Copilot使用体验

本篇是去年使用Copilot的记录,不代表目前水平,仅做个人记录同步,谨慎参考。

GitHub Copilot的订阅计划

https://docs.github.com/en/copilot/about-github-copilot/subscription-plans-for-github-copilot
个人版提供30天的免费试用。个人版每月10 美元或每年 100 美元。

Copilot操作文档

https://docs.github.com/en/copilot/quickstart
目前支持JetBrains IDEs,Vim/Neovim,Visual Studio,Visual Studio Code,Xcode。安装插件,登录Github账号就可以使用了,需要开代理。

基本操作

  • 获取代码建议,输入代码时会自动触发,使用“Tab”键采纳。
  • 切换建议,macOS使用“Option+]”或“Option+[”,windows使用“Alt+]” 或 “Alt+[”切换下一条,上一条。
  • 聊天模式,可以引用文件,生成测试代码,解释代码,修复问题。

基本操作,支持功能和同类型工具都大差不差,主要关注实际提示代码质量。

其他设置

  • 启用或禁用公共代码匹配的建议,如果选择允许匹配公共代码的建议,当Copilot建议匹配代码时,可以显示匹配的详细信息,并点击到GitHub上的相关存储库。
  • 访问Bing,Copilot将使用Bing在互联网上搜索与问题相关的信息。在讨论新技术或特定的主题时,Bing搜索尤其有用。

Copilot优缺点

优点

  • 提示速度快,支持语言丰富。
  • 偏向提示多行代码块,方便快捷。
  • 相对其他同类型工具提示更精准。
  • 会根据项目代码不断优化提示,做到更贴近所想。

缺点

  • 需要使用代理,没有国内的工具访问方便。
  • Copilot 是使用大量代码训练的,但它的范围仍然有限。 它可能无法处理一些复杂的代码结构或模糊的编程语言。
  • Copilot 并不是没有错误的。可能会生成看起来有效但实际无效的代码。 为了降低代码不准确的风险,需要仔细查看和测试生成的代码。
  • 由于上下文的限制,copilot不能全局考虑问题,更多的是解决局部的问题。会存在方法未复用的情况。

辅助编程相关场景举例说明

一般有三大类:

  • 代码-代码:包含代码补全、代码修复
  • 代码-文本:代码解释、代码优化、代码异常排查
  • 文本-代码:通过提示词 Prompt 做代码生成 (单元测试等)

支持语言

常用语言都支持(Java,python,JavaScript,Go,C, Kotlin等),亲测Flutter的Dart语言也可以很好的支持。

代码补全

场景:数据上报点击删除按钮时,pageinfo传入课程id(多个课程id用逗号分隔)
操作:当我输入到map方法做转换时,Copilot猜到我的意图,给出了下面的提示。

在这里插入图片描述


提示和预期完全一致,比较惊喜的地方在于,下载对象中属性字段很多,并且有“id”这个字段作为相似项干扰。
在我没有告知Copilot我的需求情况下,最终可以准确提示,还是很智能的。

代码修复

下面这段代码在实际运行中会报错崩溃,我们根据报错行数找到这段问题代码:

val goal ="${list[0].option.filter{ it.selected }[0]?.id ?: 1}"// java.lang.IndexOutOfBoundsException: Index 0 out of bounds for length 0

选中这行问题代码,输入“/fix”修复这个问题。

在这里插入图片描述


可以看到copilot解释了问题的原因,并给出了解决方案。

代码生成

可以通过写注释的方式,让Copilot帮我们生成相关代码。Copilot会根据上下文,给到合理的代码。

在这里插入图片描述

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当前机器人在家庭场景落地难在哪里?

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当前机器人在家庭场景落地难在哪里? 让机器人成为像电影里那样全能的“家庭保姆”,目前还面临着三大核心挑战:技术瓶颈、成本压力和隐私安全。虽然我们在春晚等场合看到了机器人的惊艳表现,但家庭环境的复杂性和不可预测性,让机器人从“舞台表演”到“入户干活”之间还存在巨大鸿沟。 ⚙️ 技术瓶颈:从“专才”到“通才”的跨越 当前机器人最大的短板在于其“大脑”的泛化能力和“身体”的灵巧度不足,难以应对家庭这种非结构化环境。 1. 续航焦虑:目前的消费级机器人续航时间普遍较短,大约只有 1.5至2小时。这对于需要长时间工作的家务或陪伴场景来说远远不够,机器人可能干一会儿就得去充电,无法满足全天候的需求。 2. 精细操作能力弱:机器人的“双手”还不够灵巧。它们可以完成预设好的简单抓取,但在面对“拿起玻璃杯倒水”、“叠衣服”或处理易碎品等需要精细力控和复杂协调的任务时,往往力不从心。行业数据显示,灵巧手的平均寿命甚至不足2个月,远未达到实用化的标准。 3. 环境适应性差:

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