最近，Github 联手 OpenAI 发布了 AI 编程神器Github Copilot预览版。它基于 GPT-3 自回归语言模型，我们只需要编写一个好的函数名或注释，它就会自动编写好细节代码。这并非简单的智能提示或代码片段，而是真正的代码逻辑！
比如你要编写一个从 URL 中获取查询参数的方法，通常我们就面向 Google 和 StackOverflow 编程了，而现在，你只需要写个好的函数名即可：
Copilot 预览版暂未公开使用，需提交申请，使用 Github 账号登录。审核会参考你 Github 的仓库和活跃度等因素，我在 7.15 下午申请，7.17 早上申请通过。预览版在 Python/JavaScript/TypeScript/Ruby/Go 几门语言下的表现最好，官网展示了很多例子，大家可以去参考，本文以 JavaScript 为例。
审核通过会发送两份邮件。一份是使用指引，点击Install Github Copilot会跳转到 VSCode 的插件下载地址。另一份是邀请你对github/copilot-preview仓库进行协同共建，感兴趣可加入。
从官网的描述看，目前 Copilot 提供的特色功能有：强大的代码智能补齐、将注释转换为完整的代码逻辑块、自动填充重复代码、自动编写单元测试等。
假设现在界面上有个 id 为 my-button 的按钮，点击按钮，计算两个两个日期间隔的天数并打印。代码逻辑就是：编辑 index.js，获取 id 为 my-button 的按钮，然后添加 Click 事件。
首先我们尝试用写注释的方式生成代码。Copilot 不仅支持英文注释，也支持中文注释：
而当你继续输入时，AI 会推测出你接下来可能是要添加 Click 事件：
我们先定义一个计算两个日期间隔天数的方法 countDaysBetweenDates，这次我们不写注释，而是直接写函数名：
如果对生成的代码不满意，将鼠标悬浮在智能提示处，可以切换选择不同的算法方案：
也可以点击 Open Copilot，这样会并排显示 Copilot 所有的可选方案，点击 Accept Solution 就应用到了实际代码中：
以上就是 Copilot 的核心功能：AI 代码生成。实际体验中，AI 的速度普遍都非常快，偶尔会卡顿一下，但基本都是秒级的响应速度。
countDaysBetweenDates 方法写完后，我们可以给它编写单元测试用例。这里我没有写任何注释，是 Copilot 自动生成的单测用例：
也可以先编写描述性的注释，然后根据注释自动生成：
不过这里生成的日期总是和我注释里写的差一个月，注释写 7 月生成 6 月，写 6 月生成 5 月…原因不明。
官网还有个测试 React 计数组件 Counter 的例子，我把英文注释改成了中文注释，同样是可以的：
这里的"重复代码"更多的是指 Copilot 识别出了你正在编写的某种算法模式，然后预判你接下来的动作。如官网的例子，在 time.js 中编写日期之间的对应关系：
再比如编写一个标识各语言注释的变量：
Github Copilot 是基于数亿级别的开源代码进行 AI 训练，将本地代码的上下文信息发送至其服务器，一方面我们的代码是否也会被作为训练样本，另一方面如此庞大的代码量是否存在版权纠纷问题，目前均尚未可知。
实际体验下来，Copilot 绝对给了我非常大的惊喜，没想到完成度会如此高。个人认为在现有的工作流中引入 Copilot 是完全可以的，不过建议在个人的项目中尝试体验，在公司项目或敏感项目上使用时，需结合公司安全规范再考虑使用。
原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2033552
