GitHub Copilot چیست؟ + کاربردها و مزایای آن

حدود ده سال است که هوش مصنوعی وارد دنیای کدنویسی شده و از همان‌ بدو ورودش به این حوزه، تغییرات عظیمی در توسعه نرم‌افزار ایجاد کرده است. یکی از این تغییرات بنیادین، فرایند کدنویسی و تولید نرم‌افزار است. قبلا توسعه‌دهندگان برای نوشتن یک کد، از حافظه خود یاری می‌گرفتند و بر اساس تجربه شخصی یا جست‌وجو در منابع آنلاینی مثل Stack Overflow کد را می‌نوشتند. اما تغییری که هوش مصنوعی به وجود آورده چیست؟ امروز، ابزارهایی مثل GitHub Copilot به‌عنوان «دستیار برنامه‌نویس» در کنار برنامه‌نویس‌ها حضور دارند و در بسیاری از موارد، بخش بزرگی از کار را به‌طور خودکار انجام می‌دهند. ولی چطور؟

تصور کنید می‌خواهیم یک فروشگاه اینترنتی را توسعه دهیم. قرار است در این نسخه جدید از فروشگاه یک تابع محاسبه تخفیف بنویسیم. ما به‌جای جست‌وجو در گوگل یا نوشتن کد از صفر، می‌توانیم تنها یک‌ توضیح کوتاه از آنچه می‌خواهیم را به کوپایلوت بدهیم و او، کل تابع را برایمان بنویسد. یک کدنویس می‌داند این اتفاق چه صرفه‌جویی در زمان و انرژی دارد. همچنین این روش باعث کاهش خطا و افزایش تمرکز روی بخش‌های کلیدی پروژه هم می‌شود.

GitHub Copilot چیست؟ چگونه کار می‌کند؟

حالا که مثالی از شیوه استفاده از GitHub Copilot را باهم خواندیم، حتما نسبت به چندوچون سازوکار آن کنجکاوتر شدیم. چطور یک ابزار هوش مصنوعی می‌تواند پروژه‌ای که انتشار نسخه آن برای ما ماه‌ها زمان می‌برد را به این سرعت جمع‌بندی و به نتیجه برساند؟

GitHub Copilot یک ابزار تکمیل خودکار هوشمند مبتنی‌بر هوش مصنوعی است که در محیط‌های توسعه (IDE) مثل Visual Studio Code، JetBrains و حتی Neovim می‌توان از آن استفاده کرد. تفاوت اصلی آن با تکمیل خودکار معمولی این است که کوپایلوت صرفاً از لیست توابع و متغیرهای موجود استفاده نمی‌کند، بلکه «منطق» و «هدف» کد را می‌فهمد.

برای اینکه کوپایلوت را طوری بسازند که نسبت به منطق و هدف پروژه درک و فهم درستی داشته باشد، هیچ ایده‌ای بهتر از این نبود که در طراحی آن از مدل Codex ساخته شده توسط OpenAI استفاده کنند. Codex هم که یک نسخه بهینه‌شده از GPT-3 است که به‌طور خاص برای برنامه‌نویسی آموزش داده شده و روی میلیاردها خط کد از مخازن عمومی گیت‌هاب و سایر منابع کدباز آموزش دیده است. پس تعجبی ندارد که بگوییم کوپایلوت قادر است پیشنهادهای دقیق و کارآمدی در انواع زبان‌های برنامه‌نویسی و فریم‌ورک‌ها ارائه دهد.

مکانیزم کار کوپایلوت به این شکل است:

1. کدی که تاکنون نوشته‌اید را تحلیل می‌کند.
2. توضیحات شما (کامنت‌هایتان) و نام متغیرها را در نظر می‌گیرد.
3. قطعه‌کد بعدی یا حتی کل ساختار یک تابع یا کلاس را پیش‌بینی می‌کند.

تاریخچه و توسعه GitHub Copilot

برای اینکه ببینیم چه زمانی گیت‌هاب کوپایلوت خلق شد و چطور توسعه پیدا کرد، سری زدیم به سال ۲۰۲۱ زمانی که اولین نسخه این ابزار پیش‌نمایش شد. بعد از آن در ژوئن ۲۰۲۲  نسخه پایدار برای استفاده عموم منتشر شد. سازندگان گیت‌هاب کوپایلوت GitHub (زیرمجموعه مایکروسافت) و OpenAI بودند و این ابزار حاصل یک همکاری مشترک است. مدل پایه OpenAI Codex، نسخه‌ای ویژه از GPT-3 برای کدنویسی است.
از آن زمان تا امروز کوپایلوت چندین نسخه مهم دریافت کرده که هر کدام امکانات و بهبودهای جدیدی داشته‌اند. به‌عنوان مثال، قابلیت Copilot Chat که امکان مکالمه با ابزار و درخواست تغییرات در کد را فراهم می‌کند، یکی از مهم‌ترین آپدیت‌ها بوده است.

کاربردهای GitHub Copilot

حالا که می‌دانیم GotHub Copilot چه انقلابی در حوزه کدنویسی به وجود آورده و چطور در زمان و انرژی برنامه‌نویسان صرفه‌جویی کرده، بهتر است چند مثال کاربردی هم درباره موارد مصرف این ابزار ببینیم:

۱. تکمیل خودکار هوشمند

در تکمیل خودکار سنتی، ابزار فقط کدهایی را پیشنهاد می‌دهد که قبلاً در فایل یا پروژه موجود هستند. اما کوپایلوت می‌تواند با توجه به بافت کد، پیشنهادهایی بدهد که حتی در پروژه شما وجود ندارند. این یعنی یک دستیار حرفه‌ای، درست مانند همکاری که در تیم شما حضور دارد و ایده‌ها و پیشنهادهای جدید ارائه می‌دهد.

مثالی واقعی درباره آنچه کوپایلوت انجام می‌دهد:

def calculate_discount بر اساس age:

این یک پروژه محاسبه تخفیف بر اساس سن مشتری است. پس از نوشتن این کامنت، کوپایلوت می‌تواند کل تابع را برای شما کامل کند.

۲. تولید کد از توضیحات متنی

با نوشتن یک کامنت، می‌توانید از کوپایلوت بخواهید کدی برای چاپ اعداد اول تا 100 بنویسد. کوپایلوت به‌طور خودکار حلقه و منطق بررسی عدد اول را تولید می‌کند.

۳. یادگیری زبان‌های جدید

اگر تازه‌کار هستید، کوپایلوت بهترین معلم شماست. این ابزار می‌تواند نمونه‌ کدهای کوتاه و استاندارد در زبان جدید را به شما ارائه دهد تا سریع‌تر یاد بگیرید.

۴. تولید تست خودکار

فرض کنید برای پردازش یک تابع سفارش دارید، کوپایلوت می‌تواند یک Unit Test پیشنهادی برای آن بنویسد. همین‌قدر سریع و کاربردی.

۵. کمک به توسعه سریع MVP

در مراحل اولیه استارتاپ ها، نوشتن سریع کدهای اولیه مهم است. کسب‌وکار نوپا زمان و پول زیادی ندارد که صرف آزمون و خطاهای محصول یا خدمت خود کند. نسخه‌های اولیه مثل MVP باید خیلی سریع تولید و تست شوند. کوپایلوت می‌تواند در بخش‌های تکراری و ساختاری به‌شدت سرعت کار را بالا ببرد و از هدررفت بودجه جلوگیری کند.

مزایای استفاده از GitHub Copilot

احتمالا اکنون به مزایای بسیار زیادی از GitHub Copilot پی برده‌اید. بیایید آنها را جمع‌بندی کنیم:

1. افزایش سرعت توسعه، تایپ کمتر و خروجی بیشتر
2. بهبود کیفیت کد، استفاده از الگوهای استاندارد و Best Practiceها
3. کاهش باگ‌ها، پیشنهاد کدهایی که اغلب قبلاً تست شده‌اند.
4. هماهنگی تیمی بهتر، یکپارچگی در سبک کدنویسی
5. کمک به تازه‌کارها، نقش یک مربی دیجیتال برای یادگیری سریع‌تر

محدودیت‌ها و چالش‌ها

در این دنیای پر پیچ‌وخم تکنولوژی، هر ابزار یا پدیده‌ای نو، اگرچه دریایی از کاربردها و مزایا را به سمت کاربران جاری می‌کند اما حتما محدودیت‌ها و چالش‌هایی هم دارد. کوپایلوت هم از این قائله مستثنی نیست. برخی از محدودیت‌ها و‌چالش‌های آن به شرح زیر هستند:

1. عدم دقت ۱۰۰٪: گاهی پیشنهادها اشتباه یا ناکارآمدند.
2. مسائل امنیتی: احتمال پیشنهاد کد ناامن وجود دارد.
3. نیاز به نظارت انسانی: جایگزین تجربه برنامه‌نویس نیست و حتما باید به آن نظارت داشت.
4. چالش‌های اخلاقی: بحث‌های مربوط به مالکیت کد در این ابزار هوش مصنوعی هم مطرح است.

