Copilot का उपयोग शुरू करना
Categories:
- Copilot Labs की क्षमताएँ
- Copilot क्या है
- समझना
- सुझाव
- डीबगिंग
- समीक्षा
- रिफैक्टरिंग
- दस्तावेज़ीकरण
- Custom का उपयोग करके Copilot की सीमाओं का विस्तार करना
- अधिक पेशेवर सुझाव प्राप्त करना
- सादे पाठ के सुझाव
- सेटिंग्स
- डेटा सुरक्षा
- सामान्य प्रश्न
GitHub Copilot एक मशीन लर्निंग आधारित कोड पूर्णता (code completion) टूल है, जो आपको तेज़ी से कोड लिखने और कोडिंग दक्षता बढ़ाने में मदद करता है।
Copilot Labs की क्षमताएँ
| क्षमता | विवरण | टिप्पणी | example |
|---|---|---|---|
Explain | कोड स्निपेट की व्याख्या उत्पन्न करता है | अपनी आवश्यकताओं को स्पष्ट रूप से बताने के लिए उन्नत विकल्प हैं |  |
Show example code | कोड स्निपेट के लिए उदाहरण कोड उत्पन्न करता है | उन्नत विकल्प उपलब्ध हैं |  |
Language Translation | कोड स्निपेट का अनुवाद उत्पन्न करता है | यह अनुवाद प्रोग्रामिंग भाषाओं के आधार पर है, जैसे C++ -> Python |  |
Readable | कोड की पठनीयता बढ़ाता है | यह केवल फॉर्मेटिंग नहीं है, बल्कि वास्तविक पठनीयता में सुधार है |  |
Add Types | प्रकार अनुमान | स्वचालित प्रकार के चरों को स्पष्ट प्रकारों में बदलता है |  |
Fix bug | बग की मरम्मत | कुछ सामान्य बग्स को ठीक करता है |  |
Debug | कोड को डीबग करना आसान बनाता है | लॉग प्रिंट जोड़ता है, या ब्रेकपॉइंट के लिए अस्थायी चर जोड़ता है |  |
Clean | कोड की सफाई | कोड के बेकार हिस्सों को साफ करता है, टिप्पणियाँ/प्रिंट/पुराना कोड आदि |  |
List steps | कोड के चरणों की सूची देता है | कुछ कोड के निष्पादन के लिए क्रम पर सख्त रूप से निर्भरता होती है, उनके निष्पादन क्रम पर स्पष्ट टिप्पणी की आवश्यकता होती है |  |
Make robust | कोड को अधिक मजबूत बनाता है | सीमाओं/मल्टीथ्रेडिंग/पुनः प्रवेश (re-entry) आदि पर विचार करता है |  |
Chunk | कोड को टुकड़ों में बांटता है | आमतौर पर फ़ंक्शन की प्रभावी लाइनें <=50, नेस्टिंग <=4, फैन-आउट <=7, साइक्लोमैटिक जटिलता <=20 होनी चाहिए |  |
Document | कोड का दस्तावेज़ उत्पन्न करता है | टिप्पणियाँ लिखकर कोड बनाने के अलावा, कोड के माध्यम से टिप्पणियाँ और दस्तावेज़ भी बनाए जा सकते हैं |  |
Custom | कस्टम ऑपरेशन | copilot को बताएं कि आपके कोड के साथ कैसे व्यवहार करना है |  |
Copilot क्या है
आधिकारिक वेबसाइट पर परिचय सरल और स्पष्ट है: Your AI pair programmer — आपका AI जोड़ीदार प्रोग्रामर
पेयर प्रोग्रामिंग: एक एजाइल सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट विधि है, जिसमें दो प्रोग्रामर एक ही कंप्यूटर पर सहयोग करते हैं: एक कोड टाइप करता है, दूसरा हर लाइन की समीक्षा करता है। भूमिकाएं अक्सर बदलती रहती हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि तर्क सख्त है और समस्याओं की रोकथाम होती है।
Copilot निम्नलिखित तरीकों से कोडिंग कार्य में भाग लेता है, जिससे वह एक जोड़ीदार प्रोग्रामर की भूमिका निभाता है।
समझना
Copilot एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) है, यह हमारे कोड को नहीं समझ सकता, और हम भी Copilot के मॉडल को नहीं समझ सकते। यहाँ “समझना” का अर्थ है एक प्रोग्रामर और एक समूह प्रोग्रामरों के बीच परस्पर समझ। सभी कुछ सामान्य सहमति के आधार पर साथ मिलकर कोड लिखते हैं।
Copilot संदर्भ को समझने के लिए जानकारी एकत्र करता है, जिसमें शामिल है:
- जिस कोड को संपादित किया जा रहा है
- संबंधित फ़ाइलें
- IDE में खुली फ़ाइलें
- लाइब्रेरी के पते
- फ़ाइल पथ
Copilot केवल एक लाइन की टिप्पणी के माध्यम से समझने तक सीमित नहीं है, यह अगला कदम क्या होगा यह समझने के लिए पर्याप्त संदर्भ जानकारी एकत्र करता है।
सुझाव
| संपूर्ण अनुच्छेद सुझाव | इनलाइन सुझाव |
|---|---|
 |  |
जैसा कि सभी जानते हैं, सुझाव प्राप्त करने का सबसे आम तरीका सीधे कोड लिखने के बजाय आवश्यकता का वर्णन करने वाली टिप्पणी के माध्यम से है, जिससे GitHub Copilot पूरे अनुच्छेद का सुझाव देने के लिए प्रेरित होता है। लेकिन इससे टिप्पणियों की अत्यधिकता की समस्या हो सकती है, टिप्पणियाँ जितनी अधिक होंगी उतना अच्छा नहीं है। टिप्पणियाँ समझने में मदद करती हैं, लेकिन वे कोड का मुख्य भाग नहीं हैं। अच्छा कोड बिना टिप्पणियों के भी स्पष्ट होता है, यह उचित नामकरण, तार्किक डिजाइन और स्पष्ट तर्क पर निर्भर करता है। इनलाइन सुझावों का उपयोग करते समय, बस उचित चर नाम/फ़ंक्शन नाम/क्लास नाम दें, Copilot हमेशा उचित सुझाव देता है।
उचित बाहरी इनपुट के अलावा, Copilot मौजूदा कोड स्निपेट के आधार पर सुझाव देने का भी समर्थन करता है, Copilot Labs->Show example code निर्दिष्ट फ़ंक्शन के लिए उदाहरण कोड उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, बस कोड का चयन करें और Show example code पर क्लिक करें।
Ctrl+Enter, हमेशा बहुत प्रेरणा देता है, मैंने तीन फ़ाइलें बनाईं, एक खाली main.cpp, एक खाली calculator.h, और calculator.cpp में “जोड़” (add) और “घटाव” (subtract) को लागू किया। Copilot ने निम्नलिखित सुझाव सामग्री दी:
- “गुणा” और “भाग” के कार्यान्वयन को जोड़ें
- main में “जोड़, घटाव, गुणा, भाग” के कार्यान्वयन को कॉल करें
- calculator स्टैटिक लाइब्रेरी बनाने और उपयोग करने का तरीका
- main फ़ंक्शन का परिणाम, और परिणाम सही है
- calculator.h हेडर फ़ाइल की सुझाई गई सामग्री
- g++ कंपाइल कमांड
- gtest टेस्ट केस
- CMakeLists.txt की सामग्री, जिसमें परीक्षण शामिल है
- objdump -d main > main.s असेंबली कोड देखने के लिए, और असेंबली कोड दिखाया गया
- ar स्टैटिक लाइब्रेरी की सामग्री देखने के लिए, और स्टैटिक लाइब्रेरी की सामग्री दिखाई गई
डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन में, हर बार Ctrl+Enter दबाने पर दिखाई गई सामग्री में बहुत अंतर होता है, पिछली बार उत्पन्न सामग्री को वापस नहीं देखा जा सकता है। यदि अधिक स्थिर सामग्री उत्पन्न करने की आवश्यकता है, तो temperature का मान [0, 1] सेट किया जा सकता है। मान जितना कम होगा, उत्पन्न सामग्री उतनी ही स्थिर होगी; मान जितना अधिक होगा, उत्पन्न सामग्री उतनी ही अप्रत्याशित होगी।
उपरोक्त सुझाव सामग्री दैनिक उपयोग के सामान्य सुझावों से कहीं अधिक है, शायद इसलिए क्योंकि प्रोजेक्ट वास्तव में बहुत सरल था। एक बार जब आप कंपाइल फ़ाइल और हेडर फ़ाइल पूरी तरह से लिख देते हैं, तो सुझाव इतने नहीं होंगे, लेकिन इसके बावजूद यह अक्सर बहुत अच्छा प्रेरणादायक होता है।
Copilot सुझावों के शॉर्टकट का उपयोग करें
| Action | Shortcut | Command name |
|---|---|---|
| इनलाइन सुझाव स्वीकार करें | Tab | editor.action.inlineSuggest.commit |
