Github co-pilot for AI Coding: review, features & use cases

좋은 것들

자동 완성은 단순히 템플릿에서 추측하는 것이 아니라 실제로 실제 코드에서 학습합니다. "def pars_csv"를 입력했는데 팬더, 오류 검사, 심지어 try-exc 블록이 포함된 전체 기능이 제안되었습니다. 한 줄도 쓸 필요가 없었습니다. 그리고 특정 열에 대한 필터를 추가하라고 요청하면 한 번에 완료되었습니다. 자연어 프롬프트가 예상보다 잘 작동합니다. "이 목록을 가격 내림차순으로 정렬"이라고 입력하면 깔끔한 람다 정렬이 이루어졌습니다. 마법은 아니지만, 더 이상 무거운 짐을 지고 있다는 느낌이 들지 않을 만큼 충분히 가깝습니다.

그다지 좋지 않은 것

완벽하지 않습니다. 때로는 올바르게 보이지만 실행하면 중단되는 코드를 제안하기도 합니다. 존재하지 않는 라이브러리를 사용하는 완벽하게 형식화된 JSON 응답 생성기를 얻은 적이 있습니다. 수동으로 수정해야 했습니다. 또한 GitHub 저장소에 있거나 파일이 열려 있지 않으면 프로젝트 구조를 알 수 없습니다. 따라서 로컬에서 무언가를 해킹하는 경우 일종의 맹인입니다. 그리고 예, Windows에서만 무료입니다. 소스에 macOS 또는 Linux 지원에 대한 언급이 없으므로 다른 OS를 사용하는 경우 운이 좋지 않습니다. 또한 코딩 방법을 배우는 것을 대체할 수 없습니다. 사람들이 제안 사항을 이해하지 못한 채 복사하여 붙여넣고 나중에 디버깅하는 데 어려움을 겪는 것을 보았습니다.

결론

초보자이거나 반복적인 코드를 많이 작성하는 사람이라면 AI 코딩을 위한 GitHub Copilot: Windows용 검토, 기능 및 사용 사례를 다운로드할 가치가 있습니다. 무료이며 VS Code에서 작동하며 상용구 작성 시간을 절약해 줍니다. 그러나 맹목적으로 의존하지 마십시오. 코더 대체품이 아닌 스마트 어시스턴트처럼 사용하세요. 이미 IDE에 익숙하고 손으로 잡을 필요가 없다면 건너뛰세요. 하지만 매일 같은 패턴을 입력하는 데 지쳤다면 한 번 시도해 보세요. 그러면 아침이 더 쉬워질 수도 있습니다.