GitHub Copilot ve AI araçlarını geliştirme ekibim tarafından üretkenliği arttırmak için nasıl kullandım Vimaldeep Singh

Giriş

Project Delivery sorumlusu olarak, geliştirme ekibimin verimliliğini, kod kalitesini ve genel verimliliğini artırmak için sürekli yollar arıyorum. Günümüzün hızlı hızda yazılım geliştirme dünyasında, GitHub Copilot gibi AI dayalı araçlar geliştiricilerin yazma, düzeltme ve optimizasyonunu devrimci hale getiriyor. Tekrarlayıcı görevleri otomatikleştirerek, akıllı kod önerileri oluşturarak ve ekip işbirliğini geliştirerek, Copilot geliştiricilerimizin karmaşık sorunları çözmeye odaklanmalarına izin verdi.

Takımımım GitHub Copilot ve AI Araçlarından Nasıl Faydalanıldı

1. Kod Önerileri & Otomatik Tamamlama

İlk fark edilebilir faydalarından biri, Copilot'un kodunu tahmin edebileceği ve tamamlayabileceği hızıydı.Boilerplate kodunu yazmak için zaman harcamak yerine, geliştiricilerimiz Copilot'un bağlamsal önerilerine dayanarak fonksiyonlar, sınıflar ve hatta tüm modüller oluşturabilirler.Bu sadece zaman tasarrufu sağladı, aynı zamanda çok sayıda proje üzerinde tutarlılık sağladı.

H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3 H3

Debugging zaman alıcı bir görev olabilir ve Copilot gibi AI araçları sentez hataları ve mantıksal eksiklikler hakkında gerçek zamanlı geri bildirim sağlar.

3. İyileştirilmiş Belgelendirme Üretimi

Doğru belgelerin sürdürülmesi, yazılım geliştirme alanında zorlu bir süreçtir. Copilot ile ekibimiz, yorumlar, işlev açıklamaları ve modül açıklamaları otomatik olarak oluşturabilir.

Bu, açık belgelerin projelerin sürdürülmesi ve ölçeklenmesi için çok önemli olduğu bir ekip ortamında özellikle değerli olduğu kanıtlanmıştır.

4. Kod kalitesini artırmak & okunabilirlik

Önceliklerimizden biri, kodumuzun temiz, optimize edilmiş ve sürdürülebilir kalmasını sağlamaktır. Copilot, yenileme ve verimsizliğin tespit edilmesinde yardımcı oldu ve iyileştirme önerileri sundu.

5 Sıcak ekip işbirliği

Collaboration, Copilot'un gerçek zamanlı kodlama önerileri sunmasıyla çok daha verimli hale geldi ve ekibimiz en iyi uygulamaları takip etti. ek olarak, AI dayalı araçlar, olası sorunları vurgulayarak kod incelemelerini hızlandırarak, manuel denetimlere harcanan zamanın azaltılmasını sağladı.

6. Tekrarlayan Görevlerin Otomatikleştirilmesi & Test Olayları

Ekibim sıklıkla boilerplate kodunu oluşturmak, yapılandırmalar kurmak ve birim testlerini yazmak gibi tekrarlayan kodlama görevleriyle uğraşıyordu. AI araçları bu yönleri otomatikleştirmeye yardımcı oldu, geliştiricilerin günlük görevler yerine yüksek değerli sorun çözümüne odaklanmalarına izin verdi. Copilot ayrıca en az manuel çaba ile daha iyi test kapsamını sağlayan birim ve entegrasyon testlerini de oluşturmaya yardımcı oldu.

GitHub Copilot sınırlamaları

GitHub Copilot bir oyun değiştiricisi olmasına rağmen, insan denetimi gerektiren bazı kısıtlamaları da fark ettik.

1. Doğruluk & Kod kalitesi

Copilot fonksiyonel kod üretirken, her zaman en verimli veya optimize çözümler üretmez.

Geliştiricilerimiz, verimsizliği veya mantıksal hataları önlemek için yapay zeka tarafından oluşturulan kodları dikkatlice incelemek zorunda kaldık.

2 Güvenlik Riskleri

AI tarafından oluşturulan kod, güvenli olmayan kimlik doğrulama yöntemleri veya potansiyel SQL enjeksiyon riskleri gibi güvenlik açığı getirebilir.Bu sorunları hafifletmek için, dağıtmadan önce kapsamlı güvenlik kontrollerini ve kod incelemelerini sağladık.

3 Sınırlı Proje Analizi

Copilot, yerel bağlamlara dayalı öneriler sunar, ancak tüm projenin kapsamlı bir anlayışına sahip değildir.

4. Yaratıcılık eksikliği & Problem çözme

Copilot kodlama görevlerini otomatikleştirirken, karmaşık sorunların çözülmesinde insan yaratıcılığını değiştirmez.

