Hoe u GitHub Copilot-suggesties kunt aanpassen op basis van uw codeerstijl

GitHub Copilot is een onmisbare bondgenoot geworden voor programmeurs. die hun productiviteit willen optimaliseren. Veel mensen weten echter niet dat het mogelijk is om uw suggesties aan te passen aan uw eigen codeerstijl. Door Copilot af te stemmen en te trainen op uw codeerstijl, verbetert u niet alleen de samenhang van uw projecten, maar ook fouten verminderen y versnelt de ontwikkeling.

In dit artikel leggen we uit hoe aanpassingen aan GitHub Copilot werken., welke opties het biedt om het te trainen op uw code en hoe u richtlijnen instelt bij codebeoordeling om nauwkeurigere suggesties te ontvangen. Wilt u het maximale uit deze krachtige tool halen? Lees dan verder.

Hoe werkt GitHub Copilot-aanpassing?

GitHub Copilot gebruikt een groot taalmodel getraind in een grote hoeveelheid openbare code. Standaard komen de suggesties uit die algemene training, wat betekent dat het codefragmenten kan aanbieden die niet altijd passen met uw normen of praktijken. Het is echter mogelijk om het aan te passen aan uw eigen stijl. programmering.

GitHub Copilot-aanpassing is gebaseerd op het trainen van uw eigen model met de codeopslagplaatsen van uw organisatie, waardoor nauwkeurigere aanbevelingen kunnen worden gegenereerd. Deze optie is beschikbaar in Copilot Enterprise en biedt verschillende voordelen:

• Grotere precisie: Copilot stelt code voor op basis van de geselecteerde opslagplaatsen en begrijpt hun structuur en conventies.
• Verbeterde beveiliging:Het aangepaste model wordt binnen de organisatie privé getraind, zonder dat gegevens met derden worden gedeeld.
• Betere afstemming op interne normen: U kunt de suggesties aanpassen op basis van de beste werkwijzen van uw team.

Hoe je een aangepast model traint in GitHub Copilot

Het creëren aangepast Copilot-model en train het met uw code, volg dan deze stappen:

1. Toegang tot de instellingen van uw organisatie: Ga naar de GitHub-instellingen en selecteer “Copilot”.
2. Selecteer “Aangepast model”: Klik in de Copilot-instellingen op 'Een nieuw aangepast model trainen'.
3. Kies de opslagplaatsen: Bepaal of u het model wilt trainen op alle opslagplaatsen in de organisatie of dat u er slechts een paar wilt selecteren.
4. Filteren op talen: Selecteer indien nodig de specifieke programmeertalen die deel zullen uitmaken van de modeltraining.
5. Telemetrieverzameling inschakelen: Met deze optie kunt u vragen en suggesties analyseren en de nauwkeurigheid van het model verbeteren met de tijd.
6. Begin met trainen: GitHub begint met het trainen van het model, een proces dat enkele uren kan duren.

Nadat ze zijn getraind, ontvangen alle gebruikers in uw organisatie die Copilot Enterprise gebruiken, suggesties die zijn afgestemd op de code van uw organisatie.

Het instellen van coderingsbeleid voor codebeoordeling

Een andere manier om te personaliseren GitHub-copiloot is door richtlijnen vast te stellen die het mogelijk maken de code te evalueren volgens een reeks vooraf gedefinieerde regels. Dit gebeurt op repositoryniveau met behulp van de functionaliteit ‘Code Review’ van Copilot.

Coderingsrichtlijnen helpen Copilot problemen te identificeren en verbeteringen voor te stellen. U kunt maximaal zes coderingsregels per opslagplaats opnemen, waardoor u het volgende kunt doen:

• Definieer stijlen en best practices.
• Vermijd veelvoorkomende fouten in de code.
• Pas specifieke regels toe op bepaalde bestanden of paden.

Voorbeeld van beleidsconfiguratie:

• Titel: Vermijd het gebruik van magische getallen.
• Beschrijving: Alle constanten moeten worden gedeclareerd met beschrijvende namen in plaats van directe numerieke waarden.
• Routepatronen: Bestanden met extensie .py.

Om een ​​beleid toe te voegen, gaat u naar 'Instellingen' in de repository, selecteert u 'Copilot' en vervolgens 'Codebeoordeling'. Vanaf daar kun je nieuwe regels definiëren en test ze met codevoorbeelden voordat u ze opslaat.

Hoe de kwaliteit van suggesties met telemetriegegevens te verbeteren

Met GitHub Copilot kunt u Gebruik telemetrie, wat de kwaliteit van uw suggesties in de loop van de tijd kan verbeteren. Dit omvat:

• Overleg: Registreert de vorige code die tot een suggestie leidde.
• Geaccepteerde suggesties: Analyseert welke antwoorden door de gebruiker zijn gebruikt.
• Codefragmenten na 30 seconden: Geeft aan hoe de suggestie in de uiteindelijke code is geïntegreerd.

Dit proces verbetert de nauwkeurigheid van het model., zodat we zeker weten dat de gegenereerde code aansluit bij de werkwijze van de organisatie.

Privacy en veiligheid bij Copilot-aanpassing

La veiligheid is een cruciaal aspect bij het aanpassen van GitHub Copilot. Gelukkig heeft GitHub een aantal beschermingsmaatregelen geïmplementeerd:

• Trainingsgegevens zijn privé, worden niet gedeeld met andere organisaties.
• Getrainde modellen worden niet gebruikt voor andere klanten.
• Er is een optie om telemetriegegevens uit te sluiten voor meer vertrouwelijkheid.

Als u op enig moment besluit om te stoppen met aanpassen, kunt u de sjabloon verwijderen uit de instellingen van uw organisatie.

Pas GitHub Copilot-suggesties aan op basis van uw codeerstijl stelt u in staat uw potentieel te maximaliseren en de productiviteit en efficiëntie van uw ontwikkeling te verbeteren. Door een model te trainen met uw eigen code en beoordelingsbeleid in te stellen, krijgt u nauwkeurigere resultaten die aansluiten bij de best practices van uw team. Bovendien zorgen geavanceerde privacyopties ervoor dat uw gegevens te allen tijde veilig blijven.