微軟旗下程式碼託管平臺 GitHub，剛剛推出了名叫 Copilot 的 AI 程式設計輔助工具。
在將之引入整合開發環境（IDE）後，便可向程式設計師給出基於人工智慧（AI）的分析建議。而且它不僅能逐行給出分析參考意見，還能夠對完整程式碼進行遍歷。此外 GitHub 表示，Copilot 將支援多種程式語言和框架。
（來自：GitHub Blog）
不過今日推出的技術預覽版本，暫時僅限於 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 語言。
據悉，GitHub Copilot 是一個受到 OpenAI Codex 支援的新專案，後者是 OpenAI 這個非盈利組織打造的新型人工智慧系統，此前已經接手了數十億行公共程式碼的訓練。
與市面上絕大多數程式設計輔助工具相比，GitHub Copilot 的全文理解能力要強大得多。無論是文件字串、註釋、函式名稱，還是程式碼本身，它都會基於上下文合成程式碼進行匹配。
以下是 GitHub Copilot 的官方功能介紹：
可將註釋轉換為程式碼：你可描述自己想要的邏輯註釋，然後交由 GitHub Copilot 來組裝程式碼。
自動填充重複程式碼：GitHub Copilot 非常適合快速生成樣板和重複的程式碼模式。你只需給它一些例子，然後它就會生成其餘的部分。
無需辛苦除錯：所有強大的軟體工程專案，都需要對功能程式碼進行繁重的除錯。匯入單元測試包，即可讓 GitHub Copilot 與你的實現程式碼進行匹配測試。
獲取變通方案：如需評估幾種不同的替代方案，GitHub Copilot 亦能夠向你展示潛在的解決方案列表。你可直接套用，或在此基礎上進行適當的修改，以滿足實際需求。
（Copilot傳送門）
目前 GitHub Copilot 已作為Visual StudioCode 的一項擴充套件而提供，不過在試用 Copilot 之前，還請務必檢視以下來自 GitHub 團隊的快速問答（FAQ）。
（1）GitHub Copilot 到底有多好？
基於近期針對一組開源儲存庫中具有良好測試覆蓋率的 Python 函式的基準測試，我們特地清楚了函式體並要求 GitHub Copilot 對其進行填充。
結果發現，模型在初次嘗試時的準確率為 43%，十次嘗試的正確率則是 57% 。而隨著時間的推移，它肯定會變得越來越聰明。
（2）GitHub Copilot 能否幫助協助完美的程式碼？
不會。因為 GitHub Copilot 只會嘗試瞭解程式設計者的意圖，並儘可能地生成最佳程式碼。然而它給出的程式碼建議，並不總是最有效、甚至是毫無意義的。
即便如此，我們仍在努力讓 GitHub Copilot 變得更好，且其給出的任何程式碼建議，還是需要經過仔細的測試和審查。畢竟對品質的最終把控，還是在開發者自己手上。