作者 | 核子可乐，Tina
想象一下，十年后，年轻人因为没有“AI助手”而不会编程，那时候公司只能再次高薪聘请会编程的老前辈了……
依靠 GPT-4 模型，微软的 AI“编程助手”已经能处理代码请求、生成文档和讨论代码内容。GitHub 还加入了 OpenAI 的聊天功能，这意味着，程序员可以通过类似 ChatGPT 的语音聊天来编写和调试代码了。
新一代 Copilot 编码助手，基于 GPT-4
经过一轮新的训练，微软 GitHub 的 Copilot 编程模型再次升级，让这个备受欢迎的 AI 助手在开发界的地位更加稳固。
为了庆祝这个里程碑，微软还给这个编程助手换了个新名字：Copilot X。这里的 X 表示无限可能，而不是“限制级”的意思哦。
GitHub 的 CEO Thomas Dohmke 在博客中提到，“我们的 GitHub Next 团队一直在努力超越传统编辑器，目标是让 GitHub Copilot 成为贯穿整个开发周期的易用 AI 助手。最终成果就是 GitHub Copilot X，体现了我们对未来 AI 软件开发的愿景。”他表示：“这将根本性地改变开发者的体验。”
不过，Dohmke 在后续介绍中还是称这款软件为 Copilot，这让人不禁怀疑，X 的部分是不是还需要时间来完善。
展望未来，Copilot 将与一系列不断扩展的大语言模型结合，包括 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 和 GPT-4，而不会再使用 OpenAI Codex 的定制版本。OpenAI 将于 2023 年 3 月 23 日关闭 Codex 的公共 API，但强调这不会影响客户。有声音猜测此次 API 终止可能与 Codex 和 Copilot 的版权与许可诉讼有关，但 OpenAI 暂时没有回应。
经过一年的技术实验，Copilot 在去年夏天正式发布，旨在为使用 GitHub 及兼容文本编辑器/IDE（如 Visual Studio Code）的开发者提供编码建议。虽然质量还不够稳定，但它已经开创了生成式 AI 服务编程的先河。
根据 GitHub 的数据显示，截至上个月，Copilot 已经参与了微软所有云代码库的 46%，帮助开发者将编程速度提高了 55%。
Copilot 升级后能干啥
升级后的 Copilot，现在在 Visual Studio Code 和 Visual Studio 中可以像 ChatGPT 一样与用户互动。提示和反馈会显示在 IDE 侧边的聊天窗口中，而不再依赖于源文件中的注释来提供自动补全建议。
Dohmke 说：“Copilot Chat 不仅仅是一个聊天窗口，它能够识别开发者输入的代码、显示的错误信息，完美融入 IDE 中。”
它还集成了“嘿，GitHub”语音扩展功能（现在也叫 GitHub Copilot Voice），可以通过自然语言提示，帮助开发者生成或复制代码并按需执行。
开发者的福音：Copilot 带来的编程新体验
据 Dohmke 说，“Copilot Chat 的技术基础和 OpenAI 以及微软的 ChatGPT 还有 New Bing 完全一致”。他甚至分享了自己通过聊天编写 Python 版本贪吃蛇游戏的经历，表示这个过程让他着迷。
这种新功能也让不少开发者感到震撼。“ChatGPT 将彻底改变编程的未来。作为开发者，我最享受的其实是解决逻辑问题，而不是单纯追求工作效率。虽然这种转变让我有些不安，但我知道我得尽快适应。”有位资深程序员感慨道：“我已经手写代码超过 30 年，依然热爱这个行业。然而，如果以后再也不写代码，我真不知道未来会变成什么样子。”
与此同时，开发者们还可以通过高亮源文件中的正则表达式，邀请 Copilot 来解释其中的复杂模式。这个助手不仅能帮忙生成测试，还能分析、调试，甚至给出修复建议，简直像个得力助手。它还能为代码添加注释，并清理文件，功能强大得让人惊叹。
有网友表示，自从使用 Copilot 测试版以来，它在生成测试用例方面表现得非常出色。“感觉就像在省去各种繁琐的操作，测试不同的输入和错误，效率比手动快多了。”
还有一位名叫“roygbivasaur”的网友分享了自己的经历，他专注于为 Kubernetes 控制器编写测试。他觉得有点沮丧，因为有些任务通常是由默认的 Kubernetes 控制器来完成，但自从用了 Copilot 后，编写测试变得轻松多了。“它能根据上下文推断出我需要的对象和状态，极大地减轻了我的负担，只需简单校对就行。”
总的来说，借助 Copilot 进行测试用例的编写，的确能显著提升工作效率。
让编程更轻松的Copilot，你体验过了吗？
这是 Copilot 处理 pull 请求时的截图。
不管怎样，GitHub 已经在其公开的测试版中加入了对 GPT-4 的支持，现在 AI 能够为所有的 pull 请求自动生成描述了。
在 AI 的帮助下，当开发者提交 pull 请求时，GitHub 的模型会自动填写标签，并尝试预测可能发生的事情。开发者可以根据这些标签来进行调整或修改。
更值得一提的是，Copilot 的功能还扩展到了文档方面。开发者现在可以通过聊天界面提问，从 React、Azure Docs 和 MDN 文档中获取 AI 生成的答案。Dohmke 提到，这种与文档交互的能力将很快扩展到组织用户的内部代码仓库和文档当中。
这是 Copilot CLI 的截图。
因此，开发者可以提出更灵活的问题，并直接从 Copilot 获取合理的建议和相对准确的答案（不过不会提供来源属性）。这就取代了过去那种依赖关键字的文档查询方式，也让我们明白了为什么谷歌会在这个突然冒出的 AI 面前显得有些措手不及。
GitHub 甚至推出了 Copilot CLI，用以增强命令行界面的使用体验。如果大家突然忘记了某个复杂的命令或标志，Copilot 可以迅速提供帮助。
最后的小结
至于这个强大的编程助手的真正价值如何，就得看大家的理解了。Dohmke 强调 Copilot 在开发过程的各个阶段都有其重要作用，从项目规划到最终代码部署都是如此。不过，鉴于 Bing 在 GPT-4 支持下的表现“也就那样”，似乎 New Bing 并没有达成 Dohmke 设想中的高度，所以我们还需要时间来验证 Copilot 的实际能力。不过在一些相对简单的代码生成场景中，GPT-4 可能能够轻松产生有用的输出。
Copilot 将很快向等待名单上的开发者开放注册，Dohmke 提到，在第一波用户获得准入后，后续的开发者将根据需求逐步获得访问权限。
Copilot 的个人月费是 10 美元，而企业版则是每位开发者每月 19 美元。
AI编程助手的未来：Copilot的定价与战略意义
说到开发人员的开支，大家可能都知道，过去一代人为了使用MSDN需要掏出1000到2000美元，甚至更多。不过，相比之下，Copilot的收费似乎并不是那么让人无法接受。毕竟，将来的编程工作中，”AI编程助手”可能会变成开发者们手中必不可少的工具。而集成了GPT-4的“Copilot X”，对微软来说可谓是战略上的一大步，或许这场AI的竞争将成为继Windows和Azure云服务之后，另一个重要的转折点。
如果你想了解更多，以下是一些申请网址：
Copilot X: https://github.com/github-copilot/chat_waitlist_signup/
Copilot Voice: https://githubnext.com/projects/copilot-voice/
Copilot Docs: https://githubnext.com/projects/copilot-for-docs/
Copilot for PRs: https://githubnext.com/projects/copilot-for-pull-requests/
Copilot CLI: https://githubnext.com/projects/copilot-cli/
想要深入了解的话，可以看看这些参考链接：
https://github.blog/2023-03-22-github-copilot-x-the-ai-powered-developer-experience/
https://www.theregister.com/2023/03/22/github_copilot_learns_new_tricks/
https://www.reddit.com/r/programming/comments/11ylui4/github_copilot_x_the_aipowered_developer/
本文转载来源： https://www.infoq.cn/article/ZRjMrDXcL4XPskS7CgzJ
