Github co-pilot for AI Coding: review, features & use cases

好东西

自动完成功能不仅仅是根据模板进行猜测 - 它实际上是从真实代码中学习的。我输入“def parse_csv”，它建议使用 pandas、错误检查，甚至 try- except 块的完整功能。我一行都不用写。当我要求它为某些列添加过滤器时，它一口气完成了。自然语言提示的效果比我预期的要好。输入“按价格降序排序此列表”会产生干净的 lambda 排序。这不是魔法，但它已经足够接近了，我不再觉得我在做所有繁重的工作了。

不太好的

这并不完美。有时它会建议看起来正确的代码，但在运行时会损坏。我曾经得到一个格式完美的 JSON 响应生成器，它使用了一个不存在的库。不得不手动修复它。此外，除非您位于 GitHub 存储库中或打开了文件，否则它不知道您的项目结构。因此，如果你只是在本地进行黑客攻击，那就有点盲目了。是的，它仅在 Windows 上免费 - 源代码中没有提及 macOS 或 Linux 支持，所以如果您使用的是其他操作系统，那么您就不走运了。此外，它并不能替代学习如何编码。我见过有人在不理解建议的情况下复制粘贴建议，然后在调试中陷入困境。

底线

如果您是初学者或编写大量重复代码的人，则 GitHub Copilot for AI Coding：适用于 Windows 的评论、功能和用例值得下载。它是免费的，可以在 VS Code 中运行，并且可以节省您编写样板文件的时间。但不要盲目依赖它。像智能助手一样使用它，而不是编码器的替代品。如果您已经熟悉 IDE 并且不需要手动操作，请跳过它。但如果您厌倦了每天输入相同的模式，请尝试一下 - 它可能会让您的早晨变得更轻松。