Giriş
Kod tamamlama, geliştiriciler için temel bir araçtır ve yazma hatalarını azaltmaya ve verimliliği artırmaya yardımcı olan gerçek zamanlı öneriler sunarak kodlama sürecini kolaylaştırır. Ancak, geleneksel kod tamamlama araçları genellikle statik şablonlara ve kural tabanlı yöntemlere dayanır ve bu da onların geliştiricilerin bugün karşılaştığı çeşitli kodlama uygulamalarına ve dinamik ortamlara uyum sağlama yeteneklerini sınırlar. Birçok entegre geliştirme ortamı (IDE) gibi, bu araçlar da genellikle mümkün olduğunda belirteç önerileri sağlayan yerleşik öneri motorlarına sahiptir.
Dijital çağda, yazılım geliştirme, teknolojik ve toplumsal ilerlemenin itici gücüdür. Buna rağmen, geliştiriciler, kodlama görevlerinin tekrarlayan doğası, karmaşık mantığı yönetme ve giderek büyüyen ve karmaşık yazılım sistemleri içindeki belirli sorunları ele alma dahil olmak üzere sayısız zorlukla karşılaşırlar. Bu engellerin üstesinden gelmek için, araştırmacılar ve mühendisler, geliştirme verimliliğini artırmayı ve kod kalitesini iyileştirmeyi amaçlayan yenilikçi araçlar ve teknikler oluşturmaya odaklanmıştır.
Bu makale, GitHub Copilot'un tasarım ilkelerine, uygulama teknolojilerine ve pratik değerine kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Geliştirilmesi sırasında karşılaşılan zorlukları inceleyeceğiz ve üretkenliği artırmada, hataları en aza indirmede ve kod kalitesini artırmada kod tamamlamanın önemini vurgulayacağız. Ayrıca, GitHub Copilot'un çeşitli programlama dilleri ve proje türleri genelinde uygulanabilirliğinin değerlendirilmesiyle, yenilikçi bir araç olarak potansiyeli de araştırılacaktır. Makale ayrıca, daha fazla entegrasyon ve uygulama için fırsatları belirlemek amacıyla, GitHub Copilot için gelecekteki geliştirme yönlerini, diğer ilgili araçlar ve teknolojilerle karşılaştırarak tartışacaktır.
Bu yazıda, GitHub Copilot'un son teknoloji bir kod tamamlama aracı olarak önemi, potansiyel faydaları ve gelecekteki araştırma ve geliştirme olanaklarının yanı sıra, entegrasyon ve uygulama için yeni yollar keşfetmek amacıyla diğer ilgili araçlar ve teknolojilerle bir karşılaştırma yapmayı üstlendim.
Mevcut Kod Tamamlama Teknikleri ve Araçları
Yazılım geliştirme alanında, kod tamamlama için çeşitli teknolojiler ve araçlar zaten mevcuttur. Bu araçlar, geliştiricilere, bağlam ve kullanıcı girdisine göre kod parçacıkları, işlevler, sınıflar, yöntemler ve değişkenler için otomatik olarak öneriler üreterek yardımcı olur. Bu işlevsellik, kodlama hızını artırır, kod kalitesini iyileştirir ve programlamanın genel zorluğunu azaltır. Aşağıda, şu anda kullanımda olan bazı yaygın teknikler ve araçlar bulunmaktadır:
Metin Düzenleyici Eklentileri: Sublime Text, Atom ve VS Code gibi birçok metin düzenleyici, kod tamamlama için olanlar da dahil olmak üzere zengin bir eklenti ekosistemini destekler. Bu eklentiler genellikle, dile özgü sözdizimi kurallarını ve mevcut kod tabanlarını analiz ederek akıllı kod önerileri sunar.
IDE'lerde Yerleşik Otomatik Tamamlama: IntelliJ IDEA, Eclipse ve Visual Studio gibi önde gelen entegre geliştirme ortamları (IDE'ler), yerleşik otomatik tamamlama özellikleriyle birlikte gelir. Bu IDE'ler, geliştirme sürecini iyileştirmek için mevcut kodun bağlamından ve sözdizimi kurallarından yararlanarak, kısayol tuşları veya tetikleyici karakterler aracılığıyla kod önerileri sağlar
Kod Oluşturma Araçları: Cogram, Yeoman ve CodeSmith gibi araçlar, önceden tanımlanmış şablonlara ve yapılandırmalara göre belirli alanlara göre uyarlanmış kodu otomatik olarak oluşturabilir. Bu araçlar, geliştiricilere ihtiyaçlarına ve özelliklerine uygun çeşitli kod parçacıkları ve yapılar oluşturarak yardımcı olur.
