Der GitHub Copilot hat die Art und Weise, wie ein Entwickler Code schreibt, verändert, indem er intelligente Vorschläge macht, die den Entwicklungszyklus beschleunigen. Manchmal neigt Copilot jedoch dazu, die Zusammenhänge von Operationen zu verwirren, was zu irrelevanten Vorschlägen führt, die den Arbeitsablauf stören. Diese Vorschläge können manchmal dazu führen, dass Sie gerade an gar nichts arbeiten, was zu allerlei Verzögerungen und Frustration führt. Dies ist größtenteils auf Schwierigkeiten mit den Nuancen Ihres speziellen Code-Kontextes zurückzuführen.
In dieser Anleitung zeigen wir Ihnen schrittweise, wie Sie solche Missverständnisse im Zusammenhang mit Copilot aufklären können und geben Ihnen entsprechende Anregungen für das aktuelle Projekt an die Hand.
Warum versteht Copilot den Kontext falsch?
Bevor Sie sich mit den Lösungen befassen, sollten Sie wissen, warum Copilot manchmal sinnlos schwelgt:
- Kein Kontextbewusstsein: Im Allgemeinen ist Copilot bei seinen Vorschlägen ausschließlich auf den Text um den Cursor herum angewiesen. Wenn dieser vage Codes oder Kommentare enthält, kann er den Kontext, in dem sich Copilot befindet, falsch interpretieren.
- Probleme mit Prompts: Die Art und Weise, wie Sie Ihre Prompts formulieren (oder der Code, den Sie kurz vor dem Vorschlag geschrieben haben), hat einen großen Einfluss auf das Verständnis des Kontexts durch Copilot.
- Fehlende Hinweise im Code: Wenn Sie einen unausgegorenen Code oder fehlende Hinweise auf den Kontext haben, wird Copilot Vorschläge generieren, die auf einem breiteren oder unzusammenhängenden Kontext basieren und nicht auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.
- In dieser Situation wird Copilot nicht annähernd das vorschlagen, was der Benutzer möchte, wenn er in einer neuen Datei oder in einer Funktion mit wenig Code-Kontext arbeitet.
Das Know-how im oben genannten Fachbereich zeigt, wie man Maßnahmen ergreifen kann, um die Probleme anzugehen und die Vorschläge von Copilot zu verbessern.
Schritt-für-Schritt-Anleitung für sachdienliche Vorschläge
Schritt 1: Sorgen Sie für ausreichenden Kontext um Ihren Code herum
Dies ist einer der Hauptgründe dafür, dass Copilot Kontexte aufgrund der mangelnden Klarheit der umgebenden Codes falsch interpretiert. Copilot benötigt genügend Kontext, um die Logik und den Grund für Ihren Code zu verstehen, bevor es die richtigen Vorschläge machen kann.
- Fügen Sie aussagekräftige Kommentare hinzu: Kommentare bieten sowohl für Copilot als auch für andere Entwickler eine Menge Kontext. Bevor Sie einen Codeblock schreiben, erwähnen Sie kurz die Funktion, den Zweck oder die Logik des Codeblocks.
- Klare Struktur Ihres Codes: Strukturieren Sie Ihren Code so, dass er klar und einfach zu verfolgen ist. Eine gut organisierte Codebasis mit korrekter Einrückung und Benennungskonventionen hilft Copilot, Ihre Absichten besser zu verstehen.
- Verwenden Sie beschreibende Variablen und Funktionen: Die beschreibend benannten Variablen und Funktionen ermöglichen einen Einblick, während die Rollen beschrieben werden, und geben Copilot den nötigen Kontext, um noch bessere Vorschläge zu machen.
Geben Sie klare, präzise und detaillierte kontextuelle Hinweise um und in Ihrem Code, um es Copilot zu erleichtern, relevante, hilfreiche und manchmal sogar sehr spezifische Codeschnipsel vorzuschlagen.
Schritt 2: Optimieren Sie Ihre Prompts für den Kontext
Die Art und Weise, wie Sie Copilot auffordern, hat großen Einfluss auf die Relevanz seiner Vorschläge. Wenn die Vorschläge jedoch keinen Bezug zueinander haben, kann es sein, dass Ihre Eingabeaufforderungen dazu beitragen.
- Seien Sie konkret: Vermeiden Sie vage Aussagen oder zweideutige Kommentare. Je klarer Ihre Anfrage definiert ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Ihr Copilot-Vorschlag richtig sein wird. Sagen Sie zum Beispiel genau, wie Sie einen Sortieralgorithmus wünschen: „Merge-Sortierung in Python“.
- Unterteilen Sie Ihr Projekt in kleinere Aufforderungen: Wenn Sie an einer größeren Aufgabe arbeiten, versuchen Sie, diese in kleinere Aufgaben aufzuteilen. Auf diese Weise kann Copilot erkennen, an welchem Teil des Projekts Sie gerade arbeiten, und Ihnen somit sachdienlichere Vorschläge machen.
- Geben Sie Beispiele für die von Ihnen erwarteten Ergebnisse an: Idealerweise sollten Sie Beispiele für das, was Sie wollen, angeben. Dies kann Copilot helfen, die gewünschten Ergebnisse besser zu verstehen und besser geeignete Vorschläge zu machen.
Indem Sie Ihre Eingabeaufforderungen so optimieren, dass sie spezifischer und kontextbezogener sind, ermöglichen Sie Copilot, relevantere Vorschläge für Ihre Aufgabe zu generieren.
