如何评价 GitHub 与 OpenAI 合作推出的 AI 代码建议方案 Copilot?
GitHub Copilot：AI 辅助编程的利刃还是双刃剑？
GitHub Copilot，这个由 GitHub 和 OpenAI 强强联合推出的 AI 代码建议方案，自问世以来便在全球开发者社区掀起了不小的波澜。它究竟是提升编程效率的神兵利器，还是会潜移默化地削弱开发者能力的“潘多拉魔盒”？要评价 Copilot，我们需要将其置于一个更广阔的视角下，细致审视其带来的机遇与挑战。
Copilot 的“强大”之处：效率的 Turbo 增压器
无可否认，Copilot 最直接、最令人兴奋的优势在于其惊人的代码生成能力。它就像一位经验丰富、知识渊博的“影子搭档”，在你编写代码时，能够实时预测并提供下一行甚至下一段代码的建议。这种能力在以下几个方面表现得尤为突出：
boilerplate 代码的解放： 撰写大量的重复性、模板化代码是编程中常见的“痛点”。无论是设置类、处理数据结构、还是构建 API 端点，Copilot 都能迅速填补这些空白，将开发者从繁琐的劳动中解放出来，让他们能更专注于核心逻辑的思考。
探索未知 API 和库的捷径： 当面对一个不熟悉的库或 API 时，开发者通常需要翻阅文档、搜索示例。Copilot 凭借其海量训练数据的优势，能够直接给出使用这些接口的代码片段，极大地降低了学习成本和试错成本。
快速原型开发和 POC： 在项目初期，快速验证一个想法的可行性至关重要。Copilot 能够帮助开发者迅速搭建起基础框架和功能原型，加速概念验证的过程，从而更快地迭代和调整方向。
减少语法错误和低级错误： 很多时候，编码失误并非源于逻辑错误，而是由于拼写错误、参数遗漏等低级疏忽。Copilot 在生成代码时，往往能够遵循正确的语法和常用的实践，在一定程度上减少这类错误的发生。
激发新的编程思路： 有时，开发者可能会陷入思维定势。Copilot 提供的出人意料的代码建议，可能会启发开发者从新的角度思考问题，发现更优雅或更高效的解决方案。
Copilot 的“隐忧”：潜在的陷阱与需要警惕之处
然而，任何强大的技术都伴随着潜在的风险，Copilot 也不例外。在其光鲜亮丽的效率背后，也隐藏着一些值得我们深思和警惕的问题：
对开发者技能的“钝化”效应： 这是 Copilot 最受争议的一点。过度依赖 AI 的代码建议，是否会导致开发者对基础知识的掌握和对底层原理的理解变得模糊？当 AI 无法提供帮助时，开发者是否会显得“束手无策”？例如，新手开发者如果完全依赖 Copilot 生成所有代码，可能永远无法真正理解代码是如何工作的，也无法掌握调试和优化这些基本技能。
代码质量与安全性隐患： Copilot 生成的代码并非百分之百完美。它可能包含效率低下的实现、不符合最佳实践的代码，甚至存在安全漏洞。如果开发者不加思索地直接采纳，可能会将这些问题带入项目中，埋下隐患。尤其是对于敏感的系统和安全要求极高的应用，完全依赖 AI 生成的代码是极其危险的。
版权与知识产权的灰色地带： Copilot 的训练数据来源于 GitHub 上大量的开源代码。其生成代码的版权归属和知识产权问题，一直是一个悬而未决的难题。如果 Copilot 生成的代码与现有代码库过于相似，是否会构成侵权？这在法律和道德层面都存在争议。
“幻觉”与不准确的代码： 尽管 Copilot 强大，但它并非万能。在处理复杂、非标准或高度专业化的场景时，它可能会产生“幻觉”，生成看似合理但实际上错误或不相关的代码。开发者需要具备识别和纠正这些错误的能力。
对特定语言和范式的偏见： 训练数据决定了 AI 的输出。如果训练数据中存在对某些编程语言、框架或编程范式的偏见，Copilot 的建议也可能随之表现出这些偏见，限制了开发者的选择。
