Я использую GitHub Copilot с нашей рабочей кодовой базой последние 4 месяца, и вот некоторые из моих мыслей:

Хорошее:

1. Объясняет сложный код: с его помощью удалось разобрать сложные фрагменты кода или бизнес-логику и правильно их объяснить.

2. Юнит-тесты: действительно хорошо умеет писать модульные тесты и быстро генерировать несколько тестовых примеров на основе сценариев.

3. Фрагменты кода: он позволяет легко генерировать полезные фрагменты кода для случаев общего использования.

4. Исправление ошибок: второй пилот хорошо объясняет ошибки в коде и предлагает варианты их исправления.

Не очень хорошо:

1. Понимание контекста: сложно объяснить контекст инструменту GenAI, особенно когда наш код разбросан по нескольким файлам/репозиториям. Ему сложно понять более крупные проекты, в которых требуются изменения в нескольких файлах.

2. Неточные предложения: иногда предлагается установить библиотеки npm или использовать методы из несуществующих пакетов npm. Это называется галлюцинацией, когда код, сгенерированный ИИ, выглядит убедительно, но совершенно неверен.

3. Сложный код: иногда генерируемый им код бывает запутанным и сложным, что усложняет отладку. В такие моменты мне хотелось бы написать логику самому и позволить второму пилоту проверить наличие ошибок или ошибок.

В целом GitHub Copilot оказался полезным инструментом, но у него есть свои особенности. При использовании больших языковых моделей ответственность всегда лежит на программисте.