Kod Parçacığı Kütüphaneleri: Bazı araçlar, yaygın programlama görevlerini ve sorunlarını ele alan kapsamlı yeniden kullanılabilir kod parçacıkları kütüphaneleri sunar. Geliştiriciler, bu parçacıkları projelerine arayabilir ve entegre edebilir, zamandan tasarruf edebilir ve tekrarlayan kodlama çabalarından kaçınabilir. Örnekler arasında Tabnine, Code 5 ve Polycoder gibi araçlar bulunur. GitHub Copilot ayrıca akıllı kod önerileri sağlayarak bu kategoriye girer.
Mevcut Kod Yardımı Araçlarının Avantajları
Gelişmiş Kodlama Hızı: Kod tamamlama araçları, gereken manuel yazma miktarını önemli ölçüde azaltır ve geliştiricilerin kod parçacıklarını hızlı bir şekilde oluşturmasını sağlayarak kodlama sürecini hızlandırır.
Geliştirilmiş Kod Kalitesi: Bu araçlar, en iyi uygulamalara ve sözdizimi kurallarına göre öneriler sunarak, geliştiricilerin kodlama standartlarını korumasına ve yaygın hatalardan kaçınmasına yardımcı olur.
Tekrarlayan İşlerin Azaltılması: Geliştiriciler, kod parçacıklarını ve şablonları kullanarak, benzer kodu tekrar tekrar yazma ihtiyacını atlayabilir, böylece üretkenliği artırır.
Eğitim Desteği: Otomatik tamamlama araçları, yeni başlayanlara programlama becerilerini geliştiren örnekler ve rehberlik sağlayarak, öğrenme için değerli kaynaklar olarak hizmet edebilir.
Mevcut Kod Yardımı Araçlarının Sınırlamaları
Bağlamsal Sınırlamalar: Mevcut birçok otomatik tamamlama aracı, karmaşık bağlamları ve semantiği anlama yeteneklerini sınırlayan statik dilbilgisi kurallarına ve şablonlara dayanır. Sonuç olarak, geliştiricilerin niyetlerini doğru bir şekilde tahmin etmekte zorlanabilirler.
Dil ve Alan Kısıtlamaları: Bazı araçlar, belirli programlama dillerinde veya alanlarda daha etkilidir, performansları ise sınırlı destek nedeniyle diğerlerinde düşebilir.
Öğrenme Eğrisi: Gelişmiş otomatik tamamlama araçları genellikle geliştiricilerin kullanımlarını ve yapılandırma seçeneklerini tam olarak anlamak için bir öğrenme süreci geçirmesini gerektirir.
Geliştirici İş Akışı Üzerindeki Etkisi
Kod Kalitesinin İyileştirilmesi: Otomatik tamamlama araçları, kodlama standartlarına uyumu teşvik ederek ve hataları ve güvenlik açıklarını azaltarak yüksek kod kalitesini korumaya yardımcı olur.
Artan Geliştirme Verimliliği: Bu araçlar, kod önerilerine ve parçacıklarına hızlı erişim sağlayarak kodlama sürecini hızlandırır, böylece zamandan tasarruf sağlar ve genel verimliliği artırır.
Geliştirilmiş İşbirliği ve Bilgi Paylaşımı: Geliştiriciler, kod parçacıklarını ve şablonları paylaşarak daha etkili bir şekilde işbirliği yapabilir ve bilgi paylaşabilir, ekip çalışmasını ve genel üretkenliği iyileştirebilir.
Aşırı Güvenme Riski ve: Otomatik tamamlama araçlarına çok fazla güvenmek, dil sözdizimi ve dilbilgisi anlayışının azalmasına yol açabilir ve potansiyel olarak yanlış önerilere neden olabilir. Geliştiriciler, bu araçlar tarafından sağlanan kod önerilerini eleştirel bir şekilde değerlendirmeli ve doğrulamalıdır. Yanıltma
Mevcut kod tamamlama araçları şüphesiz geliştirici üretkenliğini ve verimliliğini artırmış olsa da, genellikle karmaşık bağlamları ve semantiği ele alma yeteneklerini sınırlayabilen katı dilbilgisi kuralları ve önceden tanımlanmış şablonlarla sınırlıdır. Yapay zeka ve makine öğrenimi ile desteklenen GitHub Copilot, daha akıllı ve uyarlanabilir kod önerileri sunarak bu sınırlamaların üstesinden gelmeye çalışır. Bu gelişmiş araç, bir geliştiricinin benzersiz kodlama kalıplarıyla uyumlu, hassas, bağlam farkındalığına sahip kod önerileri oluşturmada mükemmeldir ve kod tamamlama teknolojisinde yeni bir çağın yolunu açar.
GitHub Copilot'un Arka Planı ve Uygulama İlkeleri
GitHub Copilot, GitHub ve OpenAI arasındaki bir işbirliğiyle geliştirilen yenilikçi bir araçtır. Hem açık kaynaklı hem de özel yazılım projelerine ev sahipliği yapmak için tanınmış bir platform olan GitHub, 100 milyondan fazla geliştirici ve 4 milyondan fazla kuruluştan oluşan geniş bir topluluğa hizmet vermektedir ve 330 milyondan fazla kod deposuna sahiptir. Haziran 2022'de GitHub, Copilot'u bireysel kullanıcılara sundu ve ayrıca ücretsiz Öğrenci Paketine dahil etti. Bir başka ilgili yapay zeka aracı olan Codex, Kasım 2021'den beri OpenAI'nin API'si ile etkileşimde bulunan programlar aracılığıyla erişilebilen ücretli bir hizmet olarak mevcuttur.
Bu kapsamlı ekosistem, GitHub Copilot'a güçlü kod önerileri sunmasını sağlayan zengin ve çeşitli bir kaynak kodu veri kümesi sağlar. Yapay zekadaki önde gelen gelişmelerle tanınan OpenAI, ChatGPT 4.0 gibi modellerin piyasaya sürülmesiyle kayda değer bir başarı elde etti. LLAMA dahil olmak üzere bu yapay zeka modelleri, karmaşık dil ve kod görevlerini gerçekleştirmek için gelişmiş istatistiksel dil modellerine dayanır. OpenAI'nin GitHub ile işbirliği, bu yapay zeka uzmanlığından yararlanarak, platformdan büyük miktarda kaynak kodu verisi kullanarak, yinelenen sinir ağları (RNN'ler) veya dönüştürücüler gibi derin öğrenme modellerini eğitir. Bu modeller, kodun sözdizimi, semantiği ve geliştiriciler tarafından kullanılan yaygın uygulamalar dahil olmak üzere, kodun nüanslarını anlamada uzmandır. GitHub ve OpenAI arasındaki GitHub Copilot'u geliştirme ortaklığı, yazılım geliştirmede önemli bir kilometre taşıdır. Bu araç, önde gelen bir yazılım platformu ile son teknoloji yapay zeka teknolojisi arasındaki güçlü sinerjinin bir örneğidir ve geliştiricilere, üretkenliklerini ve kodlama deneyimlerini geliştiren gelişmiş bir kod oluşturma ve yardım düzeyi sağlar.
Bir Dönüştürücü Modelde Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi
Tipik bir dönüştürücü modelde, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi çok önemli bir rol oynar. Giriş bir gömme katmanından geçtikten sonra, kodlayıcı içindeki birden fazla dikkat bloğu tarafından işlenir. Kodlayıcıdan gelen çıktı, modelin mevcut çıktısıyla birlikte, nihayetinde son çıktıyı üreten kod çözücünün dikkat bloklarına beslenir. Bu yaklaşım, Vaswani ve ark. tarafından açıklanan modele dayanmaktadır.
Bir Dönüştürücü Modelde Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi
Tipik bir dönüştürücü modelde, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi çok önemli bir rol oynar. Giriş bir gömme katmanından geçtikten sonra, kodlayıcı içindeki birden fazla dikkat bloğu tarafından işlenir. Kodlayıcıdan gelen çıktı, modelin mevcut çıktısıyla birlikte, nihayetinde son çıktıyı üreten kod çözücünün dikkat bloklarına beslenir. Bu yaklaşım, Vaswani ve ark. tarafından açıklanan modele dayanmaktadır.
Bir Dönüştürücü Modelde Kodlayıcı-Kod Çözücü Mimarisi
Tipik bir dönüştürücü modelde, kodlayıcı-kod çözücü mimarisi çok önemli bir rol oynar. Giriş bir gömme katmanından geçtikten sonra, kodlayıcı içindeki birden fazla dikkat bloğu tarafından işlenir. Kodlayıcıdan gelen çıktı, modelin mevcut çıktısıyla birlikte, nihayetinde son çıktıyı üreten kod çözücünün dikkat bloklarına beslenir. Bu yaklaşım, Vaswani ve ark. tarafından açıklanan modele dayanmaktadır.
Veri Kümesi Oluşturma: GitHub Copilot, eğitim veri kümesi olarak çeşitli geliştiricilerden gelen kapsamlı bir açık kaynak kod kütüphanesi ve katkı koleksiyonunu kullanır. Bu büyük veri kümesi, bağlam farkındalığına sahip kod önerileri oluşturabilen derin öğrenme modelleri oluşturmak için gereklidir.
Dil Modeli: GitHub Copilot, yinelenen sinir ağları (RNN'ler) veya dönüştürücüler gibi derin öğrenme mimarileri üzerine inşa edilmiş gelişmiş dil modellerine dayanır. Bu modeller, kodun hem sözdizimsel hem de anlamsal yönlerini ve ayrıca yaygın kodlama uygulamalarını anlamak üzere eğitilmiştir. Örneğin, ilk modellerden biri olan CodeBERT, her ikisinin de iki modlu bir temsilini öğrenmek için kod ve doğal dil dizileri çiftleri üzerinde önceden eğitilmiştir.
Bağlam Anlama: GitHub Copilot, yazılan kod, yöntem imzaları, değişken adları ve diğer ilgili bilgiler dahil olmak üzere geliştiricinin kod bağlamını analiz eder. Bunu yaparak, geliştiricinin niyetlerini doğru bir şekilde yorumlayabilir ve bağlamsal olarak uygun kod önerileri sağlayabilir.
Kod Oluşturma: Eğitimli dil modelinden ve bağlam farkındalığından yararlanan GitHub Copilot, mevcut kod parçacığıyla uyumlu kod önerileri oluşturur. Bu öneriler işlevler, sınıflar, yöntemler, değişkenler ve ilgili sözdizimi yapılarını içerebilir.
Gerçek Zamanlı Geri Bildirim: GitHub Copilot, geliştiricinin girdisine göre gerçek zamanlı kod önerileri sunar. Kod geliştirme süreci boyunca geliştikçe, geliştiricinin ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlamak için önerilerini sürekli olarak iyileştirir.
GitHub Copilot, yazılım geliştirme için makine öğrenimi ve doğal dil işlemede önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Büyük ölçekli kod depoları üzerinde eğitim alarak ve kodlama bağlamının derin bir anlayışını birleştirerek, programlama gereksinimlerini yorumlamada ve akıllı kod parçacıkları oluşturmada mükemmeldir. Bu yetenek sadece tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmekle kalmaz, aynı zamanda geliştirme iş akışlarını iyileştirmede ve yazılım üretkenliğini artırmada makine öğreniminin dönüştürücü potansiyelini de gösterir.
Github Copilot'un özel uygulaması
- IntelliJ IDEA'yı indirin ve yükleyin
https://www.jetbrains.com
2.GitHub Copilot eklentisini yükleyin
3.Oturum açın ve GitHub hesabınızı bağlayın
4. Kod uygulaması
4.1 Kod geliştirme alanında, kodlama gereksinimleri genellikle Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) içindeki yorumlar aracılığıyla iletilir ve belgelenir. GitHub Copilot, bu yorumları yorumlama ve ilişkili kodlama gereksinimlerini çıkarma, ardından otomatik olarak ilgili kod parçacıkları oluşturma yeteneğiyle öne çıkıyor. Bu yetenek, insan niyetini kod yürütmeyle daha yakından hizalamak için doğal dil işlemenin ve makine öğreniminin birleştirilmesinin potansiyelini vurgulamaktadır. Ancak, oluşturulan kod hatalar içerdiğinde, geliştiricilerin sık sık bağlam değiştirmeyi içeren ve zihinsel olarak yorucu olabilen hata ayıklama moduna girmesi gerekir. Kod yorumlarını anlayarak ve kullanarak, GitHub Copilot, geliştiricilere kodlama görevlerini kolaylaştırmak ve doğru, bağlamsal olarak uygun kod üretmek için yeni bir yöntem sunar.
4.2 Kabarcık sıralamayı uygulayın
4.3 Seçmeli sıralamayı uygulayın
4.3 Karmaşık Yargılama Mantığını Uygulama
Zorluk, LeetCode'da bulunanlar gibi kodlama değerlendirmelerinde tipik bir sorun olan "Z kelime yargısı" olarak adlandırılan karmaşık yargılama mantığını ele almayı içerir. LeetCode, çeşitli programlama dillerinde bir dizi test durumuyla bir kodlama ortamı sağlar. Bu test durumları, uygulanan işlevin veya yöntemin farklı senaryolarda doğru performans gösterip göstermediğini doğrulamak için kullanılır.
4.4 Dinamik proxy'yi gerçekleştirin
4.5 Karmaşık mantığı ve arayüzü uygulayın (başarısız)
GitHub Copilot Hakkında Görüş
GitHub Copilot, geliştiricilere zaman kazandırarak ve çabayı azaltarak önemli faydalar sunar. Gerçek zamanlı kod önerileri, özellikle tekrarlayan veya şablon kod segmentleri için kodlama sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu özellik, programlama dillerine veya çerçevelere yeni başlayanlar için özellikle avantajlıdır ve kod kalıplarını öğrenmelerine ve anlamalarına yardımcı olur.
Ayrıca, GitHub Copilot, geliştiriciler arasındaki işbirliğini ve bilgi paylaşımını geliştirir. Geniş bir yelpazedeki mevcut kod depolarından ve en iyi uygulamalardan yararlanarak, geliştiricilerin kolektif bilgiden yararlanmasını sağlayarak kodun yeniden kullanılabilirliğini, kalitesini ve genel geliştirme verimliliğini artırır. Ayrıca, yazılım mühendisliği araştırmasının kritik bir yönünü ele alarak, yazılım güvenlik açıklarını belirleme ve kategorize etme potansiyeline sahiptir.
Ancak, GitHub Copilot sınırlamalardan da yoksun değildir. Makine öğrenimi tabanlı bir araç olarak, performansı eğitim verilerinin kalitesine bağlıdır. Bu, geliştiriciler tarafından manuel ayarlamalar gerektiren daha az optimal kod önerileriyle sonuçlanabilir. Ek olarak, Copilot yaygın kod kalıplarında mükemmel olsa da, insan uzmanlığının gerekli olduğu karmaşık veya alana özgü görevler için daha az etkili olabilir.
GitHub Copilot için Araştırma Yönleri
Dil Desteği: Şu anda, GitHub Copilot, Python, JavaScript ve TypeScript gibi yaygın olarak kullanılan dilleri desteklemektedir. Ek programlama dillerine ve alana özgü dillere destek eklemek, faydasını artırabilir. Araştırmacılar, modelleri çeşitli programlama paradigmalarına uyarlamanın yöntemlerini keşfedebilirler.
Etik ve Yasal Hususlar: Yapay zeka araçlarının kullanımı önemli etik ve yasal sorunları gündeme getirmektedir. Gelecekteki araştırmalar, GitHub Copilot'un sorumlu kullanımını sağlamaya, kod oluşturmada potansiyel önyargıları ele almaya ve telif hakkıyla korunan veya tescilli kod oluşturulmasını önlemeye odaklanabilir.
Kod İncelemesi ve Hata Önleme: Oluşturulan kodun kalitesini ve doğruluğunu sağlamak çok önemlidir. Araştırma, Copilot'un potansiyel hataları tespit etme, kod incelemeleri yapma ve güvenlik açıklarını belirleme, daha güvenilir kod önerileri sağlama yeteneğini geliştirmeyi amaçlayabilir.
Programlama Eğitimi: GitHub Copilot, yeni başlayanların kodu daha verimli ve doğru bir şekilde yazmasına yardımcı olarak programlama eğitimini destekler. Kodlama kalıplarını ve en iyi uygulamaları anlamaya yardımcı olur, böylece becerileri geliştirir ve yaygın hataları azaltır. Ayrıca, çocuklarda hesaplama düşüncesini teşvik edebilir ve katılımı ve işbirliğini teşvik edebilir.
Özet
Özetle, GitHub Copilot, geliştirici üretkenliğinde ve kodlama verimliliğinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Makine öğrenimi ve doğal dil işleminden yararlanarak, akıllı kod önerileri ve oluşturma yetenekleri sunar. Teknolojinin gelişmeye ve iyileşmeye devam etmesi beklenirken, geliştiricilerin kodları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olmaları ve eleştirel düşünmeye katılmaları esastır. GitHub Copilot, insan uzmanlığının yerini tutmaktan ziyade değerli bir ek araç olarak görülmelidir. Devam eden araştırma ve geliştirme, muhtemelen Copilot'un yazılım geliştirmede önemli bir varlık olarak rolünü sağlamlaştıracak daha fazla geliştirmeye yol açacaktır.