Como personalizar sugestões do GitHub Copilot com base no seu estilo de codificação

O GitHub Copilot se tornou um aliado essencial para programadores. buscando otimizar sua produtividade. No entanto, muitas pessoas não sabem que é possível personalizar suas sugestões para adequá-las ao seu próprio estilo de codificação. Ajustar e treinar o Copilot com seu estilo de codificação não apenas melhora a coerência dos seus projetos, mas também reduzir erros y acelera o desenvolvimento.

Neste artigo, exploraremos como funciona a personalização do GitHub Copilot., quais opções ele oferece para treiná-lo em seu código e como configurar diretivas na revisão de código para receber sugestões mais precisas. Se você quiser aproveitar ao máximo essa ferramenta poderosa, continue lendo.

Como funciona a personalização do GitHub Copilot?

O GitHub Copilot usa um modelo de linguagem grande treinado em uma grande quantidade de código público. Por padrão, suas sugestões vêm desse treinamento generalizado, o que significa que ele pode oferecer trechos de código que nem sempre são em forma com seus padrões ou práticas. No entanto, é possível personalizá-lo para se adequar ao seu estilo de programação.

A personalização do GitHub Copilot é baseada no treinamento do seu próprio modelo com os repositórios de código da sua organização, permitindo gerar recomendações mais precisas. Esta opção está disponível no Copilot Enterprise e oferece vários benefícios:

• Maior precisão: O Copilot sugere código com base nos repositórios selecionados, entendendo sua estrutura e convenções.
• Segurança aprimorada: O modelo personalizado é treinado privadamente dentro da organização, sem compartilhar dados com terceiros.
• Melhor alinhamento com os padrões internos: Você pode ajustar as sugestões com base nas melhores práticas da sua equipe.

Como treinar um modelo personalizado no GitHub Copilot

Para criar um modelo copiloto personalizado e treiná-lo com seu código, siga estes passos:

1. Acesse as configurações da sua organização: Vá para as configurações do GitHub e selecione “Copilot”.
2. Selecione “Modelo personalizado”: Nas configurações do Copilot, clique em “Treinar um novo modelo personalizado”.
3. Escolha os repositórios: Decida se você deseja treinar o modelo em todos os repositórios da organização ou selecionar apenas alguns.
4. Filtrar por idiomas: Se necessário, selecione as linguagens de programação específicas que farão parte do treinamento do modelo.
5. Habilitar coleta de telemetria: Esta opção permite analisar consultas e sugestões, melhorando a precisão do modelo com o tempo.
6. Comece a treinar: O GitHub começará a treinar o modelo, um processo que pode levar várias horas.

Após o treinamento, todos os usuários da sua organização que usam o Copilot Enterprise receberão sugestões adaptadas ao código da sua organização.

Definir políticas de codificação para revisão de código

Outra maneira de personalizar Copiloto do GitHub é estabelecer diretrizes que permitam que o código seja avaliado de acordo com um conjunto de regras predefinidas. Isso é feito no nível do repositório usando a funcionalidade “Code Review” do Copilot.

As diretrizes de codificação ajudam o Copilot a identificar problemas e sugerir melhorias. Você pode incluir até seis regras de codificação por repositório, permitindo:

• Defina estilos e melhores práticas.
• Evite erros comuns no código.
• Aplique regras específicas a determinados arquivos ou caminhos.

Exemplo de configuração de política:

• título: Evite usar números mágicos.
• Descrição: Todas as constantes devem ser declaradas com nomes descritivos em vez de valores numéricos diretos.
• Padrões de rota: Arquivos com extensão .py.

Para adicionar uma política, vá em “Configurações” dentro do repositório, selecione “Copilot” e depois “Revisão de código”. De lá você pode definir novas regras e testá-los com exemplos de código antes de salvá-los.

Como melhorar a qualidade das sugestões com dados de telemetria

O GitHub Copilot permite que você colete Telemetria de uso, o que pode melhorar a qualidade das suas sugestões ao longo do tempo. Isso inclui:

• consultas: Registra o código anterior que levou a uma sugestão.
• Sugestões aceitas: Analisa quais respostas foram utilizadas pelo usuário.
• Trechos de código após 30 segundos: Captura como a sugestão foi integrada ao código final.

Esse processo ajuda a melhorar a precisão do modelo., garantindo que o código gerado esteja alinhado com as práticas da organização.

Privacidade e segurança na personalização do Copilot

La segurança é um aspecto crucial ao personalizar o GitHub Copilot. Felizmente, o GitHub implementa diversas medidas de proteção:

• Os dados de treinamento são privados, não são compartilhados com outras organizações.
• Modelos treinados não são usados ​​para outros clientes.
• Existe uma opção para excluir dados de telemetria para maior confidencialidade.

Se a qualquer momento você decidir descontinuar a personalização, poderá excluir o modelo das configurações da sua organização.

Personalize as sugestões do GitHub Copilot com base no seu estilo de codificação permite que você maximize seu potencial, melhorando a produtividade e a eficiência no desenvolvimento. Ao treinar um modelo com seu próprio código e definir políticas de revisão, você obtém resultados mais precisos e alinhados às melhores práticas da sua equipe. Além disso, opções avançadas de privacidade garantem que seus dados permaneçam seguros o tempo todo.