VSCodeのGitHub Copilotが色々便利になっていた件
はじめに 知らない間にGitHub Copilotが結構進化していたので、それらの内容を紹介します。 GitHub Copilot Chatは知っていたのですが、単なるChatGPTみたいな会話機能を追加しただけだと思っていました。 要約 右クリックメニューや#fileのようなコマンドが登場し、それを入力するだけでChatに見てほしいコンテキストを伝えることができるようになった。 ファイル単位だけでなく、選択した行やブロックに限定することもできる。 テストコードや新しいプロジェクトをコマンド一つで生成できるようになっている。 推薦の候補も複数を同時に比較できるようになった。 一度に最大10個くらい出る上、タブで保管できる。 ターミナルや編集中のファイルからコマンド一つでChatを立ち上げることができる。 特別なプロンプトを入力しなくても、開いた場所の文脈を読み取ってくれる。 右クリックメニ
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
SIerでのGitHub Copilotの業務活用に向けた検討ポイントをまとめてみた - Qiita
OpenAIが開発したコード生成AIの「Codex」や、その技術を活用した「GitHub Copilot」が注目を集めています。Qiitaや技術ブログではCopilotを試してみた系の記事も多く公開されており、好意的な反応と共に紹介がされているように感じます。 これらのコード生成AIやツールを開発業務で活用しようと考えた際、どのような効果が見込めるのか、プログラマの心理やパフォーマンスにどのような影響を及ぼすのかが気になったので、CodexやCopilotの実装能力やプログラマに与える影響を調査した研究事例などを調べました。 この記事では、調べた結果を基に、SIerにおける開発業務でCopilotやCodexといったソースコードが生成できるツールやAIを活用するにあたって留意するべきポイントなどを、私の感想を交えながらご紹介します。 本記事で紹介する範囲 本記事では、SIerがCopilo
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「Visual Studio」のAI支援機能が強化 「GitHub Copilot」のコード補完とIntelliSenseリストが連動