如何在商业软件开发中使用Github副驾驶仪(如果可能的话)？
Github副驾驶昨天得到了更新(2023年圣瓦伦丁) https://github.blog/2023-02-14-github-copilot-now-has-a-better-ai-model-and-new-capabilities/，但仍然没有关于它在商业软件演变中使用的信息。
AFAK Copilot很适合为一般问题生成代码片段。https://www.reddit.com/r/delphi/comments/wnhk9x/psa_github_副驾驶_作品_使用_德尔菲/是一些深奥的语言(Embarcadero Delphi对象Pascal)的一个例子。在这种情况下，Copilot的工作效果很好，因为“n点之间的插值”是一个非常普遍的问题，它有大量的研究和教科书数据，这个问题可以用几个词来描述，这几个词的标准含义的标准扩展(在某些术语中实际上是确切的术语)对于普通公众和Codex的文本/语言模型都是众所周知的。
商业软件(例如企业资源规划模块)的演变完全不同，其任务规范非常特殊，这些规范构成了特定法律制度所特有的大量代码和文件的一部分(可能是东欧的小国，有200万人)、特定的软件套件(这套软件有其特定的命名惯例、建立表单的具体准则和特定的用户交互模式)、特定领域(例如人力资源自助服务门户和薪资计算-非常具体的规则、大量验证等等)。因此，虽然可以用短句来描述商业软件的演化任务，但这几个句子的语义扩展在很大程度上依赖于深奥的文档、行业标准、小区域的法律规范等。最有可能的是，业务软件演进任务的完整/扩展规范(对于特定套件和特定领域来说是新手开发人员所要求的)涉及非常大的文档块，其执行(通过代码综合)可以包含许多模块中的编辑。
例如，添加新字段需要在以下几个方面进行综合：
- 数据模型-实体类；
- 业务模型-验证和推导规则；
- 呈现视图-除其他领域外，形式上的权利布局；
- api服务-生成新版本的api和相关的安全/访问规则检查。
副驾驶可以要求我们通过修改初始任务和将这个初始任务/提示划分为副驾驶人的小任务进行联合综合，但是显然，开发人员应该为整个上下文和先前的编辑提供信息，以便从一个子任务转移到另一个子任务。因此，副驾驶也应该有一些状态，并且应该能够作为大的，加入合成超任务的一部分来进行它的合成。
AFAK Copilt能够阅读软件套件的整个Github存储库，并将其代码用于其综合任务，但文档(法律、行业、特定套件、最佳实践等)又如何呢？我是否也应该将所有这些文本信息都放在Github存储库中，而Copilot是否能够通过采用其中的术语和推理模式来使用这些信息呢？
因此，目前我正试图看到副驾驶的机会，用于业务软件的发展，但我无法提出好的方案。这几乎是不可能使用的片段一代也。例如，我可以要求副驾驶生成片段“为默认的残疾休假日期生成函数”，但我几乎可以肯定，副驾驶将无法做到这一点，因为它需要扫描法律规范。
有什么建议，建议，如何仍然使用副驾驶的业务代码的综合？
回答 2
Software Engineering用户
发布于 2023-02-16 13:07:38
并非所有的工具都适用于每一项任务。
当一个类似副驾驶的模型被要求完成一段代码时，它将产生类似于训练过的类似输入的输出。有一定程度的泛化-你的输入不需要完全匹配的训练例子。然而，要解决的问题是多么新颖，这是有限度的--类似于人类发现更难解决对他们来说新的问题，但当他们以前解决了类似的问题(例如，Leetcode )时，编写代码就更容易了。
很多人都写过“验证”代码，但可能不是你想要的那种验证。您提到的问题是，确切的详细信息通常依赖于不属于代码的外部文档。这里有一些相关的意见：
- 当您的需求变得不像副驾驶培训过的示例时，您将不得不提供更多的细节和更多的上下文来引导模型达到预期的输出，并且必须更加小心，使输出实际上能够实现您想要的结果。
- 在某种程度上，这种努力变得非常重要，因此只需自己编写代码就变得更容易了。
- Copilot在公开可用的代码方面接受培训，主要是开放源码项目。您想要编写的业务软件的种类很少是开源的。
这并不意味着Copilot和类似的工具对您是无用的，只是您可能希望在更复杂的环境中使用该工具，例如为仪表板创建React代码。
Software Engineering用户
发布于 2023-03-02 08:29:00
在过去的两周里，我已经意识到已经有两篇研究论文，这些论文研究了chatGPT (或类似的)机器人在大型代码上进行会话编程的应用，在这种情况下，代码软件架构和代码生成发生在大型代码库(可能是商业软件)的上下文中。
这个https://arxiv.org/abs/2302.07080“程序员的助手:与软件开发的大型语言模型的会话交互”是IBM的经验研究，它只是评估这种协作会话的SOA和用户体验。
这个由强大的国际公共研究团队组成的https://arxiv.org/abs/2302.14600“面向人类-机器人协作软件架构与ChatGPT”是针对bot体系结构本身的更多技术贡献。
因此，维护自动化和业务软件的演进也出现了新的研究。
https://softwareengineering.stackexchange.com/questions/443993
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