Schritt 3: Verfeinern Sie Ihren Code, um Mehrdeutigkeit zu vermeiden
Manchmal kann Copilot den Kontext aufgrund von Unklarheiten im Code selbst missverstehen. Dies kann passieren, wenn der Code, an dem Sie arbeiten, zu komplex oder unklar ist.
- Verwenden Sie eindeutige Funktionsnamen: Benennen Sie Ihre Funktionen und Variablen so, dass ihr Zweck klar zum Ausdruck kommt. Verwenden Sie zum Beispiel statt allgemeiner Namen wie temp1 oder data beschreibendere Namen wie calculateTotalPrice oder processTransaction.
- Beseitigen Sie doppelten Code: Doppelter Code kann Copilot verwirren, vor allem wenn dieselbe Logik auf leicht unterschiedliche Weise implementiert wird. Sie sollten versuchen, alle doppelten Codes in wiederverwendbaren Funktionen zusammenzufassen, damit klar ist, was Sie wirklich beabsichtigen, und damit kein Raum für Unklarheiten bleibt.
- Syntax-Theorien respektieren: Copilot prüft den Code auf relevante Vorschläge; bei Syntaxfehlern oder unvollständigem Code neigt er dazu, falsche Vorschläge zu machen. Der Code sollte immer wohlgeformt und syntaktisch korrekt sein.Syntax-Theorien respektieren: Copilot prüft den Code auf relevante Vorschläge; bei Syntaxfehlern oder unvollständigem Code neigt er dazu, falsche Vorschläge zu machen. Der Code sollte immer wohlgeformt und syntaktisch korrekt sein.
Indem Sie Mehrdeutigkeiten in Ihrem Code reduzieren, geben Sie Copilot einen klareren Kontext und verbessern seine Fähigkeit, relevante Vorschläge zu machen.
Schritt 4: Verwenden Sie die Filterung von Feedback und Vorschlägen von Copilot
Wenn Sie immer noch völlig irrelevante Vorschläge erhalten, bietet Ihnen Copilot mehrere Möglichkeiten, die Vorschläge, die Ihnen Ihr Copilot macht, zu verwalten und zu verfeinern:
- Akzeptieren oder Ablehnen von Vorschlägen: Sie können die von Copilot gemachten Vorschläge entweder annehmen oder ablehnen. Durch wiederholtes Annehmen der richtigen und Ablehnen aller irrelevanten Vorschläge lernt Copilot, wie er seine zukünftigen Vorschläge anpassen kann.
- Feinabstimmung von Vorschlägen: Es kann sein, dass Sie einen Vorschlag von Copilot haben, der Ihren Anforderungen einigermaßen nahe kommt, aber nicht wirklich perfekt ist. In diesem Fall können Sie den Vorschlag entweder ändern oder Feedback dazu geben, was geändert werden muss, damit der Vorschlag in Zukunft korrekt ist.
- Linting-Tools verwenden: Integrieren Sie Linting-Tools (wie ESLint oder Pylint) in Ihre IDE, um Codierungsstandards durchzusetzen und sicherzustellen, dass Copilot mit größerer Wahrscheinlichkeit relevanten und fehlerfreien Code vorschlägt.
Durch die in Copilot vorhandenen Feedback-Kanäle und die Verwendung von Linting-Tools ist die Genauigkeit der Vorschläge, die Sie erhalten, gewährleistet.
Schritt 5: Iterieren und verbessern Sie im Laufe der Zeit
Copilot lernt aus Ihren Nutzungsmustern und liefert Vorschläge, die mit der Zeit immer relevanter werden. Wenn Sie weiter mit Ihrer Codebasis arbeiten, passt sich Copilot an Ihren speziellen Codierungsstil, Ihre Vorlieben und Projektanforderungen an.
- Geben Sie kontinuierlich Feedback: Akzeptieren Sie weiterhin die richtigen Vorschläge und lehnen Sie die falschen ab. Mit der Zeit wird Copilot immer relevanter für Ihr Projekt, weil es Ihren Programmierstil lernt.
- Führen Sie regelmäßig Refactoring durch: Code-Refactoring hilft, den Code ordentlich, sauber und für Copilot verständlich zu halten, was langfristig zu besseren Vorschlägen führen wird.
- Halten Sie es auf dem neuesten Stand: Copilot wird regelmäßig aktualisiert, um seinen Kontext besser zu verstehen und die Genauigkeit seiner Vorschläge zu erhöhen. Stellen Sie daher sicher, dass Sie immer die aktuelle Version verwenden, um von allen Verbesserungen der Anwendung zu profitieren.
Da Copilot nach und nach lernt und auf den oben genannten Praktiken aufbaut, können auch Ihre Programmierpraktiken dazu beitragen, dass Copilot viel relevanter und präziser wird.
Schlussfolgerung: Besseres Verständnis des Kontextes für bessere Vorschläge
Es ist wichtig, das Beste aus dem von Natur aus leistungsstarken Werkzeug Copilot herauszuholen, indem man an der Verbesserung seines Kontextverständnisses arbeitet. Die Verbesserung von Vorschlägen und die Beschleunigung der Entwicklung können durch klare Kontext-Hinweise, die Optimierung von Aufforderungen, die Klärung von Code zur Verringerung von Mehrdeutigkeiten und die Nutzung der Feedback-Kanäle erreicht werden.
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