sprachen verfügbar


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