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AI编程辅助工具Copilot:微软、OpenAI、GitHub联合打造。
Hub Copilot是一个AI代码合成器，而不是搜索引擎：它的大多数代码建议都是新生成的，以前从未出现过。
总之，这就是未来。
在项目开发中，优秀的代码自动完成工具可以提高工作效率。但是传统的IDE基本都是用搜索的方式来完成，在一些场景下效果并不好。
今天，GitHub和OpenAI联合发布了全新的AI代码补全工具GitHub Copilot，并展示了技术预览版。这个工具可以在VS代码中找到。
在编辑器中自动完成代码片段，这也是OpenAI接受微软10亿美元投资以来的第一个重大成就。
目前GitHub Copilot项目只是一个严格的技术预览版。用户可以在主页上注册，并将有机会访问试用。
枢纽副驾驶注册地址：https://github.com/features/copilot/signup
网友们对GitHub和OpenAI推出的这款全新AI代码补全工具给予了高度评价。下面的用户可以大致代表大部分用户的声音。谢谢
说，“我已经使用阿尔法版本两周了，副驾驶。
我好像很清楚自己接下来要进什么，这让我非常震惊。有时它甚至会提示我在寻找什么，比如选择随机的十六进制随机代码片段或者使用所有常见的图像mime-
类型完整数组。此外，Copilot在处理React组件时特别有用，可以做出非常准确的预测。最后，副驾驶
改变了程序员记录自己代码的方式。如果你在实现代码之前写一个非常好的描述性注释，它可以更好地给出正确的代码建议，有时甚至可以为你编写整个函数。」
MSFTResearch高级研究员Alex Polozov表示：毫不夸张地说，Copilot将是20世纪20年代的三大技术进步！
甚至有网友说：这是要结束编程吗？
然而，尽管用户对Copilot、GitHub
这也意味着并非所有使用的代码都经过了漏洞、不安全做法或个人数据的审查。因此，他们还设置了一些过滤器来防止Copilot。
生成攻击性语言，效果可能并不完美，需要后期改进。
Copilot 背后的技术
首先，根据训练数据，GitHub副驾驶在数十亿行公共代码上训练.
从技术角度来看，GitHub Copilot工具由 OpenAI 开发的全新 AI 系统 OpenAI Codex 提供支持. OpenAI
的联合创始人兼首席技术官Greg Brockman说：Codex是GPT-3的后代。
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OpenAI Codex 在人们如何使用代码方面拥有广泛的知识，并且在代码生成领域显著优于 GPT-3
了，部分原因在于该系统是在包含大量公开源代码的数据集上训练的。更具体地， Codex 的训练集中包含了提取自 GitHub 的
TB（terabyte）级公开可用代码以及英语语言示例。
由于是在公开可用源代码和自然语言上训练，Codex 可以同时理解编程语言和人类语言。因此，在整个实现过程中，Copilot
编辑器扩展将开发者的注释和代码发送至 Copilot 服务端，然后使用 Codex 生成和建议单行代码和整个函数。
此外，据 OpenAI 的一位代表透露： OpenAI 计划今年夏季推出基于其 API 的 Codex 版本
，这样开发者们就可以利用该技术创建自己的 app 了。
在具体实现中，GitHub Copilot 从编写的代码中提取上下文，并给出整行代码或整函数的建议。该工具可以帮助开发者快速发现解决问题、编写测试和搜索全新
API 的替代方法，而不需要在网上繁琐地定向搜索答案。
另外，使用 GitHub Copilot，开发者始终可以掌控一切，既可以循环查看 Copilot
给出的代码建议，选择接收或者拒绝，并能够手动地编辑这些代码。Copilot 会适应开发者所做的编辑，并适配编码风格。
GitHub Copilot 适用于多种框架和语言，但本次展示的技术预览版尤其适用于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和
Go 语言。GitHub 认为该工具是结对编程（pair
programming）的重大进展，程序员在编写代码时有了一个「虚拟的帮手」，它可以捕捉到程序员的错误，加速开发过程。
那么，Copilot 效果如何？
最近，Github 针对一组在开源存储库中具有良好测试覆盖率的 Python 函数进行了基准测试，测试团队清除了函数体并要求 GitHub Copilot
填充它们。模型在第一次尝试正确率是 43% ，经过 10 次尝试后，正确率达到了 57%。之后 GitHub Copilot
还将进行多次训练和测试，准确率会进一步提升。
下面，我们就看一下 GitHub 给出的具体 demo 展示。
Copilot 的补全效果
相比于市面上一些编程辅助工具，Copilot 的上下文理解能力要强大得多。无论是在文档字符串、注释、函数名还是代码主体中，Copilot
都能根据编程者已写出的上下文生成匹配的代码。
先来看一下 Copilot 的主要功能――代码补全的效果，以 TypeScript 语言为例，给出函数名和参数，Copilot 就能自动补全代码。
除了补全函数，Copilot 还能根据注释写出代码。编程者给出一条描述代码逻辑的注释，GitHub Copilot 就能自动生成代码：
在编程过程中，有些代码的格式和内容非常相似，重复编写耗时且无聊。现在 GitHub Copilot
能够帮编程者解决这个问题，将简单重复的代码编写部分自动化：
在软件开发的过程中，除了编写代码，软件测试也是非常重要的，对一个代码项目起到支撑的作用。导入一个测试包，其余的测试代码 GitHub Copilot
就能够帮开发者完成。
在编程中，同一个函数常有多种实现方法，编程者通常会根据代码的实现效果和运行性能选择最合适的方法。编写多种实现需要花费时间和精力，现在使用 GitHub
Copilot 一键就能搞定，如下图所示，点击 Next 和 Previous 就能查看多种实现方法，点击 Accept 选中其中一种。
今天 GitHub 推出的 Copilot 技术预览版本，还仅限于 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go
语言。此外，开发团队表示，在努力使其变得更好的同时，GitHub Copilot
补全的代码应该像其他任何代码一样经过仔细审查和测试。这些仍需要人类编程者的监督和优化，但 AI 自动编程的愿景已指日可待。
_参考链接：_
_https://github.blog/2021-06-29-introducing-github-copilot-ai-pair-
programmer/_
_https://news.ycombinator.com/item?id=27676266_
_https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/oaambv/n_github_and_openai_release_copilot_an_ai_pair/_
_https://www.theverge.com/2021/6/29/22555777/github-openai-ai-tool-
autocomplete-code_
