Comment personnaliser les suggestions de GitHub Copilot en fonction de votre style de codage

GitHub Copilot est devenu un allié essentiel pour les programmeurs. cherchant à optimiser leur productivité. Cependant, de nombreuses personnes ne savent pas qu’il est possible de personnaliser vos suggestions pour les adapter à votre propre style de codage. Le réglage et la formation de Copilot avec votre style de codage améliorent non seulement cohésion de vos projets, mais aussi réduire les erreurs y accélère le développement.

Dans cet article, nous allons explorer le fonctionnement de la personnalisation de GitHub Copilot., quelles options il offre pour l'entraîner sur votre code et comment configurer des directives dans la révision du code pour recevoir des suggestions plus précises. Si vous souhaitez tirer le meilleur parti de cet outil puissant, lisez la suite.

Comment fonctionne la personnalisation de GitHub Copilot ?

GitHub Copilot utilise un grand modèle de langage formé à une grande quantité de code public. Par défaut, ses suggestions proviennent de cette formation généralisée, ce qui signifie qu'il peut proposer des extraits de code qui ne sont pas toujours ajuster avec vos normes ou pratiques. Cependant, il est possible de le personnaliser pour l'adapter à votre style de programmation.

La personnalisation de GitHub Copilot est basée sur la formation de votre propre modèle avec les référentiels de code de votre organisation, lui permettant de générer des recommandations plus précises. Cette option est disponible dans Copilot Enterprise et offre plusieurs avantages :

• Plus de précision:Copilot suggère du code basé sur les référentiels sélectionnés, en comprenant leur structure et leurs conventions.
• Amélioration de la sécurité:Le modèle personnalisé est formé en privé au sein de l'organisation sans partager de données avec des tiers.
• Meilleur alignement avec les normes internes:Vous pouvez ajuster les suggestions en fonction des meilleures pratiques de votre équipe.

Comment former un modèle personnalisé dans GitHub Copilot

Pour créer un modèle de copilote personnalisé et entraînez-le avec votre code, suivez ces étapes :

1. Accédez aux paramètres de votre organisation:Accédez aux paramètres GitHub et sélectionnez « Copilote ».
2. Sélectionnez « Modèle personnalisé »:Dans les paramètres Copilot, cliquez sur « Former un nouveau modèle personnalisé ».
3. Choisissez les référentiels: Décidez si vous souhaitez former le modèle sur tous les référentiels de l’organisation ou en sélectionner seulement quelques-uns.
4. Filtrer par langues:Si nécessaire, sélectionnez les langages de programmation spécifiques qui feront partie de la formation du modèle.
5. Activer la collecte de télémétrie:Cette option vous permet d'analyser les requêtes et les suggestions, améliorant ainsi la précision du modèle avec le temps.
6. Commence l'entraînement:GitHub commencera à former le modèle, un processus qui peut prendre plusieurs heures.

Une fois formés, tous les utilisateurs de votre organisation utilisant Copilot Enterprise recevront des suggestions adaptées au code de votre organisation.

Définition des politiques de codage pour la révision du code

Une autre façon de personnaliser Copilote GitHub consiste à établir des lignes directrices qui permettent d'évaluer le code selon un ensemble de règles prédéfinies. Cela se fait au niveau du référentiel à l’aide de la fonctionnalité « Révision de code » de Copilot.

Les directives de codage aident Copilot à identifier les problèmes et à suggérer des améliorations. Vous pouvez inclure jusqu'à six règles d'encodage par référentiel, permettant :

• Définir les styles et les meilleures pratiques.
• Évitez les erreurs courantes dans le code.
• Appliquer des règles spécifiques à certains fichiers ou chemins.

Exemple de configuration de politique :

• Titre:Évitez d’utiliser des nombres magiques.
• RÉPARER BLOC ABS INFINITI:Toutes les constantes doivent être déclarées avec des noms descriptifs plutôt que des valeurs numériques directes.
• Modèles d'itinéraire:Fichiers avec l'extension .py.

Pour ajouter une politique, accédez à « Paramètres » dans le référentiel, sélectionnez « Copilote » puis « Révision du code ». De là, vous pouvez définir de nouvelles règles et testez-les avec des exemples de code avant de les enregistrer.

Comment améliorer la qualité des suggestions avec les données de télémétrie

GitHub Copilot vous permet de collecter Télémétrie d'utilisation, ce qui peut améliorer la qualité de vos suggestions au fil du temps. Cela comprend :

• Consultations:Enregistre le code précédent qui a conduit à une suggestion.
• Suggestions acceptées:Analyse les réponses utilisées par l'utilisateur.
• Extraits de code après 30 secondes:Capture la manière dont la suggestion a été intégrée dans le code final.

Ce processus permet d’améliorer la précision du modèle., en veillant à ce que le code généré soit conforme aux pratiques de l'organisation.

Confidentialité et sécurité dans la personnalisation de Copilot

La sécurité est un aspect crucial lors de la personnalisation de GitHub Copilot. Heureusement, GitHub implémente plusieurs mesures de protection :

• Les données de formation sont privées, ne sont pas partagées avec d’autres organisations.
• Les modèles formés ne sont pas utilisés pour d'autres clients.
• Il existe une option pour exclure les données de télémétrie pour une plus grande confidentialité.

Si à tout moment vous décidez d’interrompre la personnalisation, vous pouvez supprimer le modèle des paramètres de votre organisation.

Personnalisez les suggestions de GitHub Copilot en fonction de votre style de codage vous permet de maximiser votre potentiel, en améliorant la productivité et l'efficacité du développement. En formant un modèle avec votre propre code et en définissant des politiques de révision, vous obtenez des résultats plus précis qui correspondent aux meilleures pratiques de votre équipe. De plus, des options de confidentialité avancées garantissent que vos données restent sécurisées à tout moment.