AI自动写代码:GitHub copilot插件在Idea的安装和使用教程

GitHub Copilot 是微软与OpenAI共同推出的一款AI编程工具,基于GitHub及其他网站的源代码,根据上文提示为程序员自动编写下文代码,可以极大地提高编写代码的效率。

先看看ChatGpt是怎么回答Copilot的功能特点:

给大家简单提取一些关键信息,GitHub Copilot 是微软与OpenAI共同推出的一款AI编程工具,基于GitHub及其他网站的源代码,根据上文提示为程序员自动编写下文代码,可以极大地提高编写代码的效率,核心功能如下:

  • 根据已有上下文补全代码
  • 根据函数名和参数,生成方法体
  • 根据注释自动生成代码
  • 代码优化
  • 生成测试代码

Copilot使用的是OpenAI烧了数千万美元研发出来的GPT-3.5模型,Copilot在GPT-3模型基础之上通过对GitHub的开源代码进行学习,得到了Codex模型,该模型具备强大的代码生成能力

在使用Copilot之前,需要一些准备工作

1.GitHub Copilot订阅服务

首先你要有一个gitHub账号,没有账号的自行注册即可

点击此处注册:https://github.com/signup?ref_cta=Sign+up&ref_loc=header+logged+out&ref_page=%2F&source=header-home

有了gitHub账号之后,进入Copilot官网,点击申请。

前两个月免费试用,第三个月开始付费,每月10,每年 100 ,每年100,每年100;或者TB购买,不过有概率封禁,如果是学生的话,可以申请学生认证,认证成功之后也可以免费使用。

大家可以先点击start trail体验一下

进入之后可以填写自己的相关信息

2.Idea安装Copilot

要求:Idea版本应不低于2021.2 ,否则无法搜到Copilot插件

重启idea之后便可使用

3.Idea使用Copilot

安装后重启,点击tools->Copilot登录到gitHub之后来获取使用资格

点击Cop and Open

将设备码复制到此处

3.1 代码补全

Copilot能将整行进行补全,并且自可以自动填充到参数

Copilot也能自动识别到上文中出现过的workbook变量及其getSheetAt方法,没有发生语法错误的问题。

虽然在上一个例子中补全效果较好,没有出现语法错误的问题,但是Copilot依然会在很多情况下生成存在语法错误的代码片段。如下图所示,StringUtils类是在本地工程中创建的,类下面只有一个readTestFile方法,然而Copilot却生成了print方法,因为Copilot是根据数亿的开源代码学习到的,不能及时的去学习本地工程的代码信息,所以本质上跟TabNine一样是会存在语法错误的问题,只是由于模型更强大,所以错误的概率更小,但是一旦涉及到本地工程的代码,错误的概率就会非常高。

Copilot方法级的代码生成也有很多错误的时候,比如生成读取XML文件的代码,结果生成的是读取Excel的代码,可能是因为类开头import了较多Excel相关的API。

3.2 单元测试

用Copilot写单元测试是非常方便的,它能帮助我们生成很多测试数据,减少Mock数据的烦恼。

假设我们有一个名为Calculator的类,其中有一个add方法,用于将两个数字加。我们希望使用Copilot生成一个测试类来测试这个方法。

java 复制代码
// Calculator.java

public class Calculator {
    public int add(int a, int b) {
        return a + b;
    }
}

首先,我们需要创建一个测试类。让我们在源代码目录下创建一个名为CalculatorTest的Java类。

java 复制代码
// CalculatorTest.java

import org.junit.jupiter.api.Assertions;
import org.junit.jupiter.api.Test;

public class CalculatorTest {

    @Test
    public void testAdd() {
        Calculator calculator = new Calculator();
        int result = calculator.add(2, 3);
        Assertions.assertEquals(5, result, "Addition is incorrect");
    }
}

在上述代码中,我们使用了JUnit Jupiter库中的Assertions类来进行断言。在testAdd方法中,我们创建了一个Calculator实例,然后调用add方法,将结果与期望值进行比较。

现在,我们可以使用Copilot来生成这段测试代码。在IntelliJ IDEA中,选择Calculator类中的add方法,然后按下快捷键Ctrl + Shift + T。

Copilot将根据代码片段生成一个相关的测试方法。

java 复制代码
// Copilot生成的测试方法

@Test
void add() {
    Calculator calculator = new Calculator();
    int result = calculator.add(2, 3);
    Assertions.assertEquals(5, result, "Addition is incorrect");
}
相关推荐
IT_陈寒2 分钟前
SpringBoot自动装配坑了我一天,原来问题出在这
前端·人工智能·后端
lisw0523 分钟前
社会技术需要社会协调!
人工智能·机器学习·软件工程
血小溅38 分钟前
Claude Code 高效使用指南:让 AI 真正完成任务,而不只是生成代码
人工智能
ZGi.ai1 小时前
ZGI工作流引擎:把AI应用的执行过程从黑盒变成流程图
人工智能·低代码·流程图·ai应用·ai工作流·zgi
物联网软硬件开发-轨物科技1 小时前
【轨物方案】从传感器到AI诊断:箱变智能化技术栈四层架构精讲
人工智能·架构
星期一研究室1 小时前
创作分发这件事,来看看Codex是怎么做的
人工智能·黑客·微信
爱学习的章鱼哥1 小时前
一些AI实操的经验与感想
人工智能·ai·ai作画·ai编程·ai写作·ai经验
OpenTiny社区1 小时前
TinyEngine 2.11版本发布:AI 进一步融入画布,Vue 工程可一键转DSL
前端·vue.js·github
言己lxz1 小时前
阿里云官方技术文档已全面上线 llms.txt —— AI Agent 一站式消费 300+ 款云产品文档
人工智能·阿里云·llmstxt
happyness442 小时前
如何让AI重构旧代码
人工智能·重构