À propos de GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat est une interface de conversation qui vous permet d’interagir avec GitHub Copilot pour poser des questions relatives au codage et recevoir leurs réponses dans GitHub ou des IDE pris en charge. L’interface de conversation permet d’accéder aux informations sur le codage et au support sans avoir à parcourir la documentation ni à rechercher dans des forums en ligne. Pour plus d’informations, consultez « Qu'est-ce que GitHub Copilot ? ».
GitHub Copilot Chat peut répondre à un large éventail de questions relatives au codage sur des sujets comme la syntaxe, les concepts de programmation, les cas de test, le débogage, etc. GitHub Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions portant sur autre chose que le codage ni pour fournir des informations générales sur des sujets autres que le codage.
La principale langue prise en charge pour GitHub Copilot Chat est l'anglais.
GitHub Copilot Chat fonctionne en utilisant une combinaison de traitement en langage naturel et de machine learning pour comprendre votre question et vous fournir une réponse. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes.
Traitement de l’entrée
L’invite d’entrée de l’utilisateur est prétraitée par le système Copilot Chat, combinée à des informations contextuelles (par exemple, le nom du référentiel que l’utilisateur consulte actuellement et les fichiers qu’il a ouverts) et envoyées à un grand modèle de langage. L’entrée utilisateur peut prendre la forme d’extraits de code ou être exprimée en langage normal.
Le grand modèle de langage prend l’invite, collecte un contexte supplémentaire (par exemple, les données de référentiel stockées sur GitHub) et fournit une réponse basée sur l’invite. Le système est destiné seulement à répondre à questions relatives au codage.
Analyse du modèle de langage
La demande prétraitée est ensuite transmise via le modèle de langage Copilot Chat, un réseau neuronal qui a été entraîné sur un corps de données texte de grande taille. Le modèle de langage analyse la demande entrée.
Génération de la réponse
Le modèle de langage génère une réponse en fonction de son analyse de la demande entrée et du contexte fourni. Le modèle de langage peut collecter du contexte supplémentaire et fournir une réponse basée sur l’invite. Cette réponse peut se présenter sous forme de code généré, de code suggéré ou d’explications du code existant.
Lorsque vous utilisez le participant à la conversation @github
, Copilot Chat sera en mesure de rassembler le contexte de votre code stocké sur GitHub et les résultats de recherche de Bing (si votre administrateur l’a activé).
Mise en forme de la sortie
La réponse générée par Copilot Chat est mise en forme et présentée à l’utilisateur. Copilot Chat peut utiliser la mise en surbrillance de la syntaxe, l’indentation et d’autres fonctionnalités de mise en forme pour ajouter de la clarté à la réponse générée. Selon le type de question de l’utilisateur, des liens vers le contexte utilisé par le modèle lors de la génération d’une réponse, comme les fichiers de code source ou la documentation, peuvent également être fournis.
GitHub Copilot Chat est destiné à vous fournir la réponse la plus pertinente à votre question. Cependant, il peut ne pas toujours fournir la réponse que vous recherchez. Les utilisateurs de Copilot Chat sont responsables de l’examen et de la validation des réponses générées par le système pour vérifier qu’elles sont exactes et appropriées. En outre, dans le cadre de notre processus de développement de produits, nous effectuons un Red Teaming pour comprendre et améliorer la sécurité de Copilot Chat. Les invites d’entrée et les complétions de sortie sont exécutées via des filtres de contenu. Le système de filtrage de contenu détecte et empêche la sortie sur des catégories spécifiques de contenu, notamment du contenu dangereux, offensant ou hors sujet. Pour plus d’informations sur l’amélioration des performances de GitHub Copilot Chat, consultez « Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat ».
Tirer parti d’une recherche web pour répondre à une question
Note
- L'intégration de la recherche Bing dans Copilot Chat est actuellement en version bêta et peut être modifiée.
- Le participant au chat
@github
dans VS Code et Visual Studio est actuellement en cours de prévisualisation et est susceptible d’être modifié. Pour plus d’informations, consultez « Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure ».
Lorsque vous utilisez le participant à la conversation @github
, GitHub Copilot Chat peut utiliser une recherche Bing pour vous aider à répondre à votre question si cela a été activé par votre administrateur.
Votre administrateur GitHub Enterprise peut activer Bing pour toute votre entreprise ou déléguer cette décision à l’administrateur de l’organisation. Pour plus d’informations, consultez « Application de stratégies pour GitHub Copilot dans votre entreprise ».
Lorsque vous utilisez Bing, Copilot utilise le contenu de votre invite, ainsi que le contexte disponible supplémentaire, pour générer une requête de recherche Bing en votre nom envoyée à l’API de recherche Bing. Copilot fournit un lien vers les résultats de la recherche avec sa réponse. La requête de recherche envoyée à Bing est régie par la Déclaration de confidentialité Microsoft.
Cas d’usage pour GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat peut fournir une assistance au codage dans une variété de scénarios.
Génération de cas de test unitaire
Copilot Chat peut vous aider à écrire des cas de test unitaire en générant des extraits de code en fonction du code ouvert dans l’éditeur ou de l’extrait de code que vous mettez en évidence dans l’éditeur. Ceci peut vous aider à écrire des cas de test sans consacrer autant de temps à des tâches répétitives. Par exemple, si vous écrivez un cas de test pour une fonction spécifique, vous pouvez utiliser Copilot Chat pour suggérer des paramètres d’entrée possibles et des valeurs de sortie attendues en fonction de la signature et du corps de la fonction. Copilot Chat peut également suggérer des assertions qui garantissent que la fonction fonctionne correctement, selon le contexte et la sémantique du code.
Copilot Chat peut aussi vous aider à écrire des cas de test pour des cas limites et des conditions limites qui peuvent être difficiles à identifier manuellement. Par exemple, Copilot Chat peut suggérer des cas de test pour la gestion des erreurs, des valeurs null ou des types d’entrée inattendus, ce qui vous permet de vérifier que votre code est robuste et résilient. Cependant, il est important de noter que les cas de test générés peuvent ne pas couvrir tous les scénarios possibles, et que les tests manuels et la révision du code sont toujours nécessaires pour garantir la qualité du code. Pour plus d’informations sur la génération de cas de test unitaire, consultez « Poser des questions à GitHub Copilot Chat sur votre code ».
Explication du code et suggestions d’améliorations
Copilot Chat peut aider à expliquer du code sélectionné en générant des descriptions en langage naturel de la fonctionnalité et de l’objectif du code. Ceci peut être utile si vous souhaitez comprendre le comportement du code ou pour des parties prenantes non techniques qui doivent comprendre le fonctionnement du code. Par exemple, si vous sélectionnez une fonction ou un bloc de code dans l’éditeur de code, Copilot Chat peut générer une description en langage naturel de ce que fait le code et de la façon dont il s’intègre dans le système global. Ceci peut inclure des informations comme les paramètres d’entrée et de sortie de la fonction, ses dépendances et son objectif dans l’application au sens plus large.
Copilot Chat peut également suggérer des améliorations potentielles apportées au code sélectionné, telles que l’amélioration de la gestion des erreurs et des cas de périphérie, ou des modifications apportées au flux logique pour rendre le code plus lisible.
En générant des explications et en suggérant de la documentation associée, Copilot Chat peut vous aider à comprendre le code sélectionné, ce qui permet une meilleure collaboration et un développement logiciel plus efficace. Cependant, il est important de noter que les explications et la documentation générées peuvent ne pas toujours être exactes ou complètes : vous devrez donc passer en revue et parfois corriger la sortie de Copilot Chat.
Proposition de correctifs de code
Copilot Chat peut proposer un correctif pour des bogues dans votre code en suggérant des extraits de code et des solutions, en fonction du contexte de l’erreur ou du problème. Ceci peut être utile si vous avez du mal à identifier la cause racine d’un bogue ou si vous avez besoin d’aide sur la meilleure façon de le corriger. Par exemple, si votre code produit un message d’erreur ou un avertissement, Copilot Chat peut suggérer des correctifs possibles en fonction du message d’erreur, de la syntaxe du code et du code environnant.
Copilot Chat peut suggérer des modifications apportées à des variables, des structures de contrôle ou des appels de fonction qui peuvent résoudre le problème, et générer des extraits de code qui peuvent être incorporés dans le codebase. Cependant, il est important de noter que les correctifs suggérés peuvent ne pas toujours être optimaux ou complets : vous devez donc passer en revue et tester les suggestions.
Répondre à des questions sur le codage
Vous pouvez demander à Copilot Chat de l’aide ou des clarifications sur des problèmes de codage spécifiques et recevoir des réponses à un format en langage naturel ou d’extrait de code.
La réponse générée par Copilot Chat utilisera l'ensemble des données d'apprentissage du modèle pour répondre à vos questions.
Lorsque vous utilisez le participant à la conversation @github
, la réponse générée peut également utiliser des résultats de recherche de Bing, du code dans vos dépôts et de la documentation Markdown dans vos bases de connaissances.
Ce peut être un outil pratique pour les programmeurs, car il peut fournir des conseils et du support pour des tâches et des problématiques de codage courantes.
Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat
Copilot Chat peut prendre en charge un large éventail d’applications pratiques, comme la génération de code, l’analyse de code et les correctifs de code, chacune avec des métriques de performance et des stratégies d’atténuation différentes. Pour améliorer les performances et s’affranchir de certaines des limitations de Copilot Chat, vous pouvez adopter différentes mesures. Pour plus d’informations sur les limitations de Copilot Chat, consultez « Limitations de GitHub Copilot Chat ».
Limitez vos demandes au sujet concerné
Copilot Chat est destiné à répondre exclusivement à des demandes relatives au codage. Par conséquent, limiter la demande à des questions ou des tâches de codage peut améliorer la qualité de la sortie du modèle.
Utiliser Copilot Chat comme un outil et non pas comme un substitut
Bien que Copilot Chat puisse être un outil puissant pour générer du code, il est important de l’utiliser comme un outil et non pas comme un substitut à la programmation humaine. Vous devez toujours passer en revue et tester le code généré par Copilot Chat pour vérifier qu’il répond à vos besoins, et qu’il est exempt d’erreurs ou de problèmes de sécurité.
Utiliser des pratiques de codage sécurisé et de révision du code
Bien que Copilot Chat puisse générer du code correct sur le plan syntaxique, il peut ne pas toujours être sécurisé. Vous devez toujours suivre les bonnes pratiques pour obtenir un codage sécurisé, comme éviter les mots de passe codés en dur ou les vulnérabilités liées à l’injection de SQL ainsi que les bonnes pratiques de révision du code pour vous affranchir des limitations de Copilot Chat.
Fournir des commentaires
Si vous rencontrez des problèmes ou des limitations avec Copilot Chat, nous vous recommandons de fournir un feedback via le lien Partager un feedback dans l’interface Copilot Chat de votre IDE. Cela peut aider les développeurs à améliorer l’outil, et à résoudre les problèmes ou les limitations.
Rester informé
Copilot Chat est une nouvelle technologie qui est susceptible d’évoluer au fil du temps. Il est recommandé de se tenir informé des mises à jour ou des modifications apportées à l’outil ainsi que des nouveaux risques ou des bonnes pratiques en matière de sécurité qui peuvent apparaître. Les mises à jour automatisées des extensions sont activées par défaut dans Visual Studio Code, Visual Studio et la suite d’IDE JetBrains. Pour GitHub Copilot Chat in GitHub.com, vous aurez toujours accès à la dernière expérience de produit. Si vous avez activé les mises à jour automatiques, Copilot Chat est mis à jour automatiquement vers la dernière version quand vous ouvrez votre IDE. Pour plus d’informations sur les mises à jour automatiques dans votre IDE, consultez la documentation Visual Studio Code, la documentation Visual Studio et la documentation pour votre IDE JetBrains.
Limitations de GitHub Copilot Chat
En fonction de facteurs comme votre codebase et vos données en entrée, vous pouvez rencontrer différents niveaux de performances lors de l’utilisation de Copilot Chat. Les informations suivantes sont conçues pour vous aider à comprendre les limitations du système et les concepts clés des performances tels qu’ils s’appliquent à Copilot Chat.
Étendue limitée
Copilot Chat a été entraîné sur un corpus de code de grande taille, mais il a néanmoins toujours une étendue limitée et peut ne pas être en mesure de gérer des structures de code plus complexes ou des langages de programmation obscurs. Pour chaque langage, la qualité des suggestions que vous recevez peut dépendre du volume et de la diversité des données d’entraînement pour ce langage. Par exemple, JavaScript est bien représenté dans les dépôts publics et est l’un des langages les mieux pris en charge par GitHub Copilot. Les langages avec moins de présence dans les dépôts publics peuvent être plus problématiques pour Copilot Chat quant à l’assistance qu’il vous fournit. En outre, Copilot Chat ne peut suggérer du code qu’en fonction du contexte du code en cours d’écriture, de sorte qu’il peut ne pas être en mesure d’identifier des problèmes de conception ou d’architecture plus vastes.
Biais potentiels
Les données d’entraînement de Copilot sont extraites de dépôts de code existants, qui peuvent contenir des biais et des erreurs qui peuvent être perpétués par l’outil. En outre, Copilot Chat peut être biaisé en faveur de certains langages de programmation ou styles de codage, ce qui peut conduire à des suggestions de code non optimales ou incomplètes.
Risques liés à la sécurité
Copilot Chat génère du code en fonction du contexte du code en cours d’écriture, ce qui peut potentiellement exposer des informations sensibles ou des vulnérabilités si ce code n’est pas utilisé avec attention. Vous devez être prudent quand vous utilisez Copilot Chat pour générer du code pour des applications sensibles à la sécurité, et toujours passer en revue et tester le code généré de façon approfondie.
Correspondances avec du code public
Copilot Chat est capable de générer du nouveau code, ce qu’il fait de façon probabiliste. Bien que la probabilité qu’il puisse produire du code qui correspond à du code faisant partie du jeu d’entraînement soit faible, une suggestion de Copilot Chat peut contenir des extraits de code qui correspondent à du code présent dans le jeu d’entraînement. Copilot Chat utilise des filtres qui bloquent les correspondances avec le code public présent sur des dépôts GitHub, mais vous devez toujours prendre les mêmes précautions que vous prendriez avec du code que vous écrivez et qui utilise des éléments que vous n’avez pas produit de façon indépendante, y compris les précautions nécessaires pour garantir son adéquation. Ceci inclut des tests rigoureux, l’analyse des adresses IP et la recherche des vulnérabilités de sécurité. Vous devez vérifier que votre IDE ou votre éditeur ne compile pas ou n’exécute pas automatiquement du code généré avant de le réviser.
Code erroné
Une des limitations de Copilot Chat est qu’il peut générer du code qui semble valide, mais qui peut ne pas être sémantiquement ou syntaxiquement correct, ou qui ne reflète pas correctement l’intention du développeur. Pour atténuer le risque d’avoir du code erroné, vous devez réviser et tester soigneusement le code généré, en particulier quand vous travaillez sur des applications critiques ou sensibles. Vous devez aussi vérifier que le code généré respecte les bonnes pratiques et les modèles de conception, et qu’il s’intègre dans l’architecture globale et le style du codebase.
Réponses erronées sur des sujets autres que le codage
Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions autres que celles portant sur le codage et par conséquent, ses réponses peuvent ne pas toujours être exactes ou utiles dans ces contextes. Si un utilisateur demande à Copilot Chat une question sans rapport avec le codage, il peut générer une réponse non pertinente ou absurde, ou simplement indiquer qu’il n’est pas en mesure de fournir une réponse utile.
Étapes suivantes
Pour plus d’informations sur l’utilisation des données GitHub Copilot Chat, consultez :
- « Poser des questions à GitHub Copilot dans votre IDE »
- « Poser des questions à GitHub Copilot sur GitHub.com »
Pour aller plus loin
À propos de GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat est une interface de conversation qui vous permet d’interagir avec GitHub Copilot pour poser des questions relatives au codage et recevoir leurs réponses dans GitHub ou des IDE pris en charge. L’interface de conversation permet d’accéder aux informations sur le codage et au support sans avoir à parcourir la documentation ni à rechercher dans des forums en ligne. Pour plus d’informations, consultez « Qu'est-ce que GitHub Copilot ? ».
GitHub Copilot Chat peut répondre à un large éventail de questions relatives au codage sur des sujets comme la syntaxe, les concepts de programmation, les cas de test, le débogage, etc. GitHub Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions portant sur autre chose que le codage ni pour fournir des informations générales sur des sujets autres que le codage.
La principale langue prise en charge pour GitHub Copilot Chat est l'anglais.
GitHub Copilot Chat fonctionne en utilisant une combinaison de traitement en langage naturel et de machine learning pour comprendre votre question et vous fournir une réponse. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes.
Traitement de l’entrée
L’invite d’entrée de l’utilisateur est prétraitée par le système Copilot Chat, combinée à des informations contextuelles (par exemple, le nom du référentiel que l’utilisateur consulte actuellement et les fichiers qu’il a ouverts) et envoyées à un grand modèle de langage. L’entrée utilisateur peut prendre la forme d’extraits de code ou être exprimée en langage normal.
Le grand modèle de langage prend l’invite, collecte un contexte supplémentaire (par exemple, les données de référentiel stockées sur GitHub) et fournit une réponse basée sur l’invite. Le système est destiné seulement à répondre à questions relatives au codage.
Analyse du modèle de langage
La demande prétraitée est ensuite transmise via le modèle de langage Copilot Chat, un réseau neuronal qui a été entraîné sur un corps de données texte de grande taille. Le modèle de langage analyse la demande entrée.
Génération de la réponse
Le modèle de langage génère une réponse en fonction de son analyse de la demande entrée et du contexte fourni. Le modèle de langage peut collecter du contexte supplémentaire et fournir une réponse basée sur l’invite. Cette réponse peut se présenter sous forme de code généré, de code suggéré ou d’explications du code existant.
Lorsque vous utilisez le participant à la conversation @github
, Copilot Chat sera en mesure de rassembler le contexte de votre code stocké sur GitHub et les résultats de recherche de Bing (si votre administrateur l’a activé).
Mise en forme de la sortie
La réponse générée par Copilot Chat est mise en forme et présentée à l’utilisateur. Copilot Chat peut utiliser la mise en surbrillance de la syntaxe, l’indentation et d’autres fonctionnalités de mise en forme pour ajouter de la clarté à la réponse générée. Selon le type de question de l’utilisateur, des liens vers le contexte utilisé par le modèle lors de la génération d’une réponse, comme les fichiers de code source ou la documentation, peuvent également être fournis.
GitHub Copilot Chat est destiné à vous fournir la réponse la plus pertinente à votre question. Cependant, il peut ne pas toujours fournir la réponse que vous recherchez. Les utilisateurs de Copilot Chat sont responsables de l’examen et de la validation des réponses générées par le système pour vérifier qu’elles sont exactes et appropriées. En outre, dans le cadre de notre processus de développement de produits, nous effectuons un Red Teaming pour comprendre et améliorer la sécurité de Copilot Chat. Les invites d’entrée et les complétions de sortie sont exécutées via des filtres de contenu. Le système de filtrage de contenu détecte et empêche la sortie sur des catégories spécifiques de contenu, notamment du contenu dangereux, offensant ou hors sujet. Pour plus d’informations sur l’amélioration des performances de GitHub Copilot Chat, consultez « Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat ».
Tirer parti d’une recherche web pour répondre à une question
Note
- L'intégration de la recherche Bing dans Copilot Chat est actuellement en version bêta et peut être modifiée.
- Le participant au chat
@github
dans VS Code et Visual Studio est actuellement en cours de prévisualisation et est susceptible d’être modifié. Pour plus d’informations, consultez « Conditions d’Utilisation Supplémentaires relatives aux Évaluations Microsoft Azure ».
Lorsque vous utilisez le participant à la conversation @github
, GitHub Copilot Chat peut utiliser une recherche Bing pour vous aider à répondre à votre question si cela a été activé par votre administrateur.
Votre administrateur GitHub Enterprise peut activer Bing pour toute votre entreprise ou déléguer cette décision à l’administrateur de l’organisation. Pour plus d’informations, consultez « Application de stratégies pour GitHub Copilot dans votre entreprise ».
Lorsque vous utilisez Bing, Copilot utilise le contenu de votre invite, ainsi que le contexte disponible supplémentaire, pour générer une requête de recherche Bing en votre nom envoyée à l’API de recherche Bing. Copilot fournit un lien vers les résultats de la recherche avec sa réponse. La requête de recherche envoyée à Bing est régie par la Déclaration de confidentialité Microsoft.
Cas d’usage pour GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat peut fournir une assistance au codage dans une variété de scénarios.
Génération de cas de test unitaire
Copilot Chat peut vous aider à écrire des cas de test unitaire en générant des extraits de code en fonction du code ouvert dans l’éditeur ou de l’extrait de code que vous mettez en évidence dans l’éditeur. Ceci peut vous aider à écrire des cas de test sans consacrer autant de temps à des tâches répétitives. Par exemple, si vous écrivez un cas de test pour une fonction spécifique, vous pouvez utiliser Copilot Chat pour suggérer des paramètres d’entrée possibles et des valeurs de sortie attendues en fonction de la signature et du corps de la fonction. Copilot Chat peut également suggérer des assertions qui garantissent que la fonction fonctionne correctement, selon le contexte et la sémantique du code.
Copilot Chat peut aussi vous aider à écrire des cas de test pour des cas limites et des conditions limites qui peuvent être difficiles à identifier manuellement. Par exemple, Copilot Chat peut suggérer des cas de test pour la gestion des erreurs, des valeurs null ou des types d’entrée inattendus, ce qui vous permet de vérifier que votre code est robuste et résilient. Cependant, il est important de noter que les cas de test générés peuvent ne pas couvrir tous les scénarios possibles, et que les tests manuels et la révision du code sont toujours nécessaires pour garantir la qualité du code. Pour plus d’informations sur la génération de cas de test unitaire, consultez « Poser des questions à GitHub Copilot Chat sur votre code ».
Explication du code et suggestions d’améliorations
Copilot Chat peut aider à expliquer du code sélectionné en générant des descriptions en langage naturel de la fonctionnalité et de l’objectif du code. Ceci peut être utile si vous souhaitez comprendre le comportement du code ou pour des parties prenantes non techniques qui doivent comprendre le fonctionnement du code. Par exemple, si vous sélectionnez une fonction ou un bloc de code dans l’éditeur de code, Copilot Chat peut générer une description en langage naturel de ce que fait le code et de la façon dont il s’intègre dans le système global. Ceci peut inclure des informations comme les paramètres d’entrée et de sortie de la fonction, ses dépendances et son objectif dans l’application au sens plus large.
Copilot Chat peut également suggérer des améliorations potentielles apportées au code sélectionné, telles que l’amélioration de la gestion des erreurs et des cas de périphérie, ou des modifications apportées au flux logique pour rendre le code plus lisible.
En générant des explications et en suggérant de la documentation associée, Copilot Chat peut vous aider à comprendre le code sélectionné, ce qui permet une meilleure collaboration et un développement logiciel plus efficace. Cependant, il est important de noter que les explications et la documentation générées peuvent ne pas toujours être exactes ou complètes : vous devrez donc passer en revue et parfois corriger la sortie de Copilot Chat.
Proposition de correctifs de code
Copilot Chat peut proposer un correctif pour des bogues dans votre code en suggérant des extraits de code et des solutions, en fonction du contexte de l’erreur ou du problème. Ceci peut être utile si vous avez du mal à identifier la cause racine d’un bogue ou si vous avez besoin d’aide sur la meilleure façon de le corriger. Par exemple, si votre code produit un message d’erreur ou un avertissement, Copilot Chat peut suggérer des correctifs possibles en fonction du message d’erreur, de la syntaxe du code et du code environnant.
Copilot Chat peut suggérer des modifications apportées à des variables, des structures de contrôle ou des appels de fonction qui peuvent résoudre le problème, et générer des extraits de code qui peuvent être incorporés dans le codebase. Cependant, il est important de noter que les correctifs suggérés peuvent ne pas toujours être optimaux ou complets : vous devez donc passer en revue et tester les suggestions.
Répondre à des questions sur le codage
Vous pouvez demander à Copilot Chat de l’aide ou des clarifications sur des problèmes de codage spécifiques et recevoir des réponses à un format en langage naturel ou d’extrait de code.
La réponse générée par Copilot Chat utilisera l'ensemble des données d'apprentissage du modèle pour répondre à vos questions.
Ce peut être un outil pratique pour les programmeurs, car il peut fournir des conseils et du support pour des tâches et des problématiques de codage courantes.
Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat
Copilot Chat peut prendre en charge un large éventail d’applications pratiques, comme la génération de code, l’analyse de code et les correctifs de code, chacune avec des métriques de performance et des stratégies d’atténuation différentes. Pour améliorer les performances et s’affranchir de certaines des limitations de Copilot Chat, vous pouvez adopter différentes mesures. Pour plus d’informations sur les limitations de Copilot Chat, consultez « Limitations de GitHub Copilot Chat ».
Limitez vos demandes au sujet concerné
Copilot Chat est destiné à répondre exclusivement à des demandes relatives au codage. Par conséquent, limiter la demande à des questions ou des tâches de codage peut améliorer la qualité de la sortie du modèle.
Utiliser Copilot Chat comme un outil et non pas comme un substitut
Bien que Copilot Chat puisse être un outil puissant pour générer du code, il est important de l’utiliser comme un outil et non pas comme un substitut à la programmation humaine. Vous devez toujours passer en revue et tester le code généré par Copilot Chat pour vérifier qu’il répond à vos besoins, et qu’il est exempt d’erreurs ou de problèmes de sécurité.
Utiliser des pratiques de codage sécurisé et de révision du code
Bien que Copilot Chat puisse générer du code correct sur le plan syntaxique, il peut ne pas toujours être sécurisé. Vous devez toujours suivre les bonnes pratiques pour obtenir un codage sécurisé, comme éviter les mots de passe codés en dur ou les vulnérabilités liées à l’injection de SQL ainsi que les bonnes pratiques de révision du code pour vous affranchir des limitations de Copilot Chat.
Fournir des commentaires
Si vous rencontrez des problèmes ou des limitations avec Copilot Chat, nous vous recommandons de fournir un feedback via le lien Partager un feedback dans l’interface Copilot Chat de votre IDE. Cela peut aider les développeurs à améliorer l’outil, et à résoudre les problèmes ou les limitations.
Rester informé
Copilot Chat est une nouvelle technologie qui est susceptible d’évoluer au fil du temps. Il est recommandé de se tenir informé des mises à jour ou des modifications apportées à l’outil ainsi que des nouveaux risques ou des bonnes pratiques en matière de sécurité qui peuvent apparaître. Les mises à jour automatisées des extensions sont activées par défaut dans Visual Studio Code, Visual Studio et la suite d’IDE JetBrains. Pour GitHub Copilot Chat in GitHub.com, vous aurez toujours accès à la dernière expérience de produit. Si vous avez activé les mises à jour automatiques, Copilot Chat est mis à jour automatiquement vers la dernière version quand vous ouvrez votre IDE. Pour plus d’informations sur les mises à jour automatiques dans votre IDE, consultez la documentation Visual Studio Code, la documentation Visual Studio et la documentation pour votre IDE JetBrains.
Limitations de GitHub Copilot Chat
En fonction de facteurs comme votre codebase et vos données en entrée, vous pouvez rencontrer différents niveaux de performances lors de l’utilisation de Copilot Chat. Les informations suivantes sont conçues pour vous aider à comprendre les limitations du système et les concepts clés des performances tels qu’ils s’appliquent à Copilot Chat.
Étendue limitée
Copilot Chat a été entraîné sur un corpus de code de grande taille, mais il a néanmoins toujours une étendue limitée et peut ne pas être en mesure de gérer des structures de code plus complexes ou des langages de programmation obscurs. Pour chaque langage, la qualité des suggestions que vous recevez peut dépendre du volume et de la diversité des données d’entraînement pour ce langage. Par exemple, JavaScript est bien représenté dans les dépôts publics et est l’un des langages les mieux pris en charge par GitHub Copilot. Les langages avec moins de présence dans les dépôts publics peuvent être plus problématiques pour Copilot Chat quant à l’assistance qu’il vous fournit. En outre, Copilot Chat ne peut suggérer du code qu’en fonction du contexte du code en cours d’écriture, de sorte qu’il peut ne pas être en mesure d’identifier des problèmes de conception ou d’architecture plus vastes.
Biais potentiels
Les données d’entraînement de Copilot sont extraites de dépôts de code existants, qui peuvent contenir des biais et des erreurs qui peuvent être perpétués par l’outil. En outre, Copilot Chat peut être biaisé en faveur de certains langages de programmation ou styles de codage, ce qui peut conduire à des suggestions de code non optimales ou incomplètes.
Risques liés à la sécurité
Copilot Chat génère du code en fonction du contexte du code en cours d’écriture, ce qui peut potentiellement exposer des informations sensibles ou des vulnérabilités si ce code n’est pas utilisé avec attention. Vous devez être prudent quand vous utilisez Copilot Chat pour générer du code pour des applications sensibles à la sécurité, et toujours passer en revue et tester le code généré de façon approfondie.
Correspondances avec du code public
Copilot Chat est capable de générer du nouveau code, ce qu’il fait de façon probabiliste. Bien que la probabilité qu’il puisse produire du code qui correspond à du code faisant partie du jeu d’entraînement soit faible, une suggestion de Copilot Chat peut contenir des extraits de code qui correspondent à du code présent dans le jeu d’entraînement. Copilot Chat utilise des filtres qui bloquent les correspondances avec le code public présent sur des dépôts GitHub, mais vous devez toujours prendre les mêmes précautions que vous prendriez avec du code que vous écrivez et qui utilise des éléments que vous n’avez pas produit de façon indépendante, y compris les précautions nécessaires pour garantir son adéquation. Ceci inclut des tests rigoureux, l’analyse des adresses IP et la recherche des vulnérabilités de sécurité. Vous devez vérifier que votre IDE ou votre éditeur ne compile pas ou n’exécute pas automatiquement du code généré avant de le réviser.
Code erroné
Une des limitations de Copilot Chat est qu’il peut générer du code qui semble valide, mais qui peut ne pas être sémantiquement ou syntaxiquement correct, ou qui ne reflète pas correctement l’intention du développeur. Pour atténuer le risque d’avoir du code erroné, vous devez réviser et tester soigneusement le code généré, en particulier quand vous travaillez sur des applications critiques ou sensibles. Vous devez aussi vérifier que le code généré respecte les bonnes pratiques et les modèles de conception, et qu’il s’intègre dans l’architecture globale et le style du codebase.
Réponses erronées sur des sujets autres que le codage
Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions autres que celles portant sur le codage et par conséquent, ses réponses peuvent ne pas toujours être exactes ou utiles dans ces contextes. Si un utilisateur demande à Copilot Chat une question sans rapport avec le codage, il peut générer une réponse non pertinente ou absurde, ou simplement indiquer qu’il n’est pas en mesure de fournir une réponse utile.
Étapes suivantes
Pour plus d’informations sur l’utilisation des données GitHub Copilot Chat, consultez :
- « Poser des questions à GitHub Copilot dans votre IDE »
- « Poser des questions à GitHub Copilot sur GitHub.com »
Pour aller plus loin
À propos de GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat est une interface de conversation qui vous permet d’interagir avec GitHub Copilot pour poser des questions relatives au codage et recevoir leurs réponses dans GitHub ou des IDE pris en charge. L’interface de conversation permet d’accéder aux informations sur le codage et au support sans avoir à parcourir la documentation ni à rechercher dans des forums en ligne. Pour plus d’informations, consultez « Qu'est-ce que GitHub Copilot ? ».
GitHub Copilot Chat peut répondre à un large éventail de questions relatives au codage sur des sujets comme la syntaxe, les concepts de programmation, les cas de test, le débogage, etc. GitHub Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions portant sur autre chose que le codage ni pour fournir des informations générales sur des sujets autres que le codage.
La principale langue prise en charge pour GitHub Copilot Chat est l'anglais.
GitHub Copilot Chat fonctionne en utilisant une combinaison de traitement en langage naturel et de machine learning pour comprendre votre question et vous fournir une réponse. Ce processus peut être divisé en plusieurs étapes.
Traitement de l’entrée
L’invite d’entrée de l’utilisateur est prétraitée par le système Copilot Chat, combinée à des informations contextuelles (par exemple, le nom du référentiel que l’utilisateur consulte actuellement et les fichiers qu’il a ouverts) et envoyées à un grand modèle de langage. L’entrée utilisateur peut prendre la forme d’extraits de code ou être exprimée en langage normal.
Le grand modèle de langage prend l’invite, collecte un contexte supplémentaire (par exemple, les données de référentiel stockées sur GitHub) et fournit une réponse basée sur l’invite. Le système est destiné seulement à répondre à questions relatives au codage.
Analyse du modèle de langage
La demande prétraitée est ensuite transmise via le modèle de langage Copilot Chat, un réseau neuronal qui a été entraîné sur un corps de données texte de grande taille. Le modèle de langage analyse la demande entrée.
Génération de la réponse
Le modèle de langage génère une réponse en fonction de son analyse de la demande entrée et du contexte fourni. Le modèle de langage peut collecter du contexte supplémentaire et fournir une réponse basée sur l’invite. Cette réponse peut se présenter sous forme de code généré, de code suggéré ou d’explications du code existant.
Mise en forme de la sortie
La réponse générée par Copilot Chat est mise en forme et présentée à l’utilisateur. Copilot Chat peut utiliser la mise en surbrillance de la syntaxe, l’indentation et d’autres fonctionnalités de mise en forme pour ajouter de la clarté à la réponse générée. Selon le type de question de l’utilisateur, des liens vers le contexte utilisé par le modèle lors de la génération d’une réponse, comme les fichiers de code source ou la documentation, peuvent également être fournis.
GitHub Copilot Chat est destiné à vous fournir la réponse la plus pertinente à votre question. Cependant, il peut ne pas toujours fournir la réponse que vous recherchez. Les utilisateurs de Copilot Chat sont responsables de l’examen et de la validation des réponses générées par le système pour vérifier qu’elles sont exactes et appropriées. En outre, dans le cadre de notre processus de développement de produits, nous effectuons un Red Teaming pour comprendre et améliorer la sécurité de Copilot Chat. Les invites d’entrée et les complétions de sortie sont exécutées via des filtres de contenu. Le système de filtrage de contenu détecte et empêche la sortie sur des catégories spécifiques de contenu, notamment du contenu dangereux, offensant ou hors sujet. Pour plus d’informations sur l’amélioration des performances de GitHub Copilot Chat, consultez « Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat ».
Cas d’usage pour GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat peut fournir une assistance au codage dans une variété de scénarios.
Génération de cas de test unitaire
Copilot Chat peut vous aider à écrire des cas de test unitaire en générant des extraits de code en fonction du code ouvert dans l’éditeur ou de l’extrait de code que vous mettez en évidence dans l’éditeur. Ceci peut vous aider à écrire des cas de test sans consacrer autant de temps à des tâches répétitives. Par exemple, si vous écrivez un cas de test pour une fonction spécifique, vous pouvez utiliser Copilot Chat pour suggérer des paramètres d’entrée possibles et des valeurs de sortie attendues en fonction de la signature et du corps de la fonction. Copilot Chat peut également suggérer des assertions qui garantissent que la fonction fonctionne correctement, selon le contexte et la sémantique du code.
Copilot Chat peut aussi vous aider à écrire des cas de test pour des cas limites et des conditions limites qui peuvent être difficiles à identifier manuellement. Par exemple, Copilot Chat peut suggérer des cas de test pour la gestion des erreurs, des valeurs null ou des types d’entrée inattendus, ce qui vous permet de vérifier que votre code est robuste et résilient. Cependant, il est important de noter que les cas de test générés peuvent ne pas couvrir tous les scénarios possibles, et que les tests manuels et la révision du code sont toujours nécessaires pour garantir la qualité du code. Pour plus d’informations sur la génération de cas de test unitaire, consultez « Poser des questions à GitHub Copilot Chat sur votre code ».
Explication du code et suggestions d’améliorations
Copilot Chat peut aider à expliquer du code sélectionné en générant des descriptions en langage naturel de la fonctionnalité et de l’objectif du code. Ceci peut être utile si vous souhaitez comprendre le comportement du code ou pour des parties prenantes non techniques qui doivent comprendre le fonctionnement du code. Par exemple, si vous sélectionnez une fonction ou un bloc de code dans l’éditeur de code, Copilot Chat peut générer une description en langage naturel de ce que fait le code et de la façon dont il s’intègre dans le système global. Ceci peut inclure des informations comme les paramètres d’entrée et de sortie de la fonction, ses dépendances et son objectif dans l’application au sens plus large.
Copilot Chat peut également suggérer des améliorations potentielles apportées au code sélectionné, telles que l’amélioration de la gestion des erreurs et des cas de périphérie, ou des modifications apportées au flux logique pour rendre le code plus lisible.
En générant des explications et en suggérant de la documentation associée, Copilot Chat peut vous aider à comprendre le code sélectionné, ce qui permet une meilleure collaboration et un développement logiciel plus efficace. Cependant, il est important de noter que les explications et la documentation générées peuvent ne pas toujours être exactes ou complètes : vous devrez donc passer en revue et parfois corriger la sortie de Copilot Chat.
Proposition de correctifs de code
Copilot Chat peut proposer un correctif pour des bogues dans votre code en suggérant des extraits de code et des solutions, en fonction du contexte de l’erreur ou du problème. Ceci peut être utile si vous avez du mal à identifier la cause racine d’un bogue ou si vous avez besoin d’aide sur la meilleure façon de le corriger. Par exemple, si votre code produit un message d’erreur ou un avertissement, Copilot Chat peut suggérer des correctifs possibles en fonction du message d’erreur, de la syntaxe du code et du code environnant.
Copilot Chat peut suggérer des modifications apportées à des variables, des structures de contrôle ou des appels de fonction qui peuvent résoudre le problème, et générer des extraits de code qui peuvent être incorporés dans le codebase. Cependant, il est important de noter que les correctifs suggérés peuvent ne pas toujours être optimaux ou complets : vous devez donc passer en revue et tester les suggestions.
Répondre à des questions sur le codage
Vous pouvez demander à Copilot Chat de l’aide ou des clarifications sur des problèmes de codage spécifiques et recevoir des réponses à un format en langage naturel ou d’extrait de code.
La réponse générée par Copilot Chat utilisera l'ensemble des données d'apprentissage du modèle pour répondre à vos questions.
Ce peut être un outil pratique pour les programmeurs, car il peut fournir des conseils et du support pour des tâches et des problématiques de codage courantes.
Amélioration des performances pour GitHub Copilot Chat
Copilot Chat peut prendre en charge un large éventail d’applications pratiques, comme la génération de code, l’analyse de code et les correctifs de code, chacune avec des métriques de performance et des stratégies d’atténuation différentes. Pour améliorer les performances et s’affranchir de certaines des limitations de Copilot Chat, vous pouvez adopter différentes mesures. Pour plus d’informations sur les limitations de Copilot Chat, consultez « Limitations de GitHub Copilot Chat ».
Limitez vos demandes au sujet concerné
Copilot Chat est destiné à répondre exclusivement à des demandes relatives au codage. Par conséquent, limiter la demande à des questions ou des tâches de codage peut améliorer la qualité de la sortie du modèle.
Utiliser Copilot Chat comme un outil et non pas comme un substitut
Bien que Copilot Chat puisse être un outil puissant pour générer du code, il est important de l’utiliser comme un outil et non pas comme un substitut à la programmation humaine. Vous devez toujours passer en revue et tester le code généré par Copilot Chat pour vérifier qu’il répond à vos besoins, et qu’il est exempt d’erreurs ou de problèmes de sécurité.
Utiliser des pratiques de codage sécurisé et de révision du code
Bien que Copilot Chat puisse générer du code correct sur le plan syntaxique, il peut ne pas toujours être sécurisé. Vous devez toujours suivre les bonnes pratiques pour obtenir un codage sécurisé, comme éviter les mots de passe codés en dur ou les vulnérabilités liées à l’injection de SQL ainsi que les bonnes pratiques de révision du code pour vous affranchir des limitations de Copilot Chat.
Fournir des commentaires
Si vous rencontrez des problèmes ou des limitations avec Copilot Chat, nous vous recommandons de fournir un feedback via le lien Partager un feedback dans l’interface Copilot Chat de votre IDE. Cela peut aider les développeurs à améliorer l’outil, et à résoudre les problèmes ou les limitations.
Rester informé
Copilot Chat est une nouvelle technologie qui est susceptible d’évoluer au fil du temps. Il est recommandé de se tenir informé des mises à jour ou des modifications apportées à l’outil ainsi que des nouveaux risques ou des bonnes pratiques en matière de sécurité qui peuvent apparaître. Les mises à jour automatisées des extensions sont activées par défaut dans Visual Studio Code, Visual Studio et la suite d’IDE JetBrains. Pour GitHub Copilot Chat in GitHub.com, vous aurez toujours accès à la dernière expérience de produit. Si vous avez activé les mises à jour automatiques, Copilot Chat est mis à jour automatiquement vers la dernière version quand vous ouvrez votre IDE. Pour plus d’informations sur les mises à jour automatiques dans votre IDE, consultez la documentation Visual Studio Code, la documentation Visual Studio et la documentation pour votre IDE JetBrains.
Limitations de GitHub Copilot Chat
En fonction de facteurs comme votre codebase et vos données en entrée, vous pouvez rencontrer différents niveaux de performances lors de l’utilisation de Copilot Chat. Les informations suivantes sont conçues pour vous aider à comprendre les limitations du système et les concepts clés des performances tels qu’ils s’appliquent à Copilot Chat.
Étendue limitée
Copilot Chat a été entraîné sur un corpus de code de grande taille, mais il a néanmoins toujours une étendue limitée et peut ne pas être en mesure de gérer des structures de code plus complexes ou des langages de programmation obscurs. Pour chaque langage, la qualité des suggestions que vous recevez peut dépendre du volume et de la diversité des données d’entraînement pour ce langage. Par exemple, JavaScript est bien représenté dans les dépôts publics et est l’un des langages les mieux pris en charge par GitHub Copilot. Les langages avec moins de présence dans les dépôts publics peuvent être plus problématiques pour Copilot Chat quant à l’assistance qu’il vous fournit. En outre, Copilot Chat ne peut suggérer du code qu’en fonction du contexte du code en cours d’écriture, de sorte qu’il peut ne pas être en mesure d’identifier des problèmes de conception ou d’architecture plus vastes.
Biais potentiels
Les données d’entraînement de Copilot sont extraites de dépôts de code existants, qui peuvent contenir des biais et des erreurs qui peuvent être perpétués par l’outil. En outre, Copilot Chat peut être biaisé en faveur de certains langages de programmation ou styles de codage, ce qui peut conduire à des suggestions de code non optimales ou incomplètes.
Risques liés à la sécurité
Copilot Chat génère du code en fonction du contexte du code en cours d’écriture, ce qui peut potentiellement exposer des informations sensibles ou des vulnérabilités si ce code n’est pas utilisé avec attention. Vous devez être prudent quand vous utilisez Copilot Chat pour générer du code pour des applications sensibles à la sécurité, et toujours passer en revue et tester le code généré de façon approfondie.
Correspondances avec du code public
Copilot Chat est capable de générer du nouveau code, ce qu’il fait de façon probabiliste. Bien que la probabilité qu’il puisse produire du code qui correspond à du code faisant partie du jeu d’entraînement soit faible, une suggestion de Copilot Chat peut contenir des extraits de code qui correspondent à du code présent dans le jeu d’entraînement. Copilot Chat utilise des filtres qui bloquent les correspondances avec le code public présent sur des dépôts GitHub, mais vous devez toujours prendre les mêmes précautions que vous prendriez avec du code que vous écrivez et qui utilise des éléments que vous n’avez pas produit de façon indépendante, y compris les précautions nécessaires pour garantir son adéquation. Ceci inclut des tests rigoureux, l’analyse des adresses IP et la recherche des vulnérabilités de sécurité. Vous devez vérifier que votre IDE ou votre éditeur ne compile pas ou n’exécute pas automatiquement du code généré avant de le réviser.
Code erroné
Une des limitations de Copilot Chat est qu’il peut générer du code qui semble valide, mais qui peut ne pas être sémantiquement ou syntaxiquement correct, ou qui ne reflète pas correctement l’intention du développeur. Pour atténuer le risque d’avoir du code erroné, vous devez réviser et tester soigneusement le code généré, en particulier quand vous travaillez sur des applications critiques ou sensibles. Vous devez aussi vérifier que le code généré respecte les bonnes pratiques et les modèles de conception, et qu’il s’intègre dans l’architecture globale et le style du codebase.
Réponses erronées sur des sujets autres que le codage
Copilot Chat n’est pas conçu pour répondre à des questions autres que celles portant sur le codage et par conséquent, ses réponses peuvent ne pas toujours être exactes ou utiles dans ces contextes. Si un utilisateur demande à Copilot Chat une question sans rapport avec le codage, il peut générer une réponse non pertinente ou absurde, ou simplement indiquer qu’il n’est pas en mesure de fournir une réponse utile.
Étapes suivantes
Pour plus d’informations sur l’utilisation des données GitHub Copilot Chat, consultez :
- « Poser des questions à GitHub Copilot dans votre IDE »
- « Poser des questions à GitHub Copilot sur GitHub.com »