Ob GitHub Copilot nach der Einführung die Produktivität von Entwicklern verbessert hat

(trace.yshui.dev)

1 Punkte von GN⁺ 2024-05-13 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen

Meinung von GN⁺

AI-Tools wie Copilot können dazu beitragen, die Produktivität von Entwicklern zu steigern, in der Praxis können die Unterschiede jedoch je nach Person groß sein. Vor allem bei einzigartigen Projekten kann es für AI schwierig sein, den Code-Kontext zu verstehen.
Mit der heutigen AI-Technologie hilft es bei wiederholtem und einfachem Schreiben von Code, hat aber Grenzen bei komplexer Logik oder in Bereichen, die ein Verständnis des gesamten Projekts erfordern. Das könnte sich in Zukunft mit der Weiterentwicklung der AI-Technologie verbessern.
Beim Einsatz von AI-Tools ist es wichtig, ihre Eigenschaften gut zu verstehen und sie angemessen zu nutzen. Statt sich bedingungslos auf AI zu verlassen, erscheint es sinnvoller, die Fähigkeiten der Entwickler zu stärken und AI als Hilfsmittel einzusetzen.
Wenn sich die AI-Technologie in Zukunft sprunghaft weiterentwickelt, könnte sich das Entwicklungsparadigma verändern. Das bedeutet jedoch nicht, dass die Rolle der Entwickler verschwindet. Vielmehr wird von Entwicklern noch stärker die Fähigkeit verlangt werden, AI gut zu nutzen und zu kontrollieren.

GN⁺ 2024-05-13

Zusammenfassung:

Es gab eine unbefriedigende Erfahrung mit der Lazy-Loading-Funktion von Entity Framework. Die aktuellen KI-Coding-Tools werden als auf einem ähnlichen Niveau eingeschätzt.
Copilot ist bei Boilerplate-Code oder wiederkehrenden Aufgaben nützlich, neigt aber in Produktionscode zu subtilen Fehlern.
Beim Schreiben von Tests kann Copilot effektiv sein.
Gegenüber Copilot Chat wird ein Gespräch mit einem webbasierten LLM bevorzugt.
Den Forschungsergebnissen von GitHub zur Wirkung von Copilot wird mit Skepsis begegnet. Die Zeit für die Überprüfung vorgeschlagenen Codes kann die eigentliche Entwicklungszeit aufzehren.
Anders als ein Praktikant lernt ein LLM nicht, daher ist es schwierig, Aufgaben zu delegieren.
Copilot Chat ist GPT-4 leistungsmäßig unterlegen. Beim Einsatz neuer Bibliotheken oder Frameworks hilft es bei der Codegenerierung, hat aber Grenzen bei der Umsetzung von Details.
Bei Hobby- oder Side-Projekten spart Copilot erheblich Zeit. Nützlich ist es beim Hinzufügen von Docstrings, Schreiben von Tests, Erstellen einfacher Funktionen und Ergänzen von Type Hints.