copilot 简直大脑按摩

[RRyo]

虽然复杂逻辑还是有点蠢，但是经过合适的拆解之后还是能基本搞定，就是和 new bing 一样有的时候喜欢胡说八道，前面生成错过一次的地方我给他 debug 改好了，后面有的时候变个形式他还又不认识了。不过总体上类似 CRUD 的体力活让 AI 写是纯纯放松大脑了

哦对了，对比了一下使用前后的代码，使用后的注释量暴增，后续如果要再改也比以前要爽

感觉要是用久了会变成只会写注释和 case 后按回车+TAB 的形状了

[linuxyz]

一种直接升级为软件架构师的既视感！

[LeeReamond]

内测+试用半年+付费快一年，我的评价是不太行，觉得行的可能是处理的工作太简单。

我猜大多数正经程序员的 copilot 日常使用体验应该是：
1 、为什么这么智障
2 、我猜这段补不出来，果然补不出来
3 、好像能节省一些查资料时间，又好像没有。如果 new bing 的搜索辅助有效率是 80%，那 copilot 补全只有 30%

今年到期了一百刀还是会付的，没多少钱，聊胜于无吧总归是。最近的 copilot labs 我也开了，解释代码完全不指望，make robust 基本全在抽风，实在很难给一个行字的评价。

测试那边都说忙，开发还要自己写些测试，此时我正抽着烟充满怨念地想，吹了这么久，测试这种重复性操作怎么就没有一个 AI 能帮我解决了。。。

[houshuu]

做了一年的 Copilot 代码审核员, 以下是一些心得

1. Copilot 要用得好, 要把函数拆的很散, 不要给一个函数过多的逻辑.
2. 函数的参数和参数名都是很大的影响, 不要省单词基本上能出的很快.
3. 对于复杂的数据结构, 直接搞一个 sample 数据, 注释好放在文件头部, 在后续函数内部逻辑生成时能自动参阅准确度大大提升.
4. 可以尝试写点伪代码或者 Python 注释掉, 让 Copliot 给你直接生成 C++. (做项目整体移植的时候速度直接起飞!)
5. 尝试给一点简单例子. 比如 -- xxx.yaml -> xxx 他就知道要去掉尾部的拓展名了.

其实这就是一种 prompt engineering 了, 其实还是得去理解如何让模型更加容易感知到你的上下文和核心需求.
不能说全场景都能很智能, 但是如果一直出不了你自己想要的答案那肯定提升空间还是很大的.

[shinession]

我是按月付费的, 个人感觉还是值得每月 10 刀, 至少不用切换窗口和自动查找上下文就蛮爽

[efaun]

等一个 Copilot X

[abelmakihara]

有没有前端来谈谈心得
感觉堆业务和样式很难有效率提升

[learningman]

if err [Tab]

xxxx

if err [Tab]

有这个就够了

[BigR]

用起来感觉反应有点慢，多数时候分析不出来。聊胜于无，写一些简单的倒是可以省事。

[sunhelter]

天天和 VS 自带的 IntelliSense 打架，补全代码大概十中一，开了一年本来不打算续费了，不过打算看看 Copilot X 效果

[hhjj3388]

@LeeReamond 确实是这样的感觉

[zh584728]

等一个 Copilot plus ultra pro

[Rrrrrr]

我感觉能补全一些重复的东西就够了，你还想它有多智能

[zmqiang]

我的要求不高，能帮我搞定重复性代码就很棒了

对于一个用 go 的程序员，copilot 能自动完成错误的处理，已经很有幸福感了

[fresco]

稍微复杂一点就拉了，简单重复的工作用起来还不错