GitHub Copilot peut désormais aider à démarrer un projet avec l’IA, pas seulement à le terminer
GitHub souhaite que Copilot, sa plateforme de complétion de code alimentée par GPT-4, soit présente tout au long du cycle de vie du développement, y compris au tout début d’un projet de codage.
La société annonce GitHub Copilot Workspace, un nouveau service qui vise à réduire le temps que les ingénieurs et les développeurs passent à lire le code et à déterminer comment démarrer un nouveau projet. Workspace ne sera disponible qu’en aperçu technique pour une liste d’attente de développeurs, mais il sera intégré à la plus grande plate-forme GitHub Copilot après avoir quitté l’aperçu.
GitHub a écrit dans un article de blog que Copilot Workspace sera intégré aux référentiels ou bibliothèques GitHub. Les développeurs peuvent décrire à Copilot Workspace, via des invites, ce qu’ils souhaitent faire pour le projet. Copilot Workspace proposera ensuite des suggestions sur la façon de démarrer et fournira un processus étape par étape. Les utilisateurs peuvent modifier les suggestions et, une fois qu’ils sont satisfaits des suggestions, exécuter le code (ou même utiliser Copilot pour aider à terminer le code) et terminer le projet.
Jonathan Carter, responsable de GitHub Next, raconte Le bord Les clients leur ont dit à quel point Copilot avait été utile au milieu d’un projet, mais qu’il n’était pas très utile au début. Mais l’ajout de Copilot au tout début d’un projet permet aux développeurs de passer plus de temps à coder qu’à lire le code et la documentation qui l’entoure pour comprendre par où commencer.
Carter affirme que Copilot Workspace est utile pour réviser du code plus ancien, car il peut analyser la base de code et comprendre comment il fonctionne plus rapidement que les humains ne peuvent lire la documentation écrite l’expliquant.
Depuis le lancement de l’écriture et de l’achèvement du code GitHubs Copilot, il est devenu omniprésent et constitue une compétence d’analyse comparative courante pour les nouveaux modèles d’IA. La plupart des modèles légers, ou ceux dotés de compétences plus limitées, sont optimisés pour des tâches simples telles que la synthèse, les tâches d’écriture et la complétion de code. La société mère de GitHubs, Microsoft, a publié un petit modèle capable d’effectuer des tâches d’écriture de code appelé Phi-3. Des entreprises comme Meta ont également publié des versions de leurs grands modèles de langage pour les projets de codage.