GitHub Copilot: Erster Eindruck

<p>- Eindrücke nach einigen Wochen Nutzung <br /> → "In 3 bis 5 Jahren werden wir alle mehr Kommentare schreiben, für alles aussagekräftigere Namen verwenden, viel weniger Code schreiben und unzählige Code-Reviews durchführen."<br /> <br /> - Vorteile <br /> → Hervorragend beim Schreiben von wiederholtem, langweiligem Boilerplate-Code <br /> → Kann mit minimalem Kontext Code erzeugen, um Datensätze aufzuteilen sowie Training und Auswertung durchzuführen<br /> → "Jetzt muss ich keine Quick-Macros mehr schreiben."<br /> <br /> - Nachteile <br /> → Bei fortgeschrittenen Funktionen ist der Nutzen von Copilot eher begrenzt<br /> → Vorsicht ist geboten, wenn große Mengen Code erzeugt werden, die möglicherweise das Richtige tun – oder auch nicht <br /> → Es empfiehlt mitunter veraltete Versionen von Bibliotheken, verwendet syntaktisch falschen Code oder füllt Parameter für ML-Algorithmen aus, die gar nicht existieren <br /> → "Man muss immer aufmerksam bleiben."<br /> <br /> [ Forschung ] <br /> Aus dem Codex-Paper zu GPT wurden wichtige Einsichten gewonnen <br /> <br /> - Möglichkeiten <br /> → "Codex kann auf verschiedene Weise nützlich sein. Zum Beispiel kann es Nutzer in neue Codebasen einführen, Context Switching bei erfahrenen Codern verringern, Nicht-Entwicklern ermöglichen, Spezifikationen zu schreiben, aus denen Codex Entwurfsimplementierungen erstellt, und bei Lernen oder Exploration helfen."<br /> → Wenn es also die Codebasis eines Unternehmens lernt und im ganzen Unternehmen verwendete Muster oder Module empfiehlt, könnte das helfen, Patterns und Practices zu standardisieren (auch wenn das nicht sofort passieren wird)<br /> → Besonders spannend ist auch, dass Nicht-Entwickler Spezifikationen schreiben können. Vor allem Tester. Sie können zwar keinen Code schreiben, um APIs oder UIs zu testen, aber sie können beschreiben, was sie tun wollen. Daher dürfte ein Großteil des Codes, den sie brauchen, einfach genug sein, dass Copilot ihn gut schreiben kann, was die Produktivität erheblich steigern könnte. Schon mit der aktuellen Preview-Version von Copilot ist das bis zu einem gewissen Grad möglich <br /> <br /> - Einschränkungen <br /> → Da Codex Lösungen vorschlagen kann, die die eigentlich beabsichtigte Aufgabe nicht korrekt ausführen, sind "Code-Reviews" wichtig <br /> → Außerdem wird es durch den "Automation Bias" wahrscheinlicher, dass mit besser werdendem Copilot die Bereitschaft sinkt, in erzeugtem Code nach Bugs zu suchen, und dass Bugs in erzeugtem Code subtil und schwer zu erkennen sein werden <br /> <br /> - Es kann fehlerhaften Code empfehlen </p>

[steadyslow]

<p>Ich hatte auch den Eindruck, dass die Vorschläge deutlich besser sind als erwartet. Die Fähigkeit, auf Englisch zu schreiben, wird wohl noch wichtiger werden. Davon, Nicht-Entwicklern oder Junior-Entwicklern dabei zu helfen, ohne Weiteres Business-Logik-Code zu schreiben, scheint das aber noch ein gutes Stück entfernt zu sein; für erfahrene Entwickler ist es dagegen offenbar ziemlich hilfreich, die Zeit für das Schreiben langweiliger Routinecodes zu verkürzen.<br /> <br /> Die Nachteile habe ich ähnlich empfunden wie hier beschrieben. Vor allem den Punkt, dass manchmal „syntaktisch nicht korrekter Code vorgeschlagen“ wird. Im Moment sind die Vorschläge eher noch unvollständig, sodass man sich denkt: Ach so, deshalb wurde das so vorgeschlagen, und sie nur ein wenig als Referenz beim Schreiben von Code nutzt. Aber je besser die Vorschläge werden, desto mehr Bugs dürfte es wohl geben, wenn man sie wie oben beschrieben einfach unverändert übernimmt.</p>