Generowanie kodu przez AI Copilot – realne możliwości w środowisku deweloperskim

27.04.26 r.

Postępujące zminay w środowisku sztucznej inteligencji (AI) pozwalają obecnie w bardzo szerokim zakresie wykorzystać funkcje Copilot do tworzenia nowego kodu jaki poprawiania istniejącego.

Generowanie kodu przez AI Copilot od Microsoftu to zaawansowane wsparcie oparte na sztucznej inteligencji (modele OpenAI), które automatyzuje pisanie, debugowanie i wyjaśnianie kodu w różnych językach programowania. Copilot działa zarówno jako ogólny asystent w przeglądarce/systemie Windows, jak i specjalistyczne narzędzie zintegrowane ze środowiskami programistycznymi np. Visual Studio Code (środowiska IDE).  Narzędzie to opiera się na zaawansowanych modelach OpenAI (Codex) i jest zintegrowane ze środowiskami deweloperskimi.

Jak działa generowanie kodu?

1. Sugestie w czasie rzeczywistym: Podczas pisania kodu, Copilot podpowiada kolejne linie kodu, ucząc się jednocześnie stylu pisania kodu użytkownika. Kolejne etapy podpowiadania kodu, będą coraz bardziej zblizone do stylu dewelopera.
2. Opis w języku naturalnym: Można napisać komentarz typu: „ // Funkcja do weryfikowania numeru telefonu”, a Copilot wygeneruje właściwy kod.
3. Refaktoryzacja i wyjaśnianie: Copilot potrafi wyjaśnić skomplikowane fragmenty kodu lub zaproponować ich optymalizację.
4. Tworzenie dokumentacji:  Asystent może automatycznie generować komentarze i dokumentację techniczną do napisanego kodu.

Dodawanie do swojego projektu kodu wygenerowanego przez AI, przy użyciu funkcji Copilot w środowisku programistycznyczm Visual Studio Code, pozwala tworzyć kod przy wykorzystaniu języka naturalnego. Srodowisko dostosowane jest do szeregu języków programowania: c#, VB, Python, SQL, JavaScript itp. Należy zwrócic uwagę, że wygenerowany kod jest bardzo dobrej jakości.

Przykład generowania funkcji walidacyjnej z wykorzystaniem wyrażeń regularnych
Źródło: learn.microsoft.com
Przy każdej podpowiedzi kodu reazizowanego przez Copilot’a, pojawia się mozliwość przekazania opini co do jakości kodu, w celu usprawnienia procesów dodtosowania generowania kodu w przyszłości.

Źródło: learn.microsoft.com
Nie ulega wątpliwości, że obecnie metodologia tworzenia kodu, przenosi swój nacisk naśrodowiska sztucznej inteligencji, pozostawiając deweloperom dbanie o całokształt całego projektu. Wykorzystanie Microsoft Copilot ma wiele zalet m.in.:

• Zwiększenie produktywności: Szybsze pisanie kodu i automatyzacja powtarzalnych zadań.
• Obsługa wielu języków: Python, JavaScript, C#, C++, SQL i inne.
• Wsparcie w nauce: Pomaga zrozumieć nowe biblioteki lub języki programowania.
• Szybkie debugowanie: Sugeruje poprawki błędów w czasie rzeczywistym. 
• Prototypy: Copilot jest szczególnie użyteczny do szybkiego prototypowania i przyspieszania rutynowych zadań programistycznych, działając jako "wirtualny partner".

Wiele osób zadaje sobie pytania:

• Jak można ocenić kod wygenerowany przez AI przy użyciu funkcji Copilot? Jakie metryki są używane do oceny wydajności?

Nie ulega wątpliwości, że funkcje generowania kodu przeszły gruntowna weryfikację i testy przed jej opublikowaniem. Ponadto kod generowany przez AI opiera się o opinie dewelopeów, raportujących jakość kodu.

Jakie są ograniczenia przy tej technice generowania kodu?

• Konieczność weryfikacji: Kod wygenerowany przez AI musi być sprawdzany przez człowieka. Copilot może czasami generować błędy logiczne, nieoptymalne rozwiązania lub nieistniejące biblioteki.
• Bezpieczeństwo: Choć narzędzie unika znanych podatności, wygenerowany kod może wymagać dodatkowej walidacji pod kątem bezpieczeństwa.
• Zależność od szczegółowości polecenia generowania kodu:  Jakość kodu zależy od precyzji opisu ( tzw. inżynieria monitu) – im lepszy opis celu w języku naturalnym, tym lepszy rezultat.

 

Autor 

Tomasz Skurniak 
Certyfikowany trener Microsoft (MCT). Specjalizuje się w szkoleniach z zakresu Baz Danych, Programowania w języku .NET oraz C#, Azure, Windows Server oraz Power BI. Jest twórcą szkoleń z zakresu Baz danych MS SQL oraz Oracle. Posiada ponad 20 letnie doświadczenie w prowadzeniu autoryzowanych szkoleń dla specjalistów IT. Ukończył studia wyższe na Politechnice Poznańskiej zdobywając dyplom magistra inżyniera.  Zrealizował szkolenia dla setek Klientów z sektora publicznego oraz prywatnego co potwierdzają liczne referencje.