О
— это интерфейс чата, который позволяет взаимодействовать с GitHub Copilot, задавать и получать ответы на вопросы, связанные с кодированием, на веб-сайте GitHub и поддерживаемых идентификаторов. Интерфейс чата предоставляет доступ к информации о кодировании и поддержке, не требуя навигации по документации или поиска на онлайн-форумах. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое GitHub Copilot?.
может ответить на широкий спектр вопросов, связанных с программированием, в том числе синтаксис, концепции программирования, тестовые случаи, отладка и многое другое. не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, или предоставить общие сведения о темах за пределами написания кода.
Основной поддерживаемый язык для — английский.
работает с помощью сочетания обработки естественного языка и машинного обучения для понимания вашего вопроса и предоставления ответа. Этот процесс можно разбить на несколько шагов.
Обработка входных данных
Запрос ввода от пользователя предварительно обрабатывается системой , в сочетании с контекстной информацией (например, имя репозитория, которое пользователь просматривает, и файлы, открытые пользователем) и отправляется в большую языковую модель. Входные данные пользователя могут принимать форму фрагментов кода или обычного языка.
Добавление контекстных сведений можно автоматически добавлять в запросы чата из необязательного .github/copilot-instructions.md файла, который пользователь может создать. Эта дополнительная информация не отображается в чате, но если инструкции отправляются в модель, файл отображается как ссылка в ответе чата. Пользователь может отключить эту функцию в параметрах расширения Copilot.
Большая языковая модель будет принимать запрос, собирать дополнительный контекст (например, данные репозитория, хранящиеся в GitHub), и предоставлять ответ на основе запроса. Система предназначена только для реагирования на вопросы, связанные с программированием.
Анализ языковой модели
Затем предварительно обработанный запрос передается через модель языка , которая является нейронной сетью, которая была обучена на большом тексте текстовых данных. Языковая модель анализирует входную строку.
Создание ответов
Языковая модель создает ответ на основе анализа входного запроса и контекста, предоставленного ему. Языковая модель может собирать дополнительный контекст и предоставлять ответ на основе запроса. Этот ответ может принимать форму созданного кода, предложения кода или объяснения существующего кода.
When you use the @github chat participant, Copilot Chat will be able to gather context from your code stored on GitHub and search results from Bing (if enabled by your administrator).
Форматирование вывода
Ответ, созданный , форматируется и представлен пользователю. может использовать выделение синтаксиса, отступ и другие функции форматирования для добавления ясности в созданный ответ. В зависимости от типа вопроса от пользователя также могут быть предоставлены ссылки на контекст, используемый моделью при создании ответа, например файлах исходного кода или документации.
предназначено для предоставления вам наиболее релевантного ответа на ваш вопрос. Однако он может не всегда предоставлять ответ, который вы ищете. Пользователи отвечают за проверку и проверку ответов, созданных системой, чтобы обеспечить их точность и соответствие. Кроме того, в рамках процесса разработки продуктов мы делаем красную команду, чтобы понять и улучшить безопасность . Входные запросы и завершение выходных данных выполняются через фильтры содержимого. Система фильтрации содержимого обнаруживает и предотвращает выходные данные для определенных категорий содержимого, включая вредное, оскорбительные или вне темы. Дополнительные сведения о повышении производительности см. в статье "Повышение производительности для ".
Использование веб-поиска для ответа на вопрос
При использовании участника чата @github может использовать поиск Bing, чтобы ответить на ваш вопрос, если это было включено администратором.
Администратор GitHub Enterprise может включить Bing для всего предприятия или делегировать это решение администратору организации. Дополнительные сведения см. в разделе Применение политик для GitHub Copilot в вашей организации.
При использовании Bing Copilot будет использовать содержимое запроса, а также дополнительный доступный контекст, чтобы создать поисковый запрос Bing от вашего имени, который отправляется в API поиска Bing. Copilot предоставит ссылку на результаты поиска с его ответом. Поисковый запрос, отправленный в Bing, регулируется заявлением о конфиденциальности Майкрософт.
Варианты использования для
может предоставлять помощь по написанию кода в различных сценариях.
Создание модульных тестов
помогает создавать модульные тестовые случаи путем создания фрагментов кода на основе кода, открытого в редакторе, или фрагмента кода, выделенного в редакторе. Это может помочь вам написать тестовые случаи, не тратя столько времени на повторяющиеся задачи. Например, если вы пишете тестовый случай для конкретной функции, можно использовать для предложения возможных входных параметров и ожидаемых выходных значений на основе подписи и текста функции. также может предложить утверждения, обеспечивающие правильную работу функции на основе контекста и семантики кода.