Geliştiriciler, verimli ve ölçeklenebilir çözümler tasarlamak için eleştirel düşünce ve alan uzmanlığı uygulamak zorunda kalırlar.

5 Public Codebase Bağımlılığı

Copilot, açıkça kullanılabilir kodla ilgili eğitim aldı, bu da kod çifteleştirme ve lisanslama konularında endişe yaratabilir.

Biz, fikri mülkiyet haklarına uyum sağlamak için AI tarafından oluşturulan kodları doğrulamak için emin olduk.

GitHub Copilot Kullanımı için En İyi Uygulamalar & AI Araçları

Copilot akıllı öneriler sunarken, geliştiriciler, doğruluğu, verimliliği ve güvenliğini sağlamak için çıkışlarını her zaman dikkatlice gözden geçirmelidir.

1 İnceleme ve öneriler

İki katlı AI oluşturulan kod her zaman mükemmel değildir. Doğruluğu, güvenliği ve performansını sağlamak için manuel kod incelemelerini vurguladık.

2. AI’yi bir Yardım, Bir Değişim Değil Kullanın

AI destekleyici bir araçtır, ancak insan yargısı hala kritiktir.Geliştiriciler Copilot'u, düşünceli kodlama uygulamalarını değiştirmek için değil, verimliliği artırmak için kullanmalıdır.

3. Kodlama Standartlarını Korumak

Tüm AI tarafından oluşturulan kodların, tutarlı ve profesyonel bir kod tabanını korumak için kodlama yönergelerimize, adlandırma kurallarına ve güvenlik en iyi uygulamalarına uymalarını sağladık.

4. AI Önerilerinden Öğrenme

Sadece önerileri kabul etmek yerine, ekibimiz yeni kodlama tekniklerini anlamak, alternatif yaklaşımları keşfetmek ve problem çözme becerilerini geliştirmek için Copilot'u kullandı.

Diğer AI araçları keşfedildi

GitHub Copilot'ın ötesinde, ekibi, verimliliği artırmak için değerlendirme için ek AI güçlendirilmiş araçlar keşfetti:

• Tabnine – Kişinin kodlama tarzına uyum sağlayan AI kaynaklı kod tamamlama.
• AWS CodeWhisperer – Bulut geliştiricileri için tasarlanmış, akıllı AWS özel önerileri sunan bir araç.
• Codeium – Birden fazla IDE'yi destekleyen ücretsiz bir AI kaynaklı kodlama asistanı.
• DeepCode – Potansiyel güvenlik hassasiyetleri ve optimizasyon önerileri için kod analiz eden bir araç.
• ChatGPT for Developers – Düzeltme, karmaşık kod ve en iyi uygulamaları açıklamak için yardımcı olur.
• Tabnine – Bir bireyin kodlama tarzına adapte olan AI dayalı kod tamamlama.
Tabnine Hakkında Bilgi
• AWS CodeWhisperer - AWS özel akıllı önerileri sunan bulut geliştiricileri için tasarlanmış bir araç.
AWS CodeWhisperer Kullanımı
• Codeium - Birden fazla IDE'yi destekleyen ücretsiz bir AI güçlendirilen kodlama asistanı.
Etiket Arşivi
• DeepCode – Potansiyel güvenlik açığı ve optimizasyon önerileri için kod analiz eden bir araç.
Güçlü kod
• Geliştiriciler için ChatGPT - Düzeltme, karmaşık kodu açıklama ve en iyi uygulamalar ile desteklenir.
ChatGPT Geliştiriciler için




Her araç benzersiz bir amaca hizmet etti ve AI güçlendirilen kodlama asistanlarını entegre ederek, geliştirme süreçlerini kolaylaştırabilir, hataları azaltabilir ve yazılım teslimini optimize edebiliriz.

Sonuç

GitHub Copilot ve diğer AI araçlarının kullanımı, ekibimin yazılım geliştirme yaklaşımını değiştiriyor. Tekrarlayıcı görevleri otomatikleştirerek, işbirliğini geliştirerek ve kod kalitesini geliştirerek, verimliliği arttırabilir ve daha karmaşık zorlukları çözmeye odaklanabiliriz. Bununla birlikte, insan denetiminin önemini de fark ettik, AI tarafından oluşturulan kodun kalite ve güvenlik standartlarımızı karşılayacağından emin olduk.» Hr

Bu makale Vimaldeep Singh tarafından R Systems Blogbook 1. Bölümün 1. Sırasında bir yarışmacı olarak yerleştirildi

Bu makale Vimaldeep Singh tarafından R Systems Blogbook 1. Bölümün 1. Sırasında bir yarışmacı olarak yerleştirildi

Vimaldeep Singh Hakkında» Hr