GitHub Copilot önerilerini kodlama stilinize göre nasıl özelleştirebilirsiniz?

GitHub Copilot, üretkenliklerini optimize etmek isteyen programcılar için vazgeçilmez bir araç haline geldi . Ancak birçok kişi, önerilerini kendi kodlama stillerine uyacak şekilde özelleştirmenin mümkün olduğunun farkında değil. Copilot'u kodlama stilinize uyacak şekilde ayarlamak ve eğitmek, projelerinizin tutarlılığını artırmakla kalmaz, aynı zamanda hataları azaltır ve geliştirmeyi hızlandırır.

Bu yazıda, GitHub Copilot'ın özelleştirme mekanizmasının nasıl çalıştığını, kodunuzla eğitmek için sunduğu seçenekleri ve daha doğru öneriler almak için kod incelemelerinde yönergeleri nasıl yapılandıracağınızı inceleyeceğiz . Bu güçlü araçtan en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, okumaya devam edin.

GitHub Copilot özelleştirmesi nasıl çalışır?

GitHub Copilot, çok sayıda herkese açık kod üzerinde eğitilmiş büyük bir dil modeli kullanır . Varsayılan olarak, önerileri bu genelleştirilmiş eğitimden gelir; bu da her zaman standartlarınız veya uygulamalarınızla örtüşmeyen kod parçacıkları sunabileceği anlamına gelir . Bununla birlikte, programlama tarzınıza uyacak şekilde özelleştirmek mümkündür.

GitHub Copilot'ı özelleştirmek , kuruluşunuzun kod depolarıyla özel bir model eğitmeyi içerir ve bu da daha doğru öneriler üretmesine olanak tanır. Bu seçenek Copilot Enterprise'da mevcuttur ve çeşitli avantajlar sunar:

• Daha fazla hassasiyet: Copilot, seçilen depoların yapılarını ve kurallarını anlayarak bunlara göre kod önerir.
• Gelişmiş güvenlik:Özel model, üçüncü taraflarla veri paylaşımı yapılmadan, kurum içinde özel olarak eğitilir.
• Dahili standartlarla daha iyi uyum: Önerileri ekibinizin en iyi uygulamalarına göre ayarlayabilirsiniz.

GitHub Copilot'ta özel bir model nasıl eğitilir

Özel bir Copilot modeli oluşturmak ve bunu kendi kodunuzla eğitmek için şu adımları izleyin:

1. Kuruluşunuzun ayarlarına erişin: GitHub ayarlarına gidin ve “Copilot”u seçin.
2. “Özel Model”i seçin: Copilot ayarları içinde “Yeni bir özel model eğit” seçeneğine tıklayın.
3. Depoları seçin: Modeli kuruluştaki tüm depolar üzerinde eğitmek mi yoksa yalnızca birkaçını seçmek mi istediğinize karar verin.
4. Dillere göre filtrele:Gerekirse model eğitiminin parçası olacak özel programlama dillerini seçin.
5. Telemetri toplamayı etkinleştir: Bu seçenek, sorguları ve önerileri analiz etmenize ve modelin doğruluğunu artırmanıza olanak tanır. El tiempo.
6. Antrenmana başla: GitHub modeli eğitmeye başlayacak, bu işlem birkaç saat sürebilir.

Eğitildikten sonra, Copilot Enterprise'ı kullanan kuruluşunuzdaki tüm kullanıcılar, kuruluşunuzun koduna göre uyarlanmış öneriler alacaktır.

Kod incelemesi için kodlama politikalarının ayarlanması

GitHub Copilot'ı özelleştirmenin bir başka yolu da, kodun önceden tanımlanmış bir dizi kurala göre değerlendirilmesine olanak tanıyan yönergeler belirlemektir . Bu, Copilot'ın "Kod İnceleme" işlevi kullanılarak depo düzeyinde yapılır.

Kodlama yönergeleri, Copilot'un sorunları belirlemesine ve iyileştirmeler önermesine yardımcı olur . Her depo için en fazla altı kodlama kuralı ekleyebilirsiniz, bu da şunlara olanak tanır:

• Stilleri ve en iyi uygulamaları tanımlayın.
• Kodda yaygın hatalardan kaçının.
• Belirli dosyalara veya yollara belirli kurallar uygulayın.

Örnek politika yapılandırması:

• Başlık:Sihirli sayıları kullanmaktan kaçının.
• tanım: Tüm sabitler doğrudan sayısal değerler yerine açıklayıcı isimlerle bildirilmelidir.
• Rota desenleri: .py uzantılı dosyalar.

Bir politika eklemek için, depoda "Ayarlar"a gidin, "Copilot"ı ve ardından "Kod İncelemesi"ni seçin. Buradan yeni kurallar tanımlayabilir ve kaydetmeden önce kod örnekleriyle test edebilirsiniz.

Telemetri verileriyle önerilerin kalitesi nasıl artırılır?

GitHub Copilot, kullanım verilerini toplamanıza olanak tanır ve bu da zaman içinde önerilerinin kalitesini artırabilir. Bu veriler şunları içerir:

• Sorgular: Bir öneriye yol açan önceki kodu kaydeder.
• Kabul edilen öneriler: Kullanıcının hangi yanıtları kullandığını analiz eder.
• 30 saniye sonra kod parçacıkları: Önerinin son koda nasıl entegre edildiğini yakalar.

Bu süreç, modelin doğruluğunu artırmaya yardımcı olur ve oluşturulan kodun kuruluşun uygulamalarıyla uyumlu olmasını sağlar.

Copilot özelleştirmesinde gizlilik ve güvenlik

GitHub Copilot'ı özelleştirirken güvenlik çok önemli bir husustur . Neyse ki, GitHub çeşitli koruyucu önlemler uygulamaktadır:

• Eğitim verileri özeldir, diğer kuruluşlarla paylaşılmaz.
• Eğitilen modeller diğer istemciler için kullanılmaz.
• Telemetri verilerini hariç tutma seçeneği var daha fazla gizlilik için.

Herhangi bir zamanda özelleştirmeyi durdurmaya karar verirseniz, şablonu kuruluş ayarlarınızdan silebilirsiniz.

GitHub Copilot'ın önerilerini kodlama stilinize uyacak şekilde özelleştirmek , potansiyelini en üst düzeye çıkararak geliştirme sürecinde verimliliği ve etkinliği artırır. Kendi kodunuzla bir model eğiterek ve inceleme politikalarını yapılandırarak, ekibinizin en iyi uygulamalarıyla uyumlu daha doğru sonuçlar elde edersiniz. Ayrıca, gelişmiş gizlilik seçenekleri verilerinizin her zaman güvende kalmasını sağlar.