大家好，我是若川。最近組織了源碼共讀活動，感興趣的可以加我微信?ruochuan12?參與，已進行三個月了，大家一起交流學習，共同進步。

大家好，我是皮湯。最近組里在討論一個有意思的工具 Github Copilot，據說可以解放打工人，自動寫代碼！我當時就覺得很好奇，所以研究了一番，分享給大家😋！

相信所有的打工人在寫代碼的時候都會遇到很多問題，這些問題也許是自己從來不了解的，也許是了解一點但是還不熟悉的，也許是之前了解的但是忘記了。

遇到上面的問題，相比大部分人的第一想法是：Google 和百度了！

比如我想搜索如何使用 Twitter 提供的 API 獲取一些有意思的推文來開發我的應用。

而更深入一點，第二個想法可能就是：查文檔了。

比如通過 Svelte 的文檔了解如何編寫一個簡單的組件。

但是有些文檔經常寫的很冗長，且沒有提供搜索，如果只是想簡單找到某個 API 的用法就會很困難；而好一點的文檔可能提供比較方便的搜索功能，這樣可以或多或少減少解決問題的時間。

比如 Vue 的文檔，提供方便的搜索功能。

上述方法我們一直都在使用，但是問題就是需要頻繁切換，來回查找，一般人寫代碼的時候可能需要專注思考，如果頻繁在搜索引擎頁面、文檔頁面與代碼編輯器進行切換，就會打斷思路。

上述的場景很熟悉對吧？🌚 是不是本來就不大的桌面，還窗口滿天飛。

基于上述痛點，全球最大的同性交友網站 Github 發布了 Github Copilot！一個全新 AI 代碼助手，在編輯器中寫代碼或編寫注釋描述代碼時，自動為你生成接下來需要編寫代碼的提示，讓你無需再進行各種搜索、查文檔的操作，所有的操作都在編輯器里完成！

先來一個直觀的例子了解一下 Github Pilot 有多強大吧。

上述代碼中寫了一段注釋，描述要寫一個判斷函數，使用 Web 服務獲取一段文本，判斷這段文本的感情是積極的還是消極的，然后引入了 fetch 函數用于抓取本文內容，寫了函數名給定了輸入和返回值的類型，然后突然 Github Copilot 就把接下來可能要寫的代碼給生成好了！Amazing！

可以看到生成的代碼不是胡亂而沒有邏輯的，它使用了 fetch 去抓取對應的鏈接，然后使用 await 處理異步請求，拿到結果之后通過結果中的內容判斷是否文本所帶的感情是積極的，更棒的是它還能自己給出要抓取的鏈接，都不需要自己去盲目的搜索 🧐，高效！

上述代碼如果需要一個工程師直接寫的話，可能首先得了解 fetch 的用法，然后將用法復制過來使用，接著去百度、Google 去找一下那些 API 服務可以使用，然后了解這個 API 服務的返回體長什么樣子，才能寫出上面的代碼。

好家伙，CV 工程師直接下崗，產品經理也能寫代碼了。

除了上面根據注釋自動生成代碼外，其實 Github Copilot 還有很多有意思的功能，接下來我們就來一一了解一下。

特性

去掉復雜🌟

當你在寫一些重復代碼時，Github Copilot 會自動為你填充接下來你可能要寫的代碼：

來點測試🏋??♂?

一段健壯的代碼需要完善的測試，但是編寫單元測試有時候是冗長無味的，但是 Github Pilot 能帶給你一些不一樣的體驗，只需要導入你的單元測試包，然后它就會為你寫的代碼生成對應的測試代碼：

畫個圖吧🌈？

只要你導入對應的包，然后給定合理的命名，Github Copilot 就能寫出接下來你可能想寫的代碼，比如導入 D3，然后寫一個 drawScatterplot 變量，就能生成如下代碼：

除了 JS、Python，還有更多？🎉

得益于 Github 為全球最大的代碼庫，包含各種各樣最全面、最新鮮的代碼，Github Copilot 能夠支持各種語言的生成，如 JS、Python、Ruby、TypeScript、Go 等等。

成為 Tab 工程師？😼

上述我們知道 Github Copilot 可以根據注釋生成代碼、自動填充重復代碼、為你的代碼生成測試，基本解決了你在寫代碼時可能需要的各種需要打開多個窗口的問題，這些特性降低了新人學習編程的，以及了解一個庫了，想學習新的語言和庫的門檻。

但是有時候 Github Copilot 第一次生成的代碼并不是你想要的，這個時候它也為你提供了可選項，你可以通過 option+] （在 Windows 上是 Alt ）選擇下一個，option+[ 選擇前一個，Tab 來接受 Github Pilot 為你推薦的代碼。

所以說，CV 工程師轉崗成為 Tab 工程師了🐴？

從此鍵盤只有 Tab🌚。

我能使用🐴？

答案是可以，但是不能馬上使用。

因為 Github Pilot 強大的背后是使用了非常昂貴的硬件設備作為支撐，所以消耗巨大，所以目前只開放給少部分人使用，用于了解用戶如何使用它以及探索如何規模化商用的模式。

但是根據我和我周圍同事的經驗，基本只要申請了都能通過使用，但是從申請到通過還有一段時間，大概需要 1-2 天。

如何申請？

訪問 https://copilot.github.com/ ，點擊注冊：

然后關聯你的 Github 賬號，進行申請，最后會收到這樣的提示：

上面提示已經加入等待列表，等待正式的郵件通知就可以使用了。

如果你已經申請通過了，那么接下來就需要在編輯器里面下載對應的插件，目前 Github Copilot 只支持 VSCode、JetBrains 編輯器、Neovim，后續將會支持更多的編輯器，所以如果你想體驗功能，那么你需要下載對應的編輯器。我們以 VSCode 為例，打開編輯器在擴展里面搜索 Github Copilot，或訪問 https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=GitHub.copilot 鏈接下載：

安裝完之后，當你新建一個文件或打開一個文件編輯時，編輯器右下角會提示 Github Copilot 需要請求 Github 登錄授權：

你只需要點擊登錄，然后在打開的 Github 授權網站使用你剛剛申請 Github Copilot 的 Github 賬號登錄進行授權即可。

好了，大功告成！接下來你就可以使用你熟悉的語言開始寫代碼了，然后享受 Github Copilot 夢幻般的代碼提示吧！偷偷的告訴你，我身邊的同事用了都說好 🤪。

背后的原理

相信很多小伙伴看到這里都會很好奇，Github Copilot 這么智能，背后是如何實現的呢？

其實 Github Copilot 基于 OpenAI 提供的 CodeX AI 模型，使用大量的開源代碼與互聯網上的自然語言進行訓練，使得它能夠比其他代碼助手更加的智能，能夠從你當前正在編輯的文件中理解代碼和自然語言（如注釋）的上下文，然后根據訓練所學的知識，給出它認為最合理的幾個答案（代碼）。

Github Copilot 給出代碼提示的大致的過程如下：

簡單剖析一下就是：

先使用 OpenAI 的模型 CodeX 提取公網代碼與互聯網的文本為語料進行訓練
然后使用 Github Copilot 作為服務提供層
接著用戶將插件下載到編輯器，在寫代碼時激活 Github Copilot 服務，將代碼上下文發給 Github Copilot 服務，然后獲取代碼建議
用戶可以選擇自己想要的代碼選項，或對生成的代碼進行修改以滿足自己的需求，而這些選擇和修改記錄也會發送給 Github Copilot 服務，以幫助 AI 模型變得更加智能