微軟旗下代碼託管平台GitHub，剛剛推出了名叫Copilot的AI編程輔助工具。在將之引入集成開發環境（IDE）後，便可向程序員給出基於人工智能（AI）的分析建議。而且它不僅能逐行給出分析參考意見，還能夠對完整代碼進行遍歷。此外GitHub表示，Copilot將支持多種編程語言和框架。

（來自：GitHub Blog）

不過今日推出的技術預覽版本，暫時僅限於Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和Go 語言。

據悉，GitHub Copilot 是一個受到OpenAI Codex 支持的新項目，後者是OpenAI 這個非盈利組織打造的新型人工智能係統，此前已經接手了數十億行公共代碼的訓練。

與市面上絕大多數編程輔助工具相比，GitHub Copilot 的全文理解能力要強大得多。無論是文檔字符串、註釋、函數名稱，還是代碼本身，它都會基於上下文合成代碼進行匹配。

以下是GitHub Copilot 的官方功能介紹：

可將註釋轉換為代碼：你可描述自己想要的邏輯註釋，然後交由GitHub Copilot 來組裝代碼。

自動填充重複代碼：GitHub Copilot 非常適合快速生成樣板和重複的代碼模式。你只需給它一些例子，然後它就會生成其餘的部分。

無需辛苦調試：所有強大的軟件工程項目，都需要對功能代碼進行繁重的調試。導入單元測試包，即可讓GitHub Copilot 與你的實現代碼進行匹配測試。

獲取變通方案：如需評估幾種不同的替代方案，GitHub Copilot 亦能夠向你展示潛在的解決方案列表。你可直接套用，或在此基礎上進行適當的修改，以滿足實際需求。

（Copilot傳送門）

目前GitHub Copilot已作為Visual Studio Code的一項擴展而提供，不過在試用Copilot之前，還請務必查看以下來自GitHub團隊的快速問答（FAQ）。

（1）GitHub Copilot 到底有多好？

基於近期針對一組開源存儲庫中具有良好測試覆蓋率的Python 函數的基準測試，我們特地清楚了函數體並要求GitHub Copilot 對其進行填充。

結果發現，模型在初次嘗試時的準確率為43%，十次嘗試的正確率則是57% 。而隨著時間的推移，它肯定會變得越來越聰明。

（2）GitHub Copilot能否幫助協助完美的代碼？

不會。因為GitHub Copilot 只會嘗試了解編程者的意圖，並儘可能地生成最佳代碼。然而它給出的代碼建議，並不總是最有效、甚至是毫無意義的。

即便如此，我們仍在努力讓GitHub Copilot 變得更好，且其給出的任何代碼建議，還是需要經過仔細的測試和審查。畢竟對品質的最終把控，還是在開發者自己手上。