Tenho usado o GitHub Copilot com nossa base de código de produção nos últimos quatro meses e aqui estão algumas das minhas ideias:

O Bom:

1. Explica código complexo: tem sido ótimo para quebrar trechos de código complicados ou lógica de negócios e explicá-los adequadamente.

2. Testes de Unidade: Muito bom em escrever testes de unidade e gerar rapidamente vários casos de teste baseados em cenários.

3. Snippets de código: pode facilmente gerar trechos de código úteis para casos de uso de uso geral.

4. Correções de erros: o Copilot é bom em explicar erros no código e fornecer sugestões para corrigi-los.

O não tão bom:

1. Compreensão do contexto: É difícil explicar o contexto para uma ferramenta GenAI, especialmente quando nosso código está espalhado por vários arquivos/repos. É difícil entender projetos maiores onde são necessárias alterações em vários arquivos.

2. Sugestões imprecisas: Às vezes, sugere a instalação de bibliotecas npm ou o uso de métodos de pacotes npm que não existem. Isso é chamado de Alucinação, onde o código gerado por IA parece convincente, mas está completamente errado.

3. Código Complexo: Ocasionalmente, o código gerado é confuso e complexo, dificultando a depuração. Nesses momentos, eu gostaria de ter escrito a lógica sozinho e deixado o Copilot verificar se há erros ou bugs.

No geral, o GitHub Copilot tem sido uma ferramenta útil, mas tem suas peculiaridades. Ao usar modelos de linguagem grandes, a responsabilidade sempre fica com o programador.