| सुझाव नजरअंदाज करें | Esc | editor.action.inlineSuggest.hide |
| अगला इनलाइन सुझाव दिखाएं | Alt+] | editor.action.inlineSuggest.showNext |
| पिछला इनलाइन सुझाव दिखाएं | Alt+[ | editor.action.inlineSuggest.showPrevious |
| इनलाइन सुझाव ट्रिगर करें | Alt+\ | editor.action.inlineSuggest.trigger |
| अलग पैनल में अधिक सुझाव दिखाएं | Ctrl+Enter | github.copilot.generate |
डीबगिंग
आमतौर पर डीबगिंग के दो तरीके होते हैं, प्रिंट और ब्रेकपॉइंट।
- Copilot स्वचालित रूप से प्रिंट कोड उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, संदर्भ के आधार पर फॉर्मेटेड प्रिंट या लॉग चुनता है।
- Copilot मौजूदा कोड संरचना को संशोधित करने में मदद कर सकता है, सुविधाजनक ब्रेकपॉइंट स्थान प्रदान करता है। कुछ नेस्टेड शैली के कोड में ब्रेकपॉइंट लगाना मुश्किल होता है, Copilot उन्हें सीधे संशोधित कर सकता है।
Copilot Labs में निम्नलिखित कार्य पूर्व-निर्धारित हैं:
- Debug, डीबग कोड उत्पन्न करता है, जैसे प्रिंट, ब्रेकपॉइंट, और अन्य डीबग कोड।
समीक्षा
समीक्षा परस्पर है, हम और copilot को अक्सर परस्पर समीक्षा करने की आवश्यकता होती है, तेज़ी से उत्पन्न कोड पर भरोसा न करें।
Copilot Labs में निम्नलिखित कार्य पूर्व-निर्धारित हैं:
- Fix bug, इसे मिले बग को सीधे ठीक करता है, इससे पहले अपना कोड सहेजें, Copilot के संशोधन की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें।
- Make robust, कोड को अधिक मजबूत बनाता है, Copilot अनसुलझी स्थितियों को खोजता है, सुधार कोड उत्पन्न करता है, हमें इससे प्रेरित होना चाहिए और थोड़ा और सावधानी से सोचना चाहिए।
रिफैक्टरिंग
Copilot Labs में निम्नलिखित कार्य पूर्व-निर्धारित हैं:
- Readable, पठनीयता बढ़ाता है, वास्तव में पठनीयता में सुधार करता है, न कि केवल सरल फॉर्मेटिंग, लेकिन Copilot के संशोधन की सावधानीपूर्वक समीक्षा करनी चाहिए।
- Clean, कोड को अधिक संक्षिप्त बनाता है, अनावश्यक कोड को हटाता है।
- Chunk, कोड को समझना आसान बनाता है, कोड को टुकड़ों में विभाजित करता है, एक बड़े फ़ंक्शन को कई छोटे फ़ंक्शनों में तोड़ता है।
दस्तावेज़ीकरण
Copilot Labs में निम्नलिखित कार्य पूर्व-निर्धारित हैं:
- Document, दस्तावेज़ उत्पन्न करता है, जैसे फ़ंक्शन टिप्पणियाँ, और अन्य दस्तावेज़।
Custom का उपयोग करके Copilot की सीमाओं का विस्तार करना
Custom ज्यादा ध्यान नहीं देता, लेकिन यह Copilot को असीमित संभावनाएं देता है। हम इसे एक नई प्रोग्रामिंग भाषा के रूप में समझ सकते हैं, जो भाषा अंग्रेजी या चीनी है।
आप Custom के माध्यम से इनपुट कर सकते हैं
टिप्पणी कोड हटा दें
गुणा और भाग की क्षमता जोड़ें
इसे Go में फिर से लिखें
त्रिकोणमितीय फ़ंक्शन गणना जोड़ें
अवकलन (differential) की गणना जोड़ें, चीनी यहां उपयोगी नहीं है,support calculate differentialका उपयोग करें, निम्न तापमान मोड में, कोई विश्वसनीय उत्तर नहीं है, उच्च तापमान मोड में, कुछ अजीबोगरीब उत्तर हैं।
दैनिक कार्य में, आप कभी भी Copilot को अपनी आवश्यकताओं को बता सकते हैं, Custom क्षमता के माध्यम से, आप Copilot को कई वांछित संचालनों को पूरा करने में मदद कर सकते हैं।
कुछ उदाहरण:
| prompts | विवरण |
|---|---|
