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GitHub Copilot 有其怪癖

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过去 4 个月我一直在我们的生产代码库中使用 GitHub Copilot,以下是我的一些想法:

好处:

  1. 解释复杂代码:它非常适合分解棘手的代码片段或业务逻辑并正确解释它们。

  2. 单元测试:非常擅长编写单元测试并快速生成多个基于场景的测试用例。

  3. 代码片段:它可以轻松地为通用用例生成有用的代码片段。

  4. 错误修复:Copilot 擅长解释代码中的错误并提供修复建议。

不太好的:

  1. 上下文理解:很难向 GenAI 工具解释上下文,尤其是当我们的代码分布在多个文件/存储库中时。它很难理解需要对多个文件进行更改的大型项目。

  2. 不准确的建议:有时它会建议安装 npm 库或使用不存在的 npm 包中的方法。这被称为幻觉,人工智能生成的代码看起来很有说服力,但实际上是完全错误的。

  3. 复杂代码:有时,它生成的代码令人困惑且复杂,使得调试更加困难。在那些时刻,我希望我自己编写逻辑并让 Copilot 检查错误或错误。

总体而言,GitHub Copilot 是一个有用的工具,但它也有其怪癖。当使用大型语言模型时,责任始终由程序员承担。

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