- A+
DevOps&SRE 博客iqsing.github.io
之前提交的github copilot技术预览版申请，今天收到准入邮件，于是安上试一试这个准备把我送去电子厂上班的copy a lot ？
官网及申请地址：https://copilot.github.com/
小作文包含如下内容：
-
copilot简单介绍
-
使用python对copilot做些简单使用测试
-
使用copilot对LeetCode 题目解答
一、copilot简单介绍
github copilot（副驾驶）目前只适用于vscode的扩展插件，它依赖于github数十亿公开代码库的训练而成的AI编码辅助器（包括整行代码提供或函数建议），目前支持数十种编程语言，技术预览版对 Python、JavaScript、TypeScript、Ruby 和 Go 的表现尤其出色。
他的工作原理：通过大量公共代码库对AI模型训练后构建成copilot服务，服务接收来自copilot插件返回的提要编码，并提供代码建议，插件又将来自程序员对建议的采纳性的回传到copilot服务，如此反复强化AI模型。
下图以蔽之：
二、使用python对copilot做些简单使用测试
在vscode插件中我们安上Github Copilot，建一个测试文件Copilot_test.py
1.获取列表的最大和最小值的函数
我们要写的可能看起来是这样的
'''Function to get the max and min values of a list'''def get_max_min(my_list):
max_value = max(my_list)
min_value = min(my_list)
return max_value, min_valuedef main():
my_list = [1,2,3,4,5]
max_value, min_value = get_max_min(my_list)
print("Max value:", max_value)
print("Min value:", min_value)
if __name__ == "__main__":
main()
注释是copilot的关键部分，所有AI的是基于大数据的应用，甚至可以把copilot简单的认为是对github代码库的检索...
2.一个计算器
copilot给出的建议允许我们进行选择，通过Alt+[,Alt+]对建议上下查看。
我们可以使用Ctrl+Eeter打开建议结果面板，可以看到对应这些建议，copilot给了我们是10个解决方案
三、使用copilot对LeetCode 题目解答
我们在LeetCode找一题【回文数】，题目如下：
然后我们把题目写到代码注释中
代码区的类也加过来
看起来我们的代码就是这样的，灰色code的copilot给出的建议
我们选择其中一种建议放到LeetCode的执行看看
这个建议似乎不太理想...勇敢牛牛不怕困难，有兴趣的同学可以看看困难模式的题目哦，PS：对于中文的注释不确定copilot能百分之百给出回应。
copilot就像它的名字一样【副驾驶】，正经事还是得你来干，不过未来可能会一个不错的协助工具。
