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Github copilot pour Web Apps

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Un assistant de codage polyvalent

Github Copilot est un programmeur en binôme AI développé par GitHub et OpenAI pour aider les programmeurs à écrire du code grâce à l'auto-complétion. Il est disponible pour des IDE tels que Visual Studio Code, Neovim et JetBrains. Mais avec le bon plugin, il peut également fonctionner avec IntelliJ IDEA.

Cette solution de codage AI peut transformer les invites de langage naturel en suggestions de codage dans une variété de langues. Il utilise le modèle OpenAI Codex pour suggérer du code et des fonctions en temps réel, directement sur le logiciel d'édition.

Comment ça marche ?

Lorsque l'utilisateur écrit un commentaire, une docstring, ou parfois même juste le nom de la fonction ou un extrait de code, cet assistant de codage AI propose 10 suggestions de blocs de code en se basant sur les codes et commentaires précédents.

Que peut-il faire ?

Il peut aider les développeurs juniors à apprendre un nouveau langage, un framework, ou même les bases de la programmation. De plus, cet assistant d'écriture de code AI peut être utilisé pour résoudre des bugs, accélérer le prototypage et mémoriser.

Qu'est-ce qui le rend spécial ?

Copilot est assez rapide pour que les développeurs puissent l'utiliser pendant qu'ils tapent, en parcourant rapidement de nombreuses lignes de code et en décidant quelle suggestion accepter, modifier ou rejeter. De plus, à mesure qu'il apprend, il s'améliore en précision.

Le meilleur ami d'un développeur

Copilot est un outil de codage AI qui divise les opinions parmi les développeurs. C'est une solution de programmation AI suffisamment bonne pour que le système semble lire dans l'esprit de l'utilisateur. Mais cela peut encourager l'autonomie. Il y a un risque que son utilisation généralisée change la nature du travail du développeur, passant de la recherche de solutions créatives à la correction de code AI défectueux.

Les plus

  • Supporte TypeScript, JavaScript, Go, Python, Ruby et Java.
  • Génère des suggestions en fonction des conventions de projet et de style.
  • Il peut anticiper les besoins avec suffisamment de précision.
  • Bonne maîtrise du modèle de base.

Les moins

  • Faible précision avec des suggestions entre crochets, ce qui peut fermer prématurément des objets, des fonctions et des tableaux.
  • Ne vérifie pas le code pour les vulnérabilités.
  • A le potentiel de produire du code de mauvaise qualité à grande échelle.
  • Aucune entrée de licence, rendant difficile de distinguer le code généré par l'IA du code créé par l'homme.

Programme disponible dans d'autres langues


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