generate the cmake file | cmake फ़ाइल उत्पन्न करें |
generate 10 test cases for tan() | tan() के लिए 10 टेस्ट केस उत्पन्न करें |
format like google style | कोड फॉर्मेट करें |
सीमा की स्थिति पर विचार करें | सीमा की स्थिति पर विचार करें |
मेमोरी की मुक्ति की पुष्टि करें | मेमोरी की मुक्ति की पुष्टि करें |
Custom का उपयोग कल्पनाशील है, लेकिन कभी-कभी यह विश्वसनीय नहीं होता है, उपयोग करने से पहले कोड सहेजने की सलाह दी जाती है, और फिर इसके द्वारा किए गए संशोधनों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करें।
अधिक पेशेवर सुझाव प्राप्त करना
Copilot को जितना स्पष्ट प्रॉम्प्ट दिया जाएगा, वह उतना ही सटीक सुझाव देगा, पेशेवर प्रॉम्प्ट से अधिक पेशेवर सुझाव मिलते हैं। कई अनुचित कोड कंपाइलेशन या व्यावसायिक संचालन को प्रभावित नहीं करते हैं, लेकिन पठनीयता, रखरखाव, विस्तारणीयता, और पुनः उपयोग को प्रभावित करते हैं, ये विशेषताएं भी बहुत महत्वपूर्ण हैं। यदि आप अधिक पेशेवर सुझाव चाहते हैं, तो हमें कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं के अंग्रेजी नामों को समझना चाहिए।
- सबसे पहले समझदार अंग्रेजी का उपयोग करें, आप ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट देखकर अंग्रेजी सीख सकते हैं।
- नामकरण सम्मेलन, नामकरण अवधारणा की सबसे बुनियादी परिभाषा है, अच्छा नामकरण अस्पष्टता से बच सकता है, पाठक को व्यावसायिक विवरणों में फंसने से रोक सकता है, और इस प्रकार कोड की पठनीयता बढ़ाता है, यह एक सर्वोत्तम प्रथा भी है।
- आमतौर पर बस एक उचित चर नाम की आवश्यकता होती है, Copilot पूरे विश्वसनीय सुझाव दे सकता है।
- डिज़ाइन पैटर्न सूची, डिज़ाइन पैटर्न समस्याओं को हल करने के लिए एक टेम्पलेट है, विभिन्न समस्याओं के लिए SOLID डिज़ाइन के मूल सिद्धांतों का उचित विचार करें, डिज़ाइन समय बचाएं और कोड की गुणवत्ता में सुधार करें।
- बस आवश्यक पैटर्न का नाम लिखें, Copilot पूरा कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकता है।
- एल्गोरिदम सूची, अच्छे एल्गोरिदम एक वर्ग की समस्याओं को हल करने के लिए उच्च बुद्धि का परिणाम होते हैं, डेवलपर्स को स्वयं विशिष्ट समस्याओं को सार बनाना होगा और डेटा को सार बनाकर एल्गोरिदम में इनपुट करना होगा।
- एल्गोरिदम कोड आमतौर पर सार्वभौमिक होता है, बस एल्गोरिदम का नाम लिखें, Copilot एल्गोरिदम कोड स्निपेट उत्पन्न कर सकता है, और Copilot हमेशा संदर्भ की डेटा संरचना को एल्गोरिदम में चतुराई से लागू करता है।
सादे पाठ के सुझाव
| en | hi |
|---|---|
| GitHub Copilot uses the OpenAI Codex to suggest code and entire functions in real-time, right from your editor. | GitHub Copilot आपके एडिटर से सीधे वास्तविक समय में कोड और पूरे फ़ंक्शन के सुझाव देने के लिए OpenAI Codex का उपयोग करता है। |
| Trained on billions of lines of code, GitHub Copilot turns natural language prompts into coding suggestions across dozens of languages. | अरबों लाइनों के कोड पर प्रशिक्षित, GitHub Copilot प्राकृतिक भाषा प्रॉम्प्ट को दर्जनों भाषाओं में कोडिंग सुझावों में बदल देता है। |