“黑箱”操作的不可控性： Copilot 的内部工作机制对于普通开发者而言是“黑箱”。理解其生成逻辑、进行精细化调优的难度较大，这使得开发者在某些情况下难以完全掌控代码的生成过程。
如何“驾驭”Copilot：成为 AI 的“指挥官”而非“奴隶”
要充分发挥 Copilot 的优势并规避其风险，关键在于如何将其视为一个强大的工具，而不是一个全权代理者。开发者需要扮演的是“指挥官”的角色，而不是被动的“采纳者”。以下是一些关键的思考方向：
将 Copilot 作为“智能助手”，而非“代码生成器”： 把它想象成一个能够提供快速草稿、建议和参考的搭档。开发者仍然是代码的最终设计者、审查者和决策者。
批判性思维与深入理解： 永远不要盲目接受 Copilot 的建议。在采纳任何代码之前，务必花时间去理解其逻辑、评估其效率、检查其潜在的错误和安全问题。这需要开发者具备扎实的编程基础和审慎的态度。
“教导”Copilot： 通过编写清晰、符合规范的代码，提供准确的注释和文档，实际上是在“教导”Copilot 学习你的编码风格和项目需求。良好的输入才能获得更精准的输出。
专注于更高层次的抽象： 将 Copilot 承担的重复性、模式化的任务，用来解放自己的思维，去思考更具挑战性的算法设计、系统架构和业务逻辑。
保持学习的动力： 不要让 Copilot 成为学习的“拐杖”。持续学习新的编程技术、框架和最佳实践，保持自己的核心竞争力。
负责任地使用： 对于开源项目，要注意 Copilot 生成代码的版权问题。在涉及安全或敏感业务的代码编写中，要格外谨慎，必要时完全放弃 AI 辅助。
探索更多“AI+编程”的协同模式： 未来，AI 在编程领域的应用会更加广泛。开发者需要积极探索与 AI 协同工作的各种可能性，包括代码审查、测试生成、文档编写等，从而构建更高效、更可靠的开发流程。
总结：
GitHub Copilot 是一项具有颠覆性潜力的技术，它极大地提升了编程的效率，改变了我们与代码交互的方式。然而，它并非完美无缺的“银弹”。对 Copilot 的评价，不应仅仅停留在其“能做什么”，更要深入思考其“如何影响我们”。
Copilot 更像是一把磨砺有加的“双刃剑”。 善加利用，它可以成为开发者提升生产力的“Turbo 增压器”，帮助我们更快、更好地完成工作；但若使用不当，则可能削弱我们的基础技能，埋下质量和安全的隐患。
最终，Copilot 的价值将取决于我们如何去“驾驭”它。只有成为一名能够明辨是非、审慎判断、并能与 AI 智慧协同的开发者，才能真正让 Copilot 发挥出它最大的潜力，而不是被其裹挟。 这也意味着，未来的程序员，不仅需要掌握编程语言和算法，更需要具备与 AI 协作、评估 AI 输出、并最终对代码质量负全责的“软技能”。
GitHub Copilot，这个由 GitHub 和 OpenAI 强强联合推出的 AI 代码建议方案，自问世以来便在全球开发者社区掀起了不小的波澜。它究竟是提升编程效率的神兵利器，还是会潜移默化地削弱开发者能力的“潘多拉魔盒”？要评价 Copilot，我们需要将其置于一个更广阔的视角下，细致审视其带来的机遇与挑战。
Copilot 的“强大”之处：效率的 Turbo 增压器
无可否认，Copilot 最直接、最令人兴奋的优势在于其惊人的代码生成能力。它就像一位经验丰富、知识渊博的“影子搭档”，在你编写代码时，能够实时预测并提供下一行甚至下一段代码的建议。这种能力在以下几个方面表现得尤为突出：
boilerplate 代码的解放： 撰写大量的重复性、模板化代码是编程中常见的“痛点”。无论是设置类、处理数据结构、还是构建 API 端点，Copilot 都能迅速填补这些空白，将开发者从繁琐的劳动中解放出来，让他们能更专注于核心逻辑的思考。
探索未知 API 和库的捷径： 当面对一个不熟悉的库或 API 时，开发者通常需要翻阅文档、搜索示例。Copilot 凭借其海量训练数据的优势，能够直接给出使用这些接口的代码片段，极大地降低了学习成本和试错成本。
快速原型开发和 POC： 在项目初期，快速验证一个想法的可行性至关重要。Copilot 能够帮助开发者迅速搭建起基础框架和功能原型，加速概念验证的过程，从而更快地迭代和调整方向。
减少语法错误和低级错误： 很多时候，编码失误并非源于逻辑错误，而是由于拼写错误、参数遗漏等低级疏忽。Copilot 在生成代码时，往往能够遵循正确的语法和常用的实践，在一定程度上减少这类错误的发生。
激发新的编程思路： 有时，开发者可能会陷入思维定势。Copilot 提供的出人意料的代码建议，可能会启发开发者从新的角度思考问题，发现更优雅或更高效的解决方案。
Copilot 的“隐忧”：潜在的陷阱与需要警惕之处
然而，任何强大的技术都伴随着潜在的风险，Copilot 也不例外。在其光鲜亮丽的效率背后，也隐藏着一些值得我们深思和警惕的问题：
对开发者技能的“钝化”效应： 这是 Copilot 最受争议的一点。过度依赖 AI 的代码建议，是否会导致开发者对基础知识的掌握和对底层原理的理解变得模糊？当 AI 无法提供帮助时，开发者是否会显得“束手无策”？例如，新手开发者如果完全依赖 Copilot 生成所有代码，可能永远无法真正理解代码是如何工作的，也无法掌握调试和优化这些基本技能。
代码质量与安全性隐患： Copilot 生成的代码并非百分之百完美。它可能包含效率低下的实现、不符合最佳实践的代码，甚至存在安全漏洞。如果开发者不加思索地直接采纳，可能会将这些问题带入项目中，埋下隐患。尤其是对于敏感的系统和安全要求极高的应用，完全依赖 AI 生成的代码是极其危险的。
版权与知识产权的灰色地带： Copilot 的训练数据来源于 GitHub 上大量的开源代码。其生成代码的版权归属和知识产权问题，一直是一个悬而未决的难题。如果 Copilot 生成的代码与现有代码库过于相似，是否会构成侵权？这在法律和道德层面都存在争议。
“幻觉”与不准确的代码： 尽管 Copilot 强大，但它并非万能。在处理复杂、非标准或高度专业化的场景时，它可能会产生“幻觉”，生成看似合理但实际上错误或不相关的代码。开发者需要具备识别和纠正这些错误的能力。
对特定语言和范式的偏见： 训练数据决定了 AI 的输出。如果训练数据中存在对某些编程语言、框架或编程范式的偏见，Copilot 的建议也可能随之表现出这些偏见，限制了开发者的选择。
“黑箱”操作的不可控性： Copilot 的内部工作机制对于普通开发者而言是“黑箱”。理解其生成逻辑、进行精细化调优的难度较大，这使得开发者在某些情况下难以完全掌控代码的生成过程。
如何“驾驭”Copilot：成为 AI 的“指挥官”而非“奴隶”
要充分发挥 Copilot 的优势并规避其风险，关键在于如何将其视为一个强大的工具，而不是一个全权代理者。开发者需要扮演的是“指挥官”的角色，而不是被动的“采纳者”。以下是一些关键的思考方向：
将 Copilot 作为“智能助手”，而非“代码生成器”： 把它想象成一个能够提供快速草稿、建议和参考的搭档。开发者仍然是代码的最终设计者、审查者和决策者。
批判性思维与深入理解： 永远不要盲目接受 Copilot 的建议。在采纳任何代码之前，务必花时间去理解其逻辑、评估其效率、检查其潜在的错误和安全问题。这需要开发者具备扎实的编程基础和审慎的态度。
“教导”Copilot： 通过编写清晰、符合规范的代码，提供准确的注释和文档，实际上是在“教导”Copilot 学习你的编码风格和项目需求。良好的输入才能获得更精准的输出。
专注于更高层次的抽象： 将 Copilot 承担的重复性、模式化的任务，用来解放自己的思维，去思考更具挑战性的算法设计、系统架构和业务逻辑。
保持学习的动力： 不要让 Copilot 成为学习的“拐杖”。持续学习新的编程技术、框架和最佳实践，保持自己的核心竞争力。
