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Os desenvolvedores de tool sabem que cerca de 90% de todo o código de computador já foi escrito para algum aplicativo em algum lugar do mundo, então é contraproducente ter que inseri-lo manualmente em um trabalho novamente. Além disso, as ferramentas de inteligência synthetic (IA) que temos agora em 2022 já sabem onde todo esse código está nas bibliotecas e podem buscar basicamente qualquer coisa em questão de microssegundos.
Empresas como a startup Tabnine e a loja de ferramentas de código aberto GitHubGenericName estão se conectando diretamente a essa tendência de ferramentas de desenvolvimento que ficam um ou mais passos à frente do código que está sendo escrito. Eles leem o início da linha de código e então fazem suposições inteligentes – então oferecem sugestões – em pace actual sobre como completá-lo.
O copiloto do GitHub se torna GA
Há um ano, o GitHub lançou uma prévia técnica do Co-piloto, um novo programador de pares de IA que se conecta a qualquer editor de origem e oferece sugestões de codificação. Apesar de haver um número limitado de assentos de testadores, aqueles que começaram a usar o GitHub Copilot disseram ao GitHub que a ferramenta imediatamente se tornou uma parte indispensável de seus fluxos de trabalho diários.
E porque não? Assim que alguém começa a digitar uma determinada linha, o aplicativo a reconhece e oferece sugestões de como terminar; até fecha os colchetes corretamente e em ordem, todas as vezes.
A partir de 21 de junho, o GitHub Copilot tornou-se geralmente disponível a todos os desenvolvedores.
“O comments que ouvimos e continuamos a ouvir confirma nossa tese essential: a IA pode ajudar a tornar os desenvolvedores mais produtivos e felizes enquanto codificam”, disse o essential pesquisador do GitHub, Eddie Aftandilian, em um comunicado de mídia. “Mesmo assim, queríamos testar nossa teoria e ver se o próprio GitHub Copilot realmente leva a taxas de produtividade mais altas entre os desenvolvedores.”
Pesquisa de produtividade: as sugestões do Copilot ajudam?
Para descobrir isso, as equipes de pesquisa e engenharia do GitHub fizeram uma parceria para combinar dados de pesquisa qualitativa de mais de 2.000 desenvolvedores dos EUA com dados anônimos para determinar se os desenvolvedores acreditam que o GitHub Copilot os está tornando mais produtivos – e se os dados provam que eles realmente são, em na verdade, mais produtivo ao usar o GitHub Copilot.
A ideia por trás do GitHub Copilot é ajudar a tornar os desenvolvedores mais felizes e produtivos, mantendo-os focados no que mais importa: construir um ótimo tool, disse Aftandilian.
Mas “produtividade” é uma palavra que contém uma ampla gama de significados práticos possíveis. Idealmente, os desenvolvedores desejam salvar os toques do teclado ou realmente desejam evitar pesquisas no Google e no StackOverflow? O GitHub Copilot deve ajudá-los a permanecer no fluxo, fornecendo soluções altamente precisas para tarefas mecânicas semelhantes a calculadoras? Ou deve inspirá-los com tocos especulativos que podem ajudar a desbloqueá-los quando estiverem presos?
A resposta é todas as anteriores, com certeza. Mas a pesquisa do GitHub ofereceu respostas mais específicas. O estudo se concentrou em responder a três perguntas:
- As pessoas acham que o GitHub Copilot as torna mais produtivas?
- Esse sentimento é refletido em alguma medição objetiva de uso?
- Qual medida de uso reflete melhor esse sentimento?
“Descobrimos que os desenvolvedores não se importavam muito se precisassem retrabalhar a sugestão, desde que o GitHub Copilot lhes desse um ponto de partida adequado”, disse Aftandilian. “E isso faz sentido: o GitHub Copilot não foi projetado para criar tool por si só — ele foi projetado para oferecer sugestões úteis que facilitam a permanência no fluxo. A Copilot oferece as peças aos desenvolvedores, mas deixa para eles montar e projetar o produto ultimate.”
Um toque de tecla, várias opções
O Copilot oferece várias opções dependendo das teclas digitadas?
“O Copilot pode retornar sugestões com apenas um toque de tecla”, disse Aftandilian ao VentureBeat. “No entanto, a qualidade das sugestões tende a melhorar com a quantidade de contexto disponível por meio de código e comentários. O Copilot frequentemente oferece várias sugestões por meio de um menu ‘ciclismo’, bem como o painel lateral ‘Open Copilot’ que exibe 10 sugestões. ”
Os desenvolvedores dizem ao GitHub que gostam do Copilot, disse Aftandilian, porque isso os ajuda a permanecer no fluxo por mais pace e se concentrar na arquitetura do aplicativo, em vez da sintaxe de APIs específicas e outros métodos, and many others.
“Ouvimos comentários de desenvolvedores de que, mesmo quando o Copilot não está exatamente certo, os usuários apreciam suas sugestões como um ponto de partida útil”, disse ele. “Por exemplo, o Copilot frequentemente sugere a estrutura de controle correta (por exemplo, a estrutura de um loop), mesmo que não obtenha os detalhes perfeitamente corretos. O usuário pode manter a estrutura, mas editar os detalhes, e eles acham isso útil.”
Você pode encontrar o pesquisa ultimate aqui em um artigo acadêmico publicado que as equipes do GitHub apresentaram no mês passado na Conferência MAPS ’22 da PLDI em San Diego.
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Fonte da Notícia: venturebeat.com