также помогает создавать тестовые случаи для пограничных вариантов и условий границ, которые могут быть трудно определить вручную. Например, может предложить тестовые случаи обработки ошибок, значений NULL или непредвиденных типов входных данных, помогая обеспечить надежность и устойчивость кода. Однако важно отметить, что созданные тестовые случаи могут не охватывать все возможные сценарии, а проверка кода вручную и проверка кода по-прежнему необходимы для обеспечения качества кода. Дополнительные сведения о создании модульных тестов см. в статье "Запрос вопросов о коде.
Объяснение кода и предлагаемых улучшений
может помочь объяснить выбранный код, создав описания естественного языка функциональных возможностей и целей кода. Это может быть полезно, если вы хотите понять поведение кода или не технических заинтересованных лиц, которые должны понять, как работает код. Например, если выбрать функцию или блок кода в редакторе кода, может создать описание того, что делает код и как он вписывается в общую систему. Это может включать такие сведения, как входные и выходные параметры функции, его зависимости и его назначение в большом приложении.
также может предложить возможные улучшения выбранного кода, такие как улучшенная обработка ошибок и пограничных вариантов, или изменения в логическом потоке, чтобы сделать код более читаемым.
Создавая объяснения и предлагая связанную документацию, может помочь вам понять выбранный код, что приведет к улучшению совместной работы и более эффективной разработке программного обеспечения. Однако важно отметить, что созданные объяснения и документация могут не всегда быть точными или полными, поэтому вам потребуется просмотреть и иногда исправить данные выходные данные.
Предложение исправлений кода
может предложить исправление ошибок в коде, предлагая фрагменты кода и решения на основе контекста ошибки или проблемы. Это может быть полезно, если вы пытаетесь определить первопричину ошибки или вам нужно руководство по лучшему способу ее устранения. Например, если код создает сообщение об ошибке или предупреждение, может предложить возможные исправления на основе сообщения об ошибке, синтаксиса кода и окружающего кода.
может предложить изменения переменных, структур управления или вызовов функций, которые могут устранить проблему и создать фрагменты кода, которые можно включить в базу кода. Однако важно отметить, что предложенные исправления могут не всегда быть оптимальными или полными, поэтому вам потребуется проверить и проверить предложения.
Answering coding questions
You can ask Copilot Chat for help or clarification on specific coding problems and receive responses in natural language format or in code snippet format.
The response generated by Copilot Chat will use the model's training data set to answer your questions.
When you use the @github chat participant, the response generated may additionally use search results from Bing, code in your repositories, and Markdown documentation in your knowledge bases.
This can be a useful tool for programmers, as it can provide guidance and support for common coding tasks and challenges.
Повышение производительности для
может поддерживать широкий спектр практических приложений, таких как создание кода, анализ кода и исправления кода, каждый из которых содержит различные метрики производительности и стратегии устранения рисков. Чтобы повысить производительность и устранить некоторые ограничения , существуют различные меры, которые можно применить. Дополнительные сведения об ограничениях см. в разделе об ограничениях .
Сохранение запросов в разделе
предназначен для решения запросов, связанных исключительно с программированием. Поэтому ограничение запроса на кодирование вопросов или задач может повысить качество выходных данных модели.
Использование в качестве средства, а не замены
Хотя может быть мощным инструментом для создания кода, важно использовать его в качестве инструмента, а не замены человеческого программирования. Всегда следует просматривать и тестировать код, созданный для обеспечения соответствия вашим требованиям и без ошибок или проблем безопасности.
Использование безопасных методов написания кода и проверки кода
Хотя может генерировать синтаксически правильный код, он не всегда может быть безопасным. Рекомендуется всегда следовать рекомендациям по безопасному кодированию, таким как предотвращение жестко закодированных паролей или уязвимостей внедрения SQL, а также рекомендации по проверке кода для решения ограничений .
Предоставление отзывов
Если возникают какие-либо проблемы или ограничения с , рекомендуется предоставить отзыв по ссылке обратной связи общего доступа в интерфейсе интегрированной среды разработки. Это может помочь разработчикам улучшить инструмент и устранить любые проблемы или ограничения.
Получайте актуальные новости
— это новая технология и, скорее всего, будет развиваться с течением времени. Вы должны оставаться в курсе любых обновлений или изменений в инструменте, а также любых новых рисков безопасности или рекомендаций, которые могут возникнуть. Автоматические обновления расширений включены по умолчанию в Visual Studio Code, Visual Studio, а также в наборе идентификаторов JetBrains. Для у вас всегда будет доступ к последнему интерфейсу продукта. Если вы включили автоматическое обновление, автоматически обновляется до последней версии при открытии интегрированной среды разработки. Дополнительные сведения о автоматических обновлениях в интегрированной среде разработки см[. в документации по Visual Studio Code, документации по Visual Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/finding-and-using-visual-studio-extensions) и документации по интегрированной среде разработки JetBrains.
Ограничения
В зависимости от таких факторов, как база кода и входные данные, при использовании могут возникнуть различные уровни производительности. Следующие сведения предназначены для понимания ограничений системы и ключевых понятий о производительности при применении к .
Ограниченная область
был обучен на большом тексте кода, но по-прежнему имеет ограниченную область и может не иметь возможности обрабатывать более сложные структуры кода или неясные языки программирования. Для каждого языка качество получаемых предложений может зависеть от объема и разнообразия обучающих данных для этого языка. Например, JavaScript хорошо представлен в общедоступных репозиториях и является одним из наиболее поддерживаемых языков GitHub Copilot. Языки с меньшим представлением в общедоступных репозиториях могут быть более сложными для для предоставления помощи. Кроме того, может предлагать только код на основе контекста написанного кода, поэтому он может не идентифицировать более крупные проблемы проектирования или архитектуры.
Потенциальные смещения
Данные об обучении %% variables.product.prodname_copilot_short %}извлекается из существующих репозиториев кода, которые могут содержать предвзятые и ошибки, которые могут быть увековечены средством. Кроме того, может быть предвзято к определенным языкам программирования или стилям программирования, что может привести к неоптимальным или неполным предложениям кода.
Угрозы безопасности
создает код на основе контекста написанного кода, который может потенциально предоставлять конфиденциальную информацию или уязвимости, если не используется тщательно. При использовании следует внимательно создавать код для приложений, чувствительных к безопасности, и всегда проверять созданный код тщательно.
Совпадения с открытым кодом
может создавать новый код, который он делает в вероятностном порядке. Хотя вероятность создания кода, соответствующего коду в обучаемом наборе, низка, предложение может содержать фрагменты кода, соответствующие коду в наборе обучения.
Если у вас есть отключенные предложения, соответствующие общедоступному коду, то использует фильтры, которые не позволяют отображать код, соответствующий коду, найденном в общедоступных репозиториях на GitHub. Тем не менее, вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, который использует материал, который вы не исходили независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Если вы включили предложения, соответствующие общедоступному коду, то отображает сообщение при обнаружении соответствующего кода. Сообщение содержит ссылку, которая позволяет отображать сведения о сопоставленном коде и все найденные сведения о лицензии в редакторе VS Code. Дополнительные сведения см. в разделе Finding public code that matches GitHub Copilot suggestions.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Неточный код
Одним из ограничений является то, что он может создать код, который, как представляется, является допустимым, но на самом деле не может быть семантично или синтаксически правильным или может не точно отражать намерение разработчика. Чтобы снизить риск неточного кода, необходимо тщательно проверить созданный код, особенно при работе с критически важными или конфиденциальными приложениями. Кроме того, необходимо убедиться, что созданный код соответствует рекомендациям и шаблонам проектирования и соответствует общей архитектуре и стилю базы кода.
Неточные ответы на темы, не относящиеся к кодированию
не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, и поэтому его ответы не всегда могут быть точными или полезными в этих контекстах. Если пользователь запрашивает вопрос, отличный от программирования, он может создать ответ, который не имеет значения или неуклюжно, или может просто указать, что он не может предоставить полезный ответ.
Следующие шаги
Дополнительные сведения об использовании см. в статье:
Дополнительные материалы
О
— это интерфейс чата, который позволяет взаимодействовать с GitHub Copilot, задавать и получать ответы на вопросы, связанные с кодированием, на веб-сайте GitHub и поддерживаемых идентификаторов. Интерфейс чата предоставляет доступ к информации о кодировании и поддержке, не требуя навигации по документации или поиска на онлайн-форумах. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое GitHub Copilot?.
может ответить на широкий спектр вопросов, связанных с программированием, в том числе синтаксис, концепции программирования, тестовые случаи, отладка и многое другое. не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, или предоставить общие сведения о темах за пределами написания кода.
Основной поддерживаемый язык для — английский.
работает с помощью сочетания обработки естественного языка и машинного обучения для понимания вашего вопроса и предоставления ответа. Этот процесс можно разбить на несколько шагов.
Обработка входных данных
Запрос ввода от пользователя предварительно обрабатывается системой , в сочетