GitHub Copilot: AI Kod Üreticisi ve Programlama Asistanı

GitHub Yardımcı Pilotu geliştirme topluluğunda hızla öne çıkan bir şirket haline geldi ve güçlü bir çözüm olarak verimlilik ve yeniliğin bir karışımını sunuyor AI kod oluşturucu ve programlama asistanı. OpenAI Codex tarafından desteklenen Copilot, Visual Studio Code gibi popüler kod düzenleyicilerine sorunsuz bir şekilde entegre olarak geliştiricilerin daha hızlı kod yazmasına, hata ayıklamasına ve optimize etmesine yardımcı olur. Gerçek zamanlı kod önerileri ve birden fazla programlama dili desteği gibi özellikleriyle, kodlamaya nasıl yaklaşıldığını yeniden şekillendiriyor.

İncelemeler ve kullanıcı deneyimleri karışık ama büyük ölçüde olumlu bir tepki ortaya koyuyor ve Copilot'un tekrarlayan kodlama görevlerini nasıl hızlandırabileceğini ve geliştirici üretkenliğini nasıl artırabileceğini vurguluyor. Örneğin, ScalablePath tarafından yapılan bir vaka çalışması, Github kodlama asistanı kullanıldığında günlük kodlama görevlerinde %55'lik bir hız artışı gösterdi. Ancak herhangi bir araç gibi, özellikle karmaşık kod yapıları veya niş programlama dilleriyle başa çıkarken sınırlamaları var. Yine de, iş akışlarını yükseltmek isteyen hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için çığır açan bir araç olmaya devam ediyor.

Bu makalede, piyasadaki diğer yapay zeka destekli kodlama araçlarıyla karşılaştırılarak özellikleri, avantajları ve gerçek dünyadaki kullanım durumları incelenecektir.

GitHub Copilot nedir?

GitHub Copilot, GitHub ve OpenAI tarafından geliştirilen ve bir AI destekli kodlama aracıdır. çift ​​programlama asistanı. Geleneksel kod düzenleyicilerinin aksine, Copilot yazarken akıllı kod önerileri ve otomatik tamamlamalar sağlamak için makine öğreniminden yararlanır. JavaScript, Python ve TypeScript gibi çok çeşitli programlama dillerini destekler ve bu da onu farklı teknoloji yığınlarında çalışan geliştiriciler için çok yönlü bir araç haline getirir.

Sadece bir yerden daha fazlası olarak konumlandırıldı AI kod oluşturucu, Copilot, kod bağlamını anlayarak ve tüm işlevleri, kalıp kodu önererek veya hatta yorumları yürütülebilir koda çevirerek geliştirmeyi hızlandırmaya yardımcı olabilir. Hackernoon'daki bir incelemeye göre, Github kodlama asistanı, tekrarlayan veya iyi tanımlanmış görevler için kodlama verimliliğini %55'e kadar artırma potansiyeline sahiptir. Ayrıca, zamanla geliştiricinin tarzına uyum sağlayarak, ne kadar çok kullanırsanız önerileri o kadar doğru hale gelir.

Bu araç, öncelikli olarak geliştiricilerin iş akışlarını iyileştirmek için tasarlanmıştır; sık internet aramaları yapma ihtiyacını azaltarak ve kalıp kodlamayı azaltarak. ScalablePath'in vaka çalışmasında bildirildiği gibi, geliştiriciler günlük programlama görevleri sırasında, özellikle de bilmedikleri kod tabanlarında gezinirken, gözle görülür bir üretkenlik artışı yaşadılar. Copilot mükemmel olmasa ve manuel denetim gerektirse de, hem acemi hem de deneyimli geliştiriciler için değerli bir yardımcı olduğu gösterilmiştir.

GitHub Copilot Nasıl Çalışır?

GitHub AI çift programcısı, GitHub depolarından gelen milyarlarca satırlık genel kullanıma açık kod üzerinde eğitilmiş gelişmiş bir makine öğrenimi modeli olan OpenAI Codex'i kullanarak akıllı bir kodlama asistanı olarak işlev görür. Bir geliştirici kodlamaya başladığında, Copilot geçerli dosya, yorumlar ve işlev adları dahil olmak üzere bağlamı etkin bir şekilde analiz ederek ilgili kod önerileri üretir. Bu öneriler tek bir satırı tamamlamaktan tüm kod bloklarını üretmeye kadar değişebilir ve bu da onu kodlama verimliliğini artırmak için güçlü bir araç haline getirir.

Araç, Visual Studio Code, JetBrains ve Neovim gibi desteklenen kod düzenleyicileri içinde çalışır. Geliştiriciler yazarken, Copilot dinamik olarak kod tamamlamaları sunar ve programlama diline, proje yapısına ve kodlama stiline göre olası yaklaşımlar önerir. Örneğin, bir yorumda "Bir dizeyi tersine çevirmek için bir işlev oluştur" yazıyorsa, Copilot hemen işlevi uygulayan bir kod parçacığı sunar. Bu bağlam farkında davranış, Copilot'un çeşitli kodlama stillerine uyum sağlamasını ve ne kadar çok kullanılırsa o kadar doğru öneriler sunmasını sağlar.

Bito incelemesinde vurgulandığı gibi, göze çarpan bir özellik, doğal dil komutlarını işlevsel koda dönüştürme yeteneğidir ve bu da onu oldukça sezgisel bir AI kod asistanı yapar. Ancak, Copilot'un oldukça yetenekli olmasına rağmen, ürettiği kodu test etmediğini belirtmek önemlidir. ScalablePath tarafından yapılan bir çalışmada gösterildiği gibi, geliştiricilerin özellikle karmaşık kod tabanlarıyla çalışırken mantıksal doğruluk ve güvenlik açısından çıktıyı incelemeleri ve test etmeleri gerekir.

Github kodlama asistanı, tekrarlayan görevlere harcanan zamanı azaltarak ve bağlam değiştirmeyi en aza indirerek kodlama deneyimini iyileştiriyor, geliştiricilerin karmaşık sorunları çözmeye ve yenilikçi çözümler oluşturmaya daha fazla odaklanmasını sağlıyor.

GitHub Copilot'un Temel Özellikleri

GitHub AI çift programcısı, kodlama görevlerini kolaylaştırmak ve üretkenliği artırmak için tasarlanmış özelliklerle doludur. Akıllı kod önerileri sunarak, tekrarlayan işleri azaltarak ve geliştiricilerin karmaşık kod tabanlarında gezinmesini kolaylaştırarak çok yönlü bir kodlama asistanı görevi görür. Aşağıda Copilot'u modern programlama için öne çıkan bir araç yapan temel özelliklerden bazıları verilmiştir:

1. Bağlam Farkında Kod Önerileri
Copilot, ilgili tamamlamaları sağlamak için yorumlar ve işlev adları dahil olmak üzere yazdığınız kodu dinamik olarak analiz eder. Tek bir satır veya tam bir işlev olsun, kodlama amacınızı anlamak için bağlamı kullanır. Bu, özellikle kalıp kodu otomatik olarak doldurmak veya yaygın görevler için hızlı kod parçacıkları sağlamak için onu kullanışlı hale getirir. Örneğin, bir ScalablePath incelemesinde, geliştiriciler Copilot'un gerçek zamanlı önerilerinin sürekli olarak harici belgelere başvurma gereksinimlerini azalttığını ve bunun da önemli bir üretkenlik artışına yol açtığını buldular.

2. Çoklu Dil Desteği
Github kodlama asistanı, Python, JavaScript, TypeScript, Ruby ve Go gibi çok sayıda programlama diliyle uyumludur. Bu geniş destek, onu çeşitli teknoloji yığınlarında çalışan geliştiriciler için ideal hale getirir. Özellikle diller arasında geçiş yaparken faydalıdır ve kullanıcıların sözdizimi kurallarına bakmaya gerek kalmadan hızla uyum sağlamasını sağlar.

3. Doğal Dilden Kod Dönüşümü
Copilot'un en etkileyici özelliklerinden biri de düz metni çevirebilme yeteneğidir. English çalışan koda yorumlar ekler. Bu özellik, özellikle yeni başlayanlar veya aşina olunmayan kütüphanelerle uğraşırken kodlama verimliliğini artırmak için oyunun kurallarını değiştirir. Örneğin, "Bir sayı listesini azalan düzende sırala" gibi bir yorum yazmak, Copilot'un kullanıma hazır bir kod parçacığı oluşturmasını sağlar.

4. Akıllı Kod Yeniden Düzenleme ve Test Yardımı
Copilot geleneksel test veya yeniden düzenleme araçlarının yerini almasa da bu alanlarda değerli yardımlar sunar. İşlev adlarına göre birim testleri önerebilir ve hatta temel kod kokularını tespit ederek geliştiricilerin test aşamasında zamandan tasarruf etmesini sağlar. Bito incelemesine göre, Copilot'un ilk test vakalarını önerme yeteneği özellikle Test Odaklı Geliştirmeye (TDD) odaklanan ekipler için değerli olmuştur.

5. Popüler IDE'lerle Sorunsuz Entegrasyon
Copilot, Visual Studio Code, JetBrains, Neovim ve diğer önde gelen geliştirme ortamlarıyla sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu sorunsuz entegrasyon, AI asistanının geliştiricinin iş akışına doğal bir şekilde uymasını ve kodlama ritmini bozmadan destek sağlamasını sağlar.

6. Kullanıcı Tarzına Göre Kişiselleştirilmiş Öneriler
Copilot, kodlama kalıplarınızdan öğrenir ve önerilerini zamanla uyarlar, böylece onu ne kadar uzun süre kullanırsanız o kadar doğru ve alakalı hale getirir. Bu kişiselleştirilmiş dokunuş, aracın yanıtlarını iyileştirmeye yardımcı olur ve kodlamaya devam ettikçe onu daha sezgisel ve etkili bir asistana dönüştürür.

Github kodlama aracının özellik seti, onu üretkenliği artıran, kod oluşturmayı basitleştiren ve geliştiriciler için bilişsel yükü azaltan güçlü bir AI aracı olarak konumlandırır. Ancak, Copilot'un bir kodlama yardımcısı olduğunu, bir yedek olmadığını ve geliştiricilerin kod kalitesini ve güvenliğini sağlamak için önerileri doğrulamasını gerektirdiğini unutmamak önemlidir.

GitHub Copilot'u Kullanmaya Nasıl Başlanır

Github kodlama aracıyla başlamak basit ve hızlıdır, onu tercih ettiğiniz geliştirme ortamına entegre etmek için yalnızca birkaç adım gerekir. Başlamak için şurayı ziyaret edin: resmi GitHub Copilot sayfası ve GitHub hesabınızla oturum açın. Oradan, şunlar arasında seçim yapabilirsiniz: ücretsiz deneme ya da ücretli plan ihtiyaçlarınıza bağlı olarak. Aşağıda Github kod asistanını kurmak için adım adım bir kılavuz bulunmaktadır:

1. Uzantıyı yükleyin
   Github kodlama asistanı, Visual Studio Code, JetBrains IDE'leri ve Neovim gibi popüler kod editörleri için bir uzantı olarak mevcuttur. Yüklemek için editörünüzün uzantı pazar yerini açın, “GitHub Copilot”u arayın ve “Yükle”ye tıklayın. Bu işlem genellikle sadece birkaç saniye sürer.
2. Editörünüzde GitHub Kodlama Asistanını Etkinleştirin
   Uzantıyı yükledikten sonra GitHub kimlik bilgilerinizi kullanarak oturum açın ve aracın hesabınıza erişmesini yetkilendirin. Belirli IDE'nize göre basit bir yapılandırma sürecinden geçmeniz gerekebilir. Etkinleştirildikten sonra, durum çubuğunuzda aracın kullanıma hazır olduğunu belirten Copilot simgesini görmelisiniz.
3. Bağlam Farkında Önerilerle Kodlamaya Başlayın
   Github kod asistanını kullanmak için, her zamanki gibi editörünüzde yazmaya başlamanız yeterlidir. Copilot, kod parçacıkları, işlev tamamlamaları veya hatta tam algoritmalar için otomatik olarak bağlam farkında öneriler sağlayacaktır. Önerileri şu şekilde kabul edebilirsiniz: Tab tuşuna basın veya belirli klavye kısayollarını kullanarak alternatif seçenekler arasında geçiş yapın.
4. Kodlama Stilinize Uygun Ayarları Düzenleyin
   Önerileri çok ayrıntılı veya çok az bulursanız, Copilot'un davranışını ayarlar menüsünden ince ayarlayabilirsiniz. Deneyimli geliştiriciler, aracın yanıtlarını iş akışınıza göre uyarlamak için bu ayarları keşfetmeye biraz zaman ayırmanızı önerir.

Yeni kullanıcılar için Copilot'un yeteneklerinden tam olarak yararlanmak biraz pratik gerektirebilir. ScalablePath tarafından yapılan bir vaka çalışmasında, ilk kullanımın geleneksel kodlamadan farklı hissettirebileceği belirtilirken, araca alışmak için zaman harcayan geliştiricilerin üretkenlikte artış ve kalıp görevlere harcanan sürede azalma bildirdiği belirtildi.

Başlamak için ziyaret edin GitHub Copilot'un resmi sayfası ve geliştirme ihtiyaçlarınıza uygun kurulumu seçin!

GitHub AI Kod Üreticisini Kullanmanın Artıları ve Eksileri

Herhangi bir araç gibi, GitHub'ın AI kod üreteci de kendi güçlü ve zayıf yönleriyle birlikte gelir. Rutin kodlama görevlerini hızlandırmak isteyen geliştiriciler için etkili bir kodlama yardımcısı olduğu kanıtlanmış olsa da, her senaryo için mükemmel bir uyum olmayabilir. Aşağıda, içgörüler ve gerçek dünya kullanıcı deneyimleriyle desteklenen temel avantajları ve dezavantajları ana hatlarıyla açıklıyoruz.

Artıları:

1. Gelişmiş Üretkenlik ve Hız
   GitHub'ın AI kod oluşturucusu, kod tamamlamaları önererek, işlevler üreterek ve hatta bağlama göre tüm kod bloklarını yazarak geliştirme süresini önemli ölçüde azaltabilir. Hackernoon incelemesine göre, geliştiriciler özellikle tekrarlayan görevler veya kalıp kodlarla uğraşırken kodlama hızında %55'e kadar bir artış yaşadılar.
2. Bağlam Farkında Kod Önerileri
   Daha basit otomatik tamamlama araçlarının aksine, GitHub'ın AI asistanı, işlev adları, yorumlar ve kullanılan kütüphaneler dahil olmak üzere kodunuzun daha geniş bağlamını anlar. Bu, basit desen tanımanın ötesine geçen daha anlamlı ve doğru öneriler sağlar. ScalablePath'in incelemesi, Copilot'un bağlamsal anlayışının, daha az bilinen çerçeveler için belgelere bakma ihtiyacını azaltarak geliştiricilerin zamandan nasıl tasarruf ettiğini vurguladı.
3. Çoklu Programlama Dillerini Destekler
   Python, JavaScript, TypeScript, Ruby ve daha fazlası gibi diller için destekle, GitHub'ın AI asistanı farklı projelerde kullanılabilecek kadar çok yönlüdür. Bu çoklu dil desteği, farklı kodlama ortamları arasında sık sık geçiş yapan tam yığın geliştiriciler için özellikle faydalıdır.
4. Gelişmiş Öğrenme ve Keşif
   Yeni başlayanlar, kodlama kalıplarını ve en iyi uygulamaları keşfetmek için GitHub'ın AI kod oluşturucusundan yararlanabilir. Araç, öneriler sunarak ve hatta basit kodları dönüştürerek faydalı bir kılavuz görevi görebilir.English Çalışan kod parçacıklarına yorumlar ekleyerek etkili bir öğrenme arkadaşı haline getirir.

Eksileri:

1. Eksik veya Yanlış Öneriler
   GitHub'ın AI üreteci güçlü yönlerine rağmen mükemmel değildir. Bazen derlenmeyen, yanlış mantığı izleyen veya güvenlik açıkları oluşturan kodlar önerebilir. Bito incelemesinde belirtildiği gibi, Copilot değerli başlangıç ​​noktaları sağlasa da geliştiricilerin özellikle karmaşık uygulamalar için kodu incelemeleri ve iyileştirmeleri gerekir.
2. Büyük, Karmaşık Kod Tabanları İçin İdeal Değil
   Karmaşık kod tabanlarına sahip büyük ölçekli projeler için GitHub'ın AI asistanı ayak uydurmakta zorlanabilir. Araç, daha küçük işlevlerde veya tek tek dosyalarda en iyi performansı gösterir, ancak çok dosyalı projeler veya karmaşık mantıkla uğraşırken önerileri daha az alakalı hale gelebilir.
3. Potansiyel Aşırı Güven
   Özellikle yeni geliştiriciler için araca aşırı güvenme riski vardır. Uygunsuz şekilde kullanılırsa, rehavete ve kritik kodlama becerilerinin eksikliğine yol açabilir. ScalablePath'in incelemesinde belirtildiği gibi, Copilot harika bir yardımcı olabilse de, geliştiriciler dikkatli olmalı ve kodlama yeterliliklerini korumalıdır.
4. Gizlilik ve Lisanslama Endişeleri
   Araç herkese açık kod üzerinde eğitildiğinden, bu önerilerin tescilli projelerde kullanılmasının yasal etkileri konusunda tartışmalar devam etmektedir. Bazı geliştiriciler, Copilot'u kullanmanın yanlışlıkla lisans anlaşmalarını ihlal eden kod parçacıkları getirebileceği konusunda endişelerini dile getirmiştir.

GitHub'ın AI kod üreteci, geliştirme sürecini kolaylaştırabilen ve özellikle küçük ve orta ölçekli projeler için etkili bir yardımcı görevi görebilen güçlü bir araçtır. Ancak geliştiriciler, tüm önerileri doğruladıklarından ve aracı temel programlama becerilerinin yerine geçmek yerine tamamlayıcı olarak kullandıklarından emin olarak kullanımına dikkatli yaklaşmalıdır.

GitHub programlama asistanı Diğer AI Kod Üreticilerine Karşı

Yapay zeka destekli kodlama araçlarına gelince, GitHub'ın kodlama asistanı Tabnine ve Amazon CodeWhisperer gibi birkaç önemli alternatifle rekabet ediyor. Bu araçların her birinin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri var ve bu da onları farklı türdeki geliştiriciler ve kodlama projeleri için uygun hale getiriyor. Aşağıda, GitHub'ın kodlama asistanının diğer yapay zeka kod oluşturucularına göre nasıl sıralandığını inceleyeceğiz.

1. GitHub Copilot ve Tabnine
tabnine, en eski AI kod yardımcılarından biri, birçok programlama dilinde sağlam bir otomatik tamamlama deneyimi sunar. Ancak, Tabnine temel olarak desenlere dayalı kod satırlarını tamamlamaya odaklanırken, GitHub'ın yardımcısı kodunuzun daha geniş bağlamını anlamak ve daha karmaşık, mantık tabanlı öneriler sağlamak için derin öğrenme modelleri kullanarak bir adım daha ileri gider. ScalablePath incelemesindeki bir vaka çalışmasına göre, kullanıcılar Copilot'u karmaşık projeler üzerinde çalışırken daha yararlı buldu, çünkü tüm işlevleri önerebilir ve mantık sorunlarını çözebilirken, Tabnine'ın önerileri tekrarlayan kodları doldurmak için daha uygundu.

2. GitHub Copilot ve Amazon CodeWhisperer
Amazon Kodu Fısıltı, önizlemede başlatıldı, AI programlama alanında bir diğer güçlü yarışmacıdır. AWS hizmetleriyle iyi entegre olur ve bulut tabanlı geliştirmeyi desteklemek için tasarlanmıştır, bu da onu Amazon ekosistemiyle çalışan geliştiriciler için harika bir seçenek haline getirir. Github kod yardımcısı dil bağımsız öneriler ve daha geniş bağlam anlayışı sağlamada mükemmel olsa da, CodeWhisperer bulut yapılandırmalarına ve AWS kaynaklarına özgü kod önermede parlıyor. Yoğun bulut altyapısı kodlaması gerektiren projelerde, CodeWhisperer uzmanlaşmış odağı nedeniyle tercih edilen araç olabilir.

3. Kullanıcı Deneyimi ve Benimseme
tarafından yapılan bir incelemeye göre Bito.ai, GitHub'ın asistanı, özellikle AI kodlama araçlarına yeni başlayanlar için daha sezgisel bir deneyim sunuyor. Aracın yorumları çalışan koda dönüştürme yeteneği özellikle takdir ediliyor ve yeni başlayanların bile kodlama fikirlerini asgari çabayla gerçek kod parçacıklarına dönüştürmelerine olanak tanıyor. Bu arada, Tabnine'ın yaklaşımı, hızlı tamamlamalar arayan ve derin entegrasyonlar olmadan daha hafif, daha hızlı bir araç tercih eden deneyimli geliştiriciler için daha pratik olarak kabul ediliyor.

4. Verimlilik ve Hız
Dikkat çekici bir bulgu Hackernoon'nin incelemesi, GitHub'ın kodlama asistanının manuel kodlamaya kıyasla tekrarlayan kodlama görevleri için %55'e kadar hız artışı sağlayabileceğidir. Bu verimlilik artışı, kapsamlı çözümler önermek yerine mevcut satırları tamamlamaya daha fazla odaklanma eğiliminde olan diğer AI kod üreteçlerinde o kadar belirgin değildir. İş akışlarını optimize etmek ve tekrarlayan kodlamanın bilişsel yükünü azaltmak isteyen geliştiriciler için Copilot'un bütünsel yaklaşımı açık bir avantajdır.

Tabnine ve Amazon CodeWhisperer gibi alternatifler güçlü niş özellikleri sunarken, GitHub'ın geliştirici asistanı gelişmiş bağlam anlayışı, geniş dil desteği ve kullanım kolaylığı nedeniyle öne çıkıyor. Basit kod tamamlamadan karmaşık problem çözmeye kadar her konuda yardımcı olabilecek bir AI aracı arayanlar için ilgi çekici bir seçimdir. Ancak, seçim nihayetinde geliştiricinin belirli gereksinimlerine ve proje bağlamına bağlıdır.

Github AI Kod Üreticisi için Gerçek Yaşam Kullanım Örnekleri ve Geliştirici İncelemeleri

GitHub'ın yapay zeka destekli programlama asistanı, geliştirici topluluğunda yankı uyandırıyor ve gerçek hayattaki kullanım örnekleri, üretkenliği artırma ve iş akışlarını kolaylaştırma becerisini sergiliyor. Rutin kodlama görevlerini hızlandırmaktan geliştiricilerin bilmedikleri kod tabanlarında gezinmelerine yardımcı olmaya kadar, kullanıcı deneyimleri büyük ölçüde olumlu oldu, ancak bazı uyarılar da yok değil.

Vaka Çalışması: Üretkenliği %55 Artırmak

Hackernoon tarafından yapılan bir inceleme, geliştiricilerin deneyimlediği gerçek bir dünya örneğini vurguladı %55 hız artışı GitHub'ın AI kod asistanını kullanarak günlük kodlama görevlerinde. Ekip, bunu özellikle tekrarlayan kodlama desenleriyle uğraşırken veya genellikle elle yazmak için birden fazla adım gerektiren karmaşık sözdizimini otomatik olarak doldururken faydalı buldu. Verimlilikteki bu önemli artış, geliştiricilerin tekrarlayan işlerle uğraşmak yerine karmaşık sorunları çözmeye daha fazla odaklanmasını sağladı.

Karmaşık Kod Tabanları için İyileştirilmiş İş Akışı

ScalablePath'in GitHub'ın AI asistanının bir haftalık denemesi, geliştiricilerin hızlı referanslara ihtiyaç duyduğu veya birçok bağımlılığı olan büyük kod tabanlarını ele almak zorunda kaldığı bağlamlarda mükemmel olduğunu ortaya koydu. Deneyimlerine göre, Copilot'un bağlamsal önerileri, dokümantasyon arama veya Stack Overflow'a göz atma için harcanan zamanı azaltarak ekibin daha sorunsuz bir iş akışı sürdürmesini sağladı. Bu, onu alışık olmadıkları kütüphaneler veya çerçevelerle çalışan geliştiriciler için paha biçilmez bir araç haline getirdi.

Genç Geliştiriciler İçin Öğrenme Yardımı

GitHub'ın asistanı için öne çıkan kullanım örneklerinden biri, öğrenme aracı olarak oynadığı rol olmuştur. Bito tarafından yapılan bir incelemeye göre, birçok genç geliştirici, harici kaynaklara çok fazla güvenmek zorunda kalmadan farklı kodlama stillerini keşfetmek ve en iyi uygulamalar hakkında rehberlik almak için bunu kullanmıştır. Örneğin, geliştiriciler sadece "CSV dosyasını ayrıştırmak için bir işlev oluştur" gibi bir yorum yazarak, gözlerinin önünde oluşturulmuş eksiksiz bir işlevi görebildiler ve bu da altta yatan mantığı daha sezgisel bir şekilde anlamalarına yardımcı oldu.

Bulut Entegrasyon Görevlerinin Ele Alınması

Başka bir pratik kullanım örneği, bulut hizmetlerini entegre eden geliştiricilerden gelir. Amazon CodeWhisperer, AWS ile derin entegrasyonuyla dikkat çekmiştir, ancak benzer senaryolarda Copilot kullanan geliştiriciler, Neuron'un karşılaştırmasında belgelendiği gibi, bulut işlevlerini yapılandırmak veya arka uç hizmetleri kurmak için etkili olduğunu bulmuşlardır. Özellikle bulut yapılandırmaları için tasarlanmamış olsa da, Copilot'un esnekliği, bulut ağırlıklı ortamlarda bile sağlam bir asistan olarak hizmet etmesini sağlamıştır.

Gerçek Dünya Senaryolarında Belirtilmiş Sınırlamalar

Ancak, tüm incelemeler tamamen olumlu değildi. Copilot geliştirme süresini önemli ölçüde azaltabilse de, bazen karmaşık sorunlar için eksik veya sözdizimsel olarak yanlış öneriler sağlar. Örneğin, Bito'nun incelemesi Copilot'un karmaşık yeniden düzenleme görevlerinde zorlandığını ve zaman zaman doğru şekilde derlenmeyen kodlar önerdiğini belirterek manuel denetimin önemini vurguladı.

GitHub'ın AI asistanı, özellikle hızlı prototipleme veya rutin kod tamamlamaları gerektiren senaryolarda, çeşitli deneyim seviyelerindeki geliştiriciler için güçlü bir araç olduğunu kanıtladı. Mükemmel olmasa da, zamandan tasarruf etme ve kodlama verimliliğini artırma yeteneği, onu herhangi bir geliştiricinin araç setine çekici bir ek haline getiriyor.

Github AI Code Assistant'ın Fiyatlandırma ve Abonelik Seçenekleri

GitHub'ın AI Code Assistant'ı, bireysel geliştiricilerin, işletmelerin ve kuruluşların ihtiyaçlarına uygun bir dizi abonelik planı sunar. Fiyatlandırma, gelişmiş AI destekli özelliklerine erişimi garanti altına alırken esneklik sağlamak için tasarlanmıştır. Aşağıda mevcut farklı planların bir dökümü bulunmaktadır:

1. Bireysel Plan

Bireysel Plan, kodlama üretkenliklerini hızlandırmak isteyen solo geliştiricilere, serbest çalışanlara ve öğrencilere yöneliktir. Fiyatlandırma Ayda $ 10 or Yılda $ 100, bu plan gerçek zamanlı kod önerileri, bağlam farkında tamamlamalar ve aracın tüm yeteneklerine erişim içerir. Bito'nun incelemesinde vurgulandığı gibi, bireysel geliştiriciler, sıradan kodlama görevlerinde tasarruf edilen zaman ve genel iş akışı iyileştirmeleri göz önünde bulundurulduğunda bu planı uygun maliyetli bulmuştur. Öğrenciler ve eğitimciler araca şu amaçlarla erişebilir: ücretsiz GitHub'ın öğrenci programı kapsamında olması, kodlamayı öğrenenler için harika bir seçenek olmasını sağlıyor.

2. İş Planı

GitHub, ekipler ve kuruluşlar için bir İş Planı sunuyor Ayda kullanıcı başına $ 19. Bu plan, gelişmiş işbirliği araçları ve yönetim kontrolleriyle birlikte Bireysel Planın tüm özelliklerini içerir ve bu da onu paylaşılan projeler üzerinde çalışan ekipler için ideal hale getirir. ScalablePath'in incelemesine göre, İş Planı, kod tutarlılığını korumak ve işbirlikli projeler genelinde iş akışlarını hızlandırmak isteyen küçük ve orta ölçekli geliştirme ekipleri için özellikle yararlı olmuştur.

3. İşletme Planı

Girişim Planı, başlangıç ​​olarak Ayda kullanıcı başına $ 39, daha fazla kontrol ve güvenliğe ihtiyaç duyan büyük ölçekli şirketler ve kuruluşlar için tasarlanmıştır. Bu plan, SAML SSO, uyumluluk yetenekleri ve veri hariç tutma seçenekleri gibi gelişmiş özellikler sunar. Enterprise Plan'ı kullanan şirketler ayrıca özel destekten faydalanır ve Copilot'u mevcut kurumsal altyapılarına entegre edebilirler. Bu plan fiyatlandırma spektrumunun daha yüksek ucunda olmasına rağmen, onu kullanan kuruluşlar mühendislik hızında ve genel kod kalitesinde gözle görülür bir artış bildirdiler.

Tüm Planlar İçin Ücretsiz Deneme

GitHub ayrıca şunları da sunar: 30 günlük ücretsiz deneme tüm ücretli planlar için, geliştiricilerin ve işletmelerin taahhütte bulunmadan önce aracın yeteneklerini test etmelerine olanak tanır. Hackernoon'un incelemesinde paylaşıldığı gibi, birçok kullanıcı bu deneme süresini, özellikle karmaşık, çok dilli projelerle uğraşanlar için aracın kendi özel kullanım durumları için yatırıma değip değmediğini değerlendirmede yararlı buldu.

Genel olarak, GitHub'ın fiyatlandırma stratejisi, uygun fiyat ve işlevsellik arasında bir denge sağlamayı ve tüm geçmişlere sahip geliştiricilerin güçlü AI kodlama özelliklerine erişebilmesini sağlamayı hedefler. İster tek başınıza bir kodlayıcı olun, ister büyük bir kuruluşun parçası olun, ihtiyaçlarınıza uygun bir plan vardır.

Sonuç: GitHub Programlama Asistanı Hakkında Son Düşünceler

GitHub'ın OpenAI Codex tarafından desteklenen programlama asistanı, üretkenliği artırmak ve kodlama görevlerini kolaylaştırmak isteyen geliştiriciler için çığır açan bir araç haline geldi. Bağlam farkında kod önerileri ve birden fazla programlama dili için destek sağlama becerisiyle, kalıp oluşturmadan alışılmadık çerçevelerde gezinmeye kadar çok çeşitli kodlama ihtiyaçlarını karşılar. ScalablePath'in %55 üretkenlik artışı gibi kullanıcı incelemeleri ve vaka çalışmaları, geliştiricilerin kodlamaya yaklaşımını dönüştürme potansiyelini vurgular.

Ancak, bu tek bir çözüm değildir. GitHub'ın asistanı tekrarlayan ve iyi tanımlanmış kodlama görevlerinde mükemmeldir ancak karmaşık projeleri veya oldukça uzmanlaşmış dilleri ele almada yetersiz kalabilir. Bu sınırlamalara rağmen, iş akışlarını ve kodlama verimliliğini artırmayı amaçlayan hem acemi hem de deneyimli geliştiriciler için paha biçilmez bir araç olmaya devam etmektedir.

Sonuç olarak, GitHub'ın yapay zeka destekli asistanı, geliştirme süreçlerini optimize etmek, sıradan kodlamaya harcanan zamanı azaltmak ve programlamaya yaklaşmanın yenilikçi yollarını keşfetmek isteyenler için değerli bir yatırımdır. İnsan uzmanlığının tam bir yerini tutmasa da, kodlama deneyimini tamamlayan ve yükselten güçlü bir arkadaştır.

GitHub AI Kodlama Asistanı Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS)