GitHub Copilot：第一印象
(vladiliescu.net)<p>- 数週間使ってみて感じたこと <br />
→ 「3〜5年以内に、私たち全員がより多くのコメントを書き、あらゆるものにもっと説明的な名前を使い、書くコードはずっと少なくなり、その代わりに大量のコードレビューをするようになるだろう」<br />
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- 長所 <br />
→ 反復的で退屈なボイラープレートコードの作成に卓越している <br />
→ 最小限のコンテキストでデータセットを分割し、学習および評価するコードを生成できる<br />
→ 「もうクイックマクロを書く必要がない」<br />
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- 短所 <br />
→ 高度な機能については Copilot の有用性は微妙 <br />
→ 正しいことをするかもしれないし、しないかもしれない大量のコードを生成するため、注意が必要 <br />
→ 古いバージョンのライブラリを勧めたり、構文的に正しくないコードを使ったり、存在しない ML アルゴリズムのパラメータを埋めたりすることがある <br />
→ 「常に注意を払う必要がある」<br />
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[ 研究 ] <br />
GPT に関する Codex 論文から重要なインサイトを得た <br />
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- 可能性 <br />
→ 「Codex はさまざまな形で役立つ可能性がある。たとえば、ユーザーを新しいコードベースにオンボーディングしたり、熟練したコーダーのコンテキストスイッチを減らしたり、非開発者が仕様を書けば Codex がドラフト実装を作成したり、教育や探索を助けたりできる」<br />
→ つまり会社のコードベースを学習し、会社全体で使われているパターンやモジュールを推薦できれば、Pattern と Practice を標準化する助けになるだろう（すぐには起きないだろうが）<br />
→ また、非開発者が仕様を書けるようになることにも非常に興奮している。特にテスターだ。API や UI をテストするためのコードは書けなくても、何をしようとしているのかの説明は書けるので、彼らが必要とするコードの大半は Copilot が十分に書けるほど単純であり、生産性を大きく高められるだろう。現在のプレビュー版の Copilot でもすでにある程度可能 <br />
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- 制限点 <br />
→ Codex は実際には意図した作業を正しく実行しないソリューションを提案することがあるため、「コードレビュー」が重要 <br />
→ また「Automation Bias」（自動化バイアス）のため、Copilot が良くなるほど生成されたコードのバグを見つけようとする意欲が下がり、生成されたコードのバグは微妙で識別が難しくなるだろう <br />
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- 誤ったコードを推奨することがある </p>
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