| Don’t fly solo. Developers all over the world use GitHub Copilot to code faster, focus on business logic over boilerplate, and do what matters most: building great software. | अकेले न उड़ें। दुनिया भर के डेवलपर्स तेज़ी से कोड करने, बॉयलरप्लेट पर व्यावसायिक तर्क पर ध्यान केंद्रित करने, और सबसे महत्वपूर्ण काम करने के लिए GitHub Copilot का उपयोग करते हैं: महान सॉफ्टवेयर बनाना। |
| Focus on solving bigger problems. Spend less time creating boilerplate and repetitive code patterns, and more time on what matters: building great software. Write a comment describing the logic you want and GitHub Copilot will immediately suggest code to implement the solution. | बड़ी समस्याओं को हल करने पर ध्यान केंद्रित करें। बॉयलरप्लेट और दोहराए जाने वाले कोड पैटर्न बनाने में कम समय और महत्वपूर्ण चीज़ों पर अधिक समय बिताएं: महान सॉफ्टवेयर बनाना। वह तर्क लिखें जो आप चाहते हैं और GitHub Copilot तुरंत समाधान लागू करने के लिए कोड का सुझाव देगा। |
| Get AI-based suggestions, just for you. GitHub Copilot shares recommendations based on the project’s context and style conventions. Quickly cycle through lines of code, complete function suggestions, and decide which to accept, reject, or edit. | केवल आपके लिए AI-आधारित सुझाव प्राप्त करें। GitHub Copilot प्रोजेक्ट के संदर्भ और शैली सम्मेलनों के आधार पर सिफारिशें साझा करता है। जल्दी से कोड की लाइनों के माध्यम से जाएं, पूर्ण फ़ंक्शन सुझाव प्राप्त करें, और तय करें कि किसे स्वीकार, अस्वीकार या संपादित करना है। |
| Code confidently in unfamiliar territory. Whether you’re working in a new language or framework, or just learning to code, GitHub Copilot can help you find your way. Tackle a bug, or learn how to use a new framework without spending most of your time spelunking through the docs or searching the web. | अपरिचित क्षेत्र में आत्मविश्वास से कोड करें। चाहे आप एक नई भाषा या फ्रेमवर्क में काम कर रहे हों, या बस कोड करना सीख रहे हों, GitHub Copilot आपको अपना रास्ता खोजने में मदद कर सकता है। एक बग का सामना करें, या दस्तावेजों में ज्यादातर समय बिताए बिना या वेब पर खोज किए बिना एक नए फ्रेमवर्क का उपयोग करना सीखें। |
इन अनुवादों को सभी Copilot द्वारा उत्पन्न किया गया है, यह निश्चित नहीं है कि ये सुझाव मॉडल द्वारा उत्पन्न हुए हैं या अनुवाद व्यवहार के आधार पर। वास्तव में, तालिका के en कॉलम में आप जो भी अंग्रेजी सामग्री लिखते हैं, उसे Copilot hi कॉलम में अनुवाद (उत्पन्न) कर सकता है।
सेटिंग्स
क्लाइंट सेटिंग्स
| सेटिंग | विवरण | टिप्पणी |
|---|---|---|
| temperature | सैंपलिंग तापमान | 0.0 - 1.0, 0.0 सबसे आम कोड स्निपेट उत्पन्न करता है, 1.0 सबसे कम आम और यादृच्छिक कोड स्निपेट उत्पन्न करता है |
| length | कोड सुझाव की अधिकतम लंबाई | डिफ़ॉल्ट 500 |
| inlineSuggestCount | इनलाइन सुझावों की संख्या | डिफ़ॉल्ट 3 |
| listCount | सुझावों की संख्या | डिफ़ॉल्ट 10 |
| top_p | शीर्ष N संभावनाओं के सुझावों को प्राथमिकता दें | डिफ़ॉल्ट रूप से सभी संभावित सुझाव प्रदर्शित करें |
व्यक्तिगत खाता सेटिंग्स में दो सेटिंग्स हैं, एक कॉपीराइट संबंधित है, और दूसरी गोपनीयता संबंधित है।