负责任地使用： 对于开源项目，要注意 Copilot 生成代码的版权问题。在涉及安全或敏感业务的代码编写中，要格外谨慎，必要时完全放弃 AI 辅助。
探索更多“AI+编程”的协同模式： 未来，AI 在编程领域的应用会更加广泛。开发者需要积极探索与 AI 协同工作的各种可能性，包括代码审查、测试生成、文档编写等，从而构建更高效、更可靠的开发流程。
总结：
GitHub Copilot 是一项具有颠覆性潜力的技术，它极大地提升了编程的效率，改变了我们与代码交互的方式。然而，它并非完美无缺的“银弹”。对 Copilot 的评价，不应仅仅停留在其“能做什么”，更要深入思考其“如何影响我们”。
Copilot 更像是一把磨砺有加的“双刃剑”。 善加利用，它可以成为开发者提升生产力的“Turbo 增压器”，帮助我们更快、更好地完成工作；但若使用不当，则可能削弱我们的基础技能，埋下质量和安全的隐患。
最终，Copilot 的价值将取决于我们如何去“驾驭”它。只有成为一名能够明辨是非、审慎判断、并能与 AI 智慧协同的开发者，才能真正让 Copilot 发挥出它最大的潜力，而不是被其裹挟。 这也意味着，未来的程序员，不仅需要掌握编程语言和算法，更需要具备与 AI 协作、评估 AI 输出、并最终对代码质量负全责的“软技能”。
网友意见
观望.....
大概率除了酷炫没什么用。
其实我们写代码的时间在整个软件开发周期中所占的比重不高，甚至不到四分之一的比重。
按照我对大多数组的观察，甚至不到1/5。
多年前我也对这种辅助编程的东西很着迷，在 Emacs 中有个叫做 snippet 的模板系统。可以自己定义一些模板，或者函数，然后一个快捷键就给我生成部分代码， 我接着补全就行了。
这东西看起来很炫.....
像是电影中的程序员哗哗地生成代码。
直到你深度使用的之后，感觉没什么用。
甚至包括 tabnine，可以根据你之前的输入帮你补全一部分代码，甚至某个函数片段。
是很酷炫，但是我在使用的过程中我需要不断去 Review 他补全的东西是否真的是对的。
这对我是一种思维上的干扰。所以，我把这东西也给关闭了。
如果代码中本身包含有很多重复的片段或者逻辑，这类工具肯定是可以加快你完成代码的速度。但我不相信这东西会对编程有根本性的改变。
烂代码并不因为写得快就会变好。大型软件开发的难度在于协作和沟通，对于企业来说业务分析也是痛点。代码敲得更快是程序员的自嗨，不解决根本问题。
你给猴子再好的辅助编程工具，猴子也没法完成有意义的软件。
这种工具对软件的质量可能是一个负面的影响，你不知道某个程序片段可能就是AI生成的，但是那代码不是程序员的本意，他只是没仔细 Review 生成的代码.
可以想象，今后程序员又多了一个甩锅的理由，这 TM 不是我写的代码，是 AI 生成的！
其他可能会引起的问题：
- 我的代码是有版权限制的，比如 GPL，但是被其他人补全了，那补全的代码是否遵循 GPL？
- 是否可能会被黑客利用，故意影响生成代码导致包含漏洞。
- 是不是面试的时候也可以用，这样手撕代码简单很多了.... Max Howell 函数名写出来就进 Google 了！
收到试用邀请，今天玩了好一会儿。
感觉还是对面试最有用，尔等退下，让我手撕红黑树：
日常工作使用一段时间再更新...............
日常使用了近三周。
总体来说比预期要好一些，特别是根据上下文会推测出编程者的意图，有时候的结果确实会让人惊喜。而且习惯了对编程中的干扰也不算太多。
个人使用过程中有Go、Powershell、Ruby、Rust，其中Rust 效果最不好，rust-analyzer 就很好地能补全了。
Visual Studio 2022 将会把智能的代码补全当作一个亮点，到时候这个工具的体验应该会更好。
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