GitHub د هوښیار معاون GitHub Copilot د ازموینې بشپړولو اعلان وکړ ، د کوډ لیکلو پرمهال د معیاري جوړښتونو رامینځته کولو وړ. سیسټم د OpenAI پروژې سره په ګډه رامینځته شوی او د OpenAI کوډیکس ماشین زده کړې پلیټ فارم کاروي، د سرچینې کوډونو په پراخه لړۍ کې روزل شوي چې په عامه GitHub ذخیره کې کوربه شوي. خدمت د خلاصې سرچینې مشهور پروژی ساتونکو او زده کونکو لپاره وړیا دی. د نورو کټګوریو کاروونکو لپاره، GitHub Copilot ته لاسرسی تادیه کیږي (په میاشت کې $ 10 یا په کال کې $ 100)، مګر د وړیا آزموینې لاسرسی د 60 ورځو لپاره چمتو کیږي.
د کوډ نسل د مختلف چوکاټونو په کارولو سره د پروګرام کولو ژبو Python، JavaScript، TypeScript، Ruby، Go، C# او C++ کې ملاتړ کیږي. ماډلونه د Neovim، JetBrains IDEs، Visual Studio، او Visual Studio Code پراختیای چاپیریال سره د GitHub Copilot ادغام لپاره شتون لري. د ازموینې پرمهال راټول شوي ټیلی میټري لخوا قضاوت کول ، خدمت تاسو ته اجازه درکوي د کافي لوړ کیفیت کوډ رامینځته کړي - د مثال په توګه ، په GitHub Copilot کې وړاندیز شوي 26٪ وړاندیزونه د پراختیا کونکو لخوا منل شوي لکه څنګه چې دي.
GitHub Copilot د دودیز کوډ بشپړولو سیسټمونو څخه توپیر لري چې د کافي پیچلي کوډ بلاکونو رامینځته کولو وړتیا کې ، د اوسني شرایطو په پام کې نیولو سره ترکیب شوي چمتو شوي افعال پورې. GitHub Copilot هغه طریقې سره تطابق کوي چې پراختیا کونکي کوډ لیکي او په برنامه کې کارول شوي APIs او چوکاټونه په پام کې نیسي. د مثال په توګه ، که چیرې په تبصره کې د JSON جوړښت مثال شتون ولري ، کله چې تاسو د دې جوړښت تحلیل کولو لپاره فنکشن لیکل پیل کړئ ، نو GitHub Copilot به چمتو شوی کوډ وړاندې کړي ، او کله چې د تکرار توضیحاتو معمول لیست لیکل کیږي ، دا به پاتې برخه رامینځته کړي. پوستونه
د چمتو شوي کوډ بلاکونو رامینځته کولو لپاره د GitHub Copilot وړتیا د کاپي لیف جوازونو احتمالي سرغړونو پورې اړوند تناقض لامل شوی. کله چې د ماشین زده کړې ماډل رامینځته کول ، د GitHub کې موقعیت لرونکي د خلاصې سرچینې پروژې ذخیره کولو اصلي سرچینې متنونه کارول شوي. ډیری دا پروژې د کاپي لیفټ جوازونو لاندې چمتو شوي ، لکه GPL ، کوم چې د مشتق کارونو کوډ ته اړتیا لري ترڅو د مناسب جواز لاندې توزیع شي. د موجوده کوډ په داخلولو سره لکه څنګه چې د Copilot لخوا وړاندیز شوی، پراختیا کونکي ممکن په ناپوهۍ سره د پروژې له جواز څخه سرغړونه وکړي چې له کوډ څخه یې پور اخیستی و.
دا لا روښانه نده چې ایا د ماشین زده کړې سیسټم لخوا رامینځته شوي کار مشتق ګڼل کیدی شي. پوښتنې هم راپورته کیږي چې ایا د ماشین زده کړې ماډل د کاپي حق تابع دی او که داسې وي ، څوک دا حقونه لري او دا څنګه د کوډ له حقونو سره تړاو لري چې ماډل یې جوړ شوی.
له یوې خوا، تولید شوي بلاکونه کولی شي د موجوده پروژو متن پاسونه تکرار کړي، مګر له بلې خوا، سیسټم پخپله د کوډ کاپي کولو پر ځای د کوډ جوړښت بیا جوړوي. د GitHub مطالعې په وینا، یوازې د وخت 1٪ د Copilot سپارښتنې ممکن د موجوده پروژو څخه د کوډ ټوټې شاملې وي چې د 150 حروف څخه اوږد وي. په ډیری حاالتو کې، تکرار واقع کیږي کله چې Copilot نشي کولی په سمه توګه شرایط وټاکي یا د ستونزې لپاره معیاري حل وړاندې کړي.
د موجوده کوډ د بدیل څخه مخنیوي لپاره، یو ځانګړی فلټر کاپیلټ ته اضافه شوی چې د موجوده پروژو سره د تقاطع اجازه نه ورکوي. کله چې تنظیم کول ، پراختیا کونکی کولی شي دا فلټر په خپل اختیار کې فعال یا غیر فعال کړي. د نورو ستونزو په مینځ کې ، احتمال شتون لري چې ترکیب شوی کوډ ممکن د ماډل روزنې لپاره کارول شوي کوډ کې موجود غلطۍ او زیانونه تکرار کړي.
سرچینه: opennet.ru