- क्या ओपन-सोर्स कोड का उपयोग करके सुझाव देना है, मुख्य रूप से Copilot द्वारा उत्पन्न कोड स्निपेट में कॉपीराइट मुद्दों से बचने के लिए, ओपन-सोर्स लाइसेंस प्रतिबंधों से बचने के लिए।
- क्या व्यक्तिगत कोड स्निपेट का उपयोग करके उत्पाद में सुधार करने की अनुमति देनी है, गोपनीयता रिसाव के जोखिम से बचने के लिए।
डेटा सुरक्षा
Copilot की सूचना संग्रह
- व्यावसायिक संस्करण
- सुविधा उपयोग की जानकारी, जिसमें व्यक्तिगत जानकारी हो सकती है
- कोड स्निपेट एकत्र करता है, सुझाव देने के तुरंत बाद उन्हें त्याग देता है, कोई भी कोड स्निपेट नहीं रखता
- डेटा साझाकरण, GitHub, Microsoft, OpenAI
- व्यक्तिगत संस्करण
- सुविधा उपयोग की जानकारी, जिसमें व्यक्तिगत जानकारी हो सकती है
- कोड स्निपेट एकत्र करता है, सुझाव देने के बाद, व्यक्तिगत टेलीमेट्री सेटिंग के अनुसार, रखता या त्याग देता है
- कोड स्निपेट में शामिल है, जिस कोड को संपादित किया जा रहा है, संबंधित फ़ाइलें, IDE में खुली फ़ाइलें, लाइब्रेरी पते, फ़ाइल पथ
- डेटा साझाकरण, GitHub, Microsoft, OpenAI
- कोड डेटा सुरक्षा, 1. एन्क्रिप्शन. 2. Copilot टीम से संबंधित Github/OpenAI के कुछ कर्मचारी देख सकते हैं. 3. पहुंच के लिए भूमिका-आधारित पहुंच नियंत्रण और बहु-कारक प्रमाणीकरण की आवश्यकता होती है
- कोड स्निपेट के उपयोग से बचना (रखना या प्रशिक्षण), 1. सेटिंग्स 2. Copilot टीम से संपर्क करें
- क्या निजी कोड का उपयोग किया जाएगा? नहीं.
- क्या यह व्यक्तिगत जानकारी (नाम, जन्म तिथि आदि) आउटपुट करेगा? दुर्लभ है, अभी भी सुधार जारी है.
- विस्तृत गोपनीयता नीति
सामान्य प्रश्न
- Copilot का प्रशिक्षण डेटा, Github के सार्वजनिक रिपॉजिटरी से आता है.
- Copilot द्वारा लिखा गया कोड परिपूर्ण है? जरूरी नहीं.
- क्या नए प्लेटफ़ॉर्म के लिए कोड लिखा जा सकता है? अभी क्षमता सीमित है.
- Copilot को बेहतर ढंग से कैसे उपयोग करें? कोड को छोटे फ़ंक्शन में विभाजित करें, फ़ंक्शन की कार्यक्षमता का वर्णन प्राकृतिक भाषा में करें, साथ ही इनपुट और आउटपुट का भी, और सार्थक चर नाम और फ़ंक्शन नाम का उपयोग करें.
- क्या Copilot द्वारा उत्पन्न कोड में बग हो सकते हैं? बिल्कुल बचाव नहीं किया जा सकता.
- क्या Copilot द्वारा उत्पन्न कोड का सीधे उपयोग किया जा सकता है? जरूरी नहीं, कभी-कभी संशोधन की आवश्यकता होती है.
- क्या Copilot द्वारा उत्पन्न कोड का उपयोग व्यावसायिक प्रोजेक्ट में किया जा सकता है? हाँ.
- क्या Copilot द्वारा उत्पन्न कोड Copilot की बौद्धिक संपदा है? नहीं.
- क्या Copilot प्रशिक्षण सेट से कोड कॉपी करता है? Copilot कोड कॉपी नहीं करता, 150 से अधिक लाइनों का कोड प्रशिक्षण सेट से मेल खाने की संभावना बहुत कम है, निम्नलिखित दो स्थितियों में हो सकता है
- जब संदर्भ जानकारी बहुत कम हो
- जब यह एक सामान्य समस्या का समाधान है
- सार्वजनिक कोड के साथ दोहराव से कैसे बचें, फ़िल्टर सेट करें
- Copilot द्वारा उत्पन्न कोड का सही ढंग से उपयोग कैसे करें? 1. उत्पन्न कोड का स्वयं परीक्षण/समीक्षा करें; 2. समीक्षा से पहले उत्पन्न कोड को स्वचालित रूप से कंपाइल या न चलाएं.
- क्या Copilot हर प्राकृतिक भाषा में समान प्रदर्शन करता है? सर्वोत्तम प्रदर्शन अंग्रेजी में है.
- क्या Copilot आपत्तिजनक सामग्री उत्पन्न करेगा? पहले से ही फ़िल्टरिंग है, लेकिन इसकी संभावना से इनकार नहीं किया जा सकता.