Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете.
В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное.
Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода.
Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний.
Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать.
Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot.
С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу.
#dev
ПРОВЕРЬТЕ ЗДОРОВЬЕ СЕРДЕЧНО-СОСУДИСТОЙ СИСТЕМЫ
Нарушение липидного обмена – как вернуть баланс?
Здоровье – это не просто анализы и цифры, это ваше спокойствие, энергия и уверенность в завтрашнем дне. И начинается оно с заботы, а не с лечения.
Но что делать, если диагностика показала сбой в липидном обмене? Главное – не паниковать, а действовать осознанно.
Комплексный подход от Медскан:
✅ Чекап со скидкой – в одном из лабораторных офисов KDL - оцените состояние организма точно и быстро
✅ Консультация кардиолога экспертного уровня – в Медскан на Обручева или Госпитале Медскан на Яузе
✅ Подбор врача под ваш запрос – наши менеджеры помогут найти идеального специалиста
ГК Медскан - это 65 медицинских центров, более 490 лабораторных офиса в 31 регионе России – забота о вас там, где вам удобно.
Ваше здоровье – наш приоритет.
Человек. Забота. Медскан.
Мы про здоровое отношение к людям.
🔗 Запишитесь на чекап и консультацию – начните путь к балансу уже сегодня!
📞+74991161645
#Медскан#KDL#ЗдоровоеОтношениеКЛюдям#Кардиология#ЛипидныйОбмен