زبان‌ها و فریم‌ورک‌هایی که GitHub Copilot پشتیبانی می‌کند

کوپایلوت از زبان‌های برنامه‌نویسی زیادی پشتیبانی می‌کند، زبان‌های پرکاربردی مثل Python، JavaScript، TypeScript، Go، Ruby، C#، C++، PHP، HTML/CSS و بسیاری زبان‌های دیگر. اما باید گفت که این ابزار هوش مصنوعی در پشتیبانی از برخی زبان‌ها مثل Python و JavaScript بسیار کامل‌تر عمل می‌کند، در حالی که در برخی زبان‌های خاص ممکن است پیشنهادهایی بدهد که دقت و کاربرد کمتری دارند.

مقایسه GitHub Copilot با ابزارهای مشابه

به‌عنوان یک برنامه‌نویس، حتما از ابزارها و دستیارهای برنامه‌نویسی مبتنی‌بر هوش مصنوعی استفاده‌ کرده‌اید. حالا با مطالعه این مطالب درباره کوپایلوت احتمالا آن را در قیاس با ابزارهایی که قبلا استفاده کرده‌اید قرار می‌دهید. در ادامه برخی از پرکاربردترین ابزارهای در دسترس برای برنامه‌نویس‌ها را با کوپایلوت مقایسه کردیم:

• Tabnine ابزاری است که بر تکمیل خودکار مبتنی‌بر یادگیری ماشین یا همان ML متمرکز است. ولی بدون تعامل متنی پیشرفته، عملیات کدنویسی را انجام می‌دهد.
•  ولی در مقایسه Amazon CodeWhisperer شباهت بیشتری به کوپایلوت دارد، اگرچه این ابزار بیشتر با AWS ادغام شده است.
• ChatGPT که به‌عنوان یکی از انتخاب‌های همیشگی و در دسترس برای برنامه‌نویسان قابلیت کدنویسی و توضیح کد را با کیفیت بالایی دارد، اما نیاز است Copy/Paste در IDE انجام شود.

شباهت‌های GitHub Copilot و ChatGPT

از آنجایی که ChatGPT یک ابزار دوست‌داشتنی و کار راه‌انداز برای جامعه برنامه‌نویسی است، بیاید کمی از شباهت‌های آن با کوپایلوت را بررسی کنیم تا ببینیم کاربران این دو ابزار چه تجربه‌های کاربری مشترکی خواهند داشت. در وهله اول باید بگوییم که هر دوی این هوش مصنوعی‌ها بر اساس مدل زبانی گسترده‌شده GPT توسعه داده شده‌اند. آنها از زبان طبیعی برای تولید متن استفاده می‌کنند و قابلیت درک و فهم پرامپت‌ها و دستورهایی را دارند که به زبان گفتاری کاربران ارائه شده است.

آینده GitHub Copilot

اینطور که روند توسعه این ابزار هوش مصنوعی نشان می‌دهد، انتظار می‌رود در نسخه‌های بعدی، کوپایلوت بتواند امکاناتی نظیر موارد زیر داشته باشد:

• دیباگ خودکار انجام دهد. این کار در نسخه‌های فعلی توسط کاربر و به‌صورت دستی انجام می‌شود.
• امنیت کد را قبل از اجرا بررسی کند. ‌این موضوع در نسخه‌های فعلی یکی از دغدغه‌ها و چالش‌های کاربران است. آنها باید کد را پس از تحویل از کوپایلوت بررسی امنیتی کنند. هرچند انتظار نمی‌رود که کاربران پس از انتشار نسخه‌ای که این قابلیت را داشته باشد، باز هم به‌صورت شخصی و دستی امنیت کد را بررسی نکنند.
• با ابزارهای CI/CD و DevOps یکپارچه شود. توسعه و یکپارچه‌سازی کوپایلوت با این ابزارها، فرایند کدنویسی کاربران را روان‌تر و سریع‌تر می‌کند.

نحوه استفاده عملی از GitHub Copilot

حالا که درباره کوپایلوت، امکانات و توانمندی‌های آن اطلاعات جامعی  به دست آوردیم و دیدیم که چطور می‌تواند ما را در به سرانجام رساندن پروژه‌ها به‌خصوص در نسخه‌های توسعه‌ای، یاری دهد، بهتر است با نحوه استفاده عملی از آن هم آشنا شویم تا این همکار جدید را به تیم خود دعوت کنیم و از پتانسیل‌های‌ آن نهایت بهره را ببریم.

1. VS Code را نصب کنید.
2. اکانت GitHub را ایجاد کنید و فعال‌سازی اشتراک کوپایلوت را انجام دهید.
3. افزونه Copilot را نصب کنید.
4. شروع به کدنویسی کنید و از پیشنهادهای کوپایلوت بهره ببرید.

وقتی کوپایلوت روی IDE شما وجود داشته‌باشد، هنگام تایپ درخواستتان، پیشنهادهای کدنویسی هوشمند دریافت می‌کنید. Intelligent Code Completion قابلیتی است که می‌تواند یک قطعه کد را بر اساس چیزی که شما نوشته‌اید ادامه دهد، ادیت یا کامل کند و در نهایت باتوجه به کامنت‌های شما کل توابع را بنویسد.

5. نظرات Copilot دقیقاً مانند نظرات دیگر افراد عمل می‌کنند. شما می‌توانید به آنها واکنش نشان دهید، پاسخ دهید، آنها را به‌عنوان حل‌شده علامت بزنید یا پنهانشان یعنی hide کنید.

هر پاسخی که به نظرات Copilot اضافه کنید، برای سایر توسعه‌دهندگان قابل مشاهده است، اما Copilot آنها را نمی‌بیند و به آ‌ها پاسخی نخواهد داد.

معرفی قابلیت بررسی کد کوپایلوت

یک قابلیت کاربردی و محبوب در کوپایلوت وجود دارد که به آن بررسی کد یا Code Review می‌گویند. به طور کلی، بررسی کد (Code Review) یک فرآیند استاندارد در برنامه‌نویسی است که در آن یک توسعه‌دهنده، کد نوشته شده توسط توسعه‌دهنده دیگری را برای اطمینان از کیفیت، عملکرد و رعایت استانداردها بررسی می‌کند. هدف اصلی از این کار، پیدا کردن خطاها، بهبود کد و اشتراک دانش بین اعضای تیم است.

اما چطور می‌توان از این قابلیت کوپایلوت استفاده کرد؟

1. در وب‌سایت GitHub.com، یک پول ریکوئست (Pull Request) جدید ایجاد کنید یا به یک پول ریکوئست موجود بروید.

2. منوی Reviewers را باز کرده و سپس Copilot را انتخاب کنید.
3. منتظر بمانید تا Copilot درخواست Pull شما را بررسی کند. این کار معمولاً کمتر از ۳۰ ثانیه طول می‌کشد.

4. به پایین صفحه بروید و نظرات Copilot را بخوانید.

Copilot همیشه نظر خود را در قالب «Comment» ثبت می‌کند و هرگز از وضعیت‌های «Approve» (تایید) یا «Request changes» (درخواست تغییر) استفاده نمی‌کند. یعنی نظرات Copilot به‌عنوان تایید نهایی برای ادغام درخواست Pull محسوب نمی‌شوند و مانعی برای ادغام تغییرات نیستند، صرفا نظر کوپایلوت هستند.

پلن‌های مختلف در استفاده از GitHub Copilot

گیت‌هاب پلن‌های مختلفی برای Copilot ارائه می‌دهد که بسته به نیاز و نوع استفاده شما متفاوت هستند. شما می‌توانید به‌عنوان فرد یا سازمان از این پلن‌‌ها استفاده کنید.

GitHub Copilot رایگان

این پلن برای توسعه‌دهندگان فردی که از طریق سازمان یا شرکت به Copilot دسترسی ندارند، مورد مناسب و در دسترسی است. اگرچه پلن رایگان، دسترسی محدودی به قابلیت‌های منتخب Copilot را فراهم می‌کند اما در وهله اول کاربران می‌توانند به صورت رایگان برخورداری از یک دستیار کدنویسی مبتنی‌بر هوش مصنوعی را تجربه کنید.

GitHub Copilot Pro

افرادی که قصد دارند از امتیازات و امکانات بیشتری در کوپایلوت بهره‌مند شوند می‌توانند پلن پولی آن را تهیه کنند. این پلن پولی شامل تکمیل کد نامحدود، دسترسی به مدل‌های پیشرفته در چت Copilot، دسترسی به عامل کدنویسی Copilot و سهمیه‌ ماهانه‌ درخواست‌های پیشرفته است.

معمولا هم برای دانشجویان، معلمان و نگه‌دارندگان پروژه‌های متن‌باز که احراز هویت شده‌اند، کاربرد ویژه‌ای دارد.

GitHub Copilot Pro+

این پلن بالاترین سطح دسترسی را به توسعه‌دهندگان فردی ارائه می‌دهد. علاوه‌بر تمام قابلیت‌های پلن Pro، این پلن شامل سهمیه‌ بزرگ‌تری از درخواست‌های پیشرفته و دسترسی کامل به تمامی مدل‌های موجود در چت Copilot می‌شود. این مورد یک پلن ایده‌آل برای کاربران قدرتمند هوش مصنوعی است که به‌دنبال پیشرفته‌ترین قابلیت‌ها هستند و از این ابزارها در پروژه‌های روزانه خود استفاده می‌کنند.

GitHub Copilot Business

این پلن برای سازمان‌هایی است که از پلن‌های GitHub Free یا GitHub Team استفاده می‌کنند یا شرکت‌هایی که از GitHub Enterprise Cloud بهره می‌برند. با استفاده از این پلن قابلیت مدیریت و کنترل سیاست‌های Copilot برای اعضای سازمان فراهم می‌شود.

GitHub Copilot Enterprise

شرکت‌هایی که از GitHub Enterprise Cloud استفاده می‌کنند می‌توانند این پلن را تهیه کنند. پلن Enterprise شامل تمامی قابلیت‌های پلن Business به‌همراه قابلیت‌های اضافی در سطح سازمانی است. مدیران شرکت می‌توانند پلن‌های Copilot Enterprise یا Copilot Business را به سازمان‌های زیرمجموعه اختصاص دهند.

تجربه کاربران در استفاده از GitHub Copilot

بر اساس نظرسنجی های انجام شده از کاربران GitHub، بیش از ۷۵٪ کاربران گفته‌اند که کوپایلوت باعث افزایش بهره‌وری آنها شده است. آمار جالب توجه‌تر هم این است که ۸۸٪ اظهار کرده‌اند یادگیری زبان‌های جدید با استفاده از این ابزار هوش مصنوعی برایشان سریع‌تر شده است.

نکته مهم

با وجود تمام گفته‌ها و تجربه‌های ثبت‌شده از کوپایلوت، شما می‌توانید گزینه‌های حریم خصوصی آن را فعال کنید و با خیال آسوده‌تری از آن استفاده کنید. برای مثال، می‌توانید از جمع‌آوری داده‌های مربوط به کد خود برای آموزش مدل‌های آینده جلوگیری کنید. این کار به شما این امکان را می‌دهد بتوانید از Copilot استفاده کنید و نگران استفاده از کدهای خصوصی خود برای آموزش مدل نباشید.

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

در این مطلب دیدیم که چطور GitHub Copilot به‌‌عنوان یک ابزار تحول‌آفرین در دنیای برنامه‌نویسی وارد شده است و می‌تواند سرعت، کیفیت و بهره‌وری را به شکل چشمگیری افزایش دهد. با این حال، فراموش نکنید که کوپایلوت همچنان به نظارت انسانی و دقت در استفاده نیاز دارد. امنیت کدهایی که می‌نویسد گاهی دچار مشکل هستند و باید حتما پیش از استفاده از پروژه اصلی بررسی شوند. کوپایلوت هنوز در مرحله آزمایشی قرار دارد و از هر قدمی که در دنیای برنامه‌نویسی برمی‌دارد، برای بهبود خود استفاده می‌کند تا بتواند یک دستیار همه‌فن‌حریف و کامل برای کاربرانش باشد.

سوالات متداول

در ادامه ممکن است شما هم مثل بسیاری از کاربران این ابزار هوش مصنوعی سوال‌های متدوال و پرتکراری که در این حوزه زیاد مطرح می‌شوند را داشته باشید. اینجا پاسخی برای دو مورد از این سوال‌ها در اختیارتان قرار می‌دهیم: