- Latih model tersuai di GitHub kopilot meningkatkan ketepatan cadangan.
- Dasar semakan kod membolehkan anda menentukan peraturan dan piawaian untuk projek.
- Menggunakan data telemetri membantu memperhalusi cadangan Copilot.
- Copilot memastikan privasi data pada setiap peringkat pemperibadian.
GitHub Copilot telah menjadi sekutu penting untuk pengaturcara. berusaha untuk mengoptimumkan produktiviti mereka. Walau bagaimanapun, ramai orang tidak menyedari bahawa adalah mungkin untuk menyesuaikan cadangan anda agar sesuai dengan gaya pengekodan anda sendiri. Penalaan dan latihan Copilot dengan gaya pengekodan anda bukan sahaja menambah baik koheren projek anda, tetapi juga mengurangkan ralat y mempercepatkan pembangunan.
Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara penyesuaian Copilot GitHub berfungsi., apakah pilihan yang ditawarkan untuk melatihnya pada kod anda dan cara menyediakan arahan dalam semakan kod untuk menerima cadangan yang lebih tepat. Jika anda ingin memanfaatkan sepenuhnya alat berkuasa ini, baca terus.
Bagaimanakah penyesuaian Copilot GitHub berfungsi?
GitHub Copilot menggunakan a model bahasa yang besar dilatih dalam sejumlah besar kod awam. Secara lalai, cadangannya datang daripada latihan umum itu, yang bermaksud ia boleh menawarkan coretan kod yang tidak selalunya sesuai dengan piawaian atau amalan anda. Walau bagaimanapun, adalah mungkin untuk menyesuaikannya agar sesuai dengan gaya anda pengaturcaraan.
Penyesuaian Copilot GitHub adalah berdasarkan latihan model anda sendiri dengan repositori kod organisasi anda, membolehkannya menjana pengesyoran yang lebih tepat. Pilihan ini tersedia dalam Copilot Enterprise dan menawarkan beberapa faedah:
- Ketepatan yang lebih besar: Copilot mencadangkan kod berdasarkan repositori yang dipilih, memahami struktur dan konvensyennya.
- Keselamatan ditingkatkan: Model tersuai dilatih secara peribadi dalam organisasi tanpa berkongsi data dengan pihak ketiga.
- Penjajaran yang lebih baik dengan piawaian dalaman: Anda boleh melaraskan cadangan berdasarkan amalan terbaik pasukan anda.
Bagaimana untuk melatih model tersuai dalam GitHub Copilot
Untuk membuat model Copilot tersuai dan latihnya dengan kod anda, ikuti langkah berikut:
- Akses tetapan organisasi anda: Pergi ke tetapan GitHub dan pilih “Copilot”.
- Pilih "Model Tersuai": Dalam tetapan Copilot, klik "Latih model tersuai baharu."
- Pilih repositori: Tentukan sama ada anda ingin melatih model pada semua repositori dalam organisasi atau pilih beberapa sahaja.
- Tapis mengikut bahasa: Jika perlu, pilih bahasa pengaturcaraan khusus yang akan menjadi sebahagian daripada latihan model.
- Dayakan pengumpulan telemetri: Pilihan ini membolehkan anda menganalisis pertanyaan dan cadangan, meningkatkan ketepatan model dengan el tiempo.
- Mulakan latihan: GitHub akan mula melatih model, proses yang mungkin mengambil masa beberapa jam.
Setelah dilatih, semua pengguna dalam organisasi anda yang menggunakan Copilot Enterprise akan menerima cadangan yang disesuaikan dengan kod organisasi anda.
Menetapkan dasar pengekodan untuk semakan kod
Satu lagi cara untuk menyesuaikan GitHub Copilot adalah dengan mewujudkan garis panduan yang membolehkan kod dinilai mengikut set peraturan yang telah ditetapkan. Ini dilakukan di peringkat repositori menggunakan fungsi "Semakan Kod" Copilot.
Garis panduan pengekodan membantu Copilot mengenal pasti isu dan mencadangkan penambahbaikan. Anda boleh memasukkan sehingga enam peraturan pengekodan setiap repositori, membenarkan:
- Tentukan gaya dan amalan terbaik.
- Elakkan ralat biasa dalam kod.
- Gunakan peraturan khusus pada fail atau laluan tertentu.
Contoh konfigurasi dasar:
- Tajuk: Elakkan menggunakan nombor ajaib.
- Huraian: Semua pemalar hendaklah diisytiharkan dengan nama deskriptif dan bukannya nilai angka langsung.
- Corak laluan: Fail dengan sambungan .py.
Untuk menambah dasar, pergi ke "Tetapan" dalam repositori, pilih "Copilot" dan kemudian "Semakan Kod". Dari situ anda boleh menentukan peraturan baru dan uji mereka dengan contoh kod sebelum menyimpannya.
Bagaimana untuk meningkatkan kualiti cadangan dengan data telemetri
GitHub Copilot membolehkan anda mengumpul Penggunaan telemetri, yang boleh meningkatkan kualiti cadangan anda dari semasa ke semasa. Ini termasuk:
- Pertanyaan: Merekod kod sebelumnya yang membawa kepada cadangan.
- Cadangan yang diterima: Menganalisis respons yang digunakan oleh pengguna.
- Coretan kod selepas 30 saat: Menangkap cara cadangan itu disepadukan ke dalam kod akhir.
Proses ini membantu meningkatkan ketepatan model., memastikan kod yang dihasilkan sejajar dengan amalan organisasi.
Privasi dan keselamatan dalam penyesuaian Copilot
La keselamatan adalah aspek penting apabila menyesuaikan GitHub Copilot. Nasib baik, GitHub melaksanakan beberapa langkah perlindungan:
- Data latihan adalah peribadi, tidak dikongsi dengan organisasi lain.
- Model terlatih tidak digunakan untuk pelanggan lain.
- Terdapat pilihan untuk mengecualikan data telemetri untuk kerahsiaan yang lebih besar.
Jika pada bila-bila masa anda memutuskan untuk menghentikan penyesuaian, anda boleh memadamkan templat daripada tetapan organisasi anda.
Sesuaikan cadangan Copilot GitHub berdasarkan gaya pengekodan anda membolehkan anda memaksimumkan potensi anda, meningkatkan produktiviti dan kecekapan dalam pembangunan. Dengan melatih model dengan kod anda sendiri dan menetapkan dasar semakan, anda mendapat hasil yang lebih tepat yang sejajar dengan amalan terbaik pasukan anda. Selain itu, pilihan privasi lanjutan memastikan data anda kekal selamat pada setiap masa.
Penulis yang bersemangat tentang dunia bait dan teknologi secara umum. Saya suka berkongsi pengetahuan saya melalui penulisan, dan itulah yang akan saya lakukan dalam blog ini, menunjukkan kepada anda semua perkara yang paling menarik tentang alat, perisian, perkakasan, trend teknologi dan banyak lagi. Matlamat saya adalah untuk membantu anda mengemudi dunia digital dengan cara yang mudah dan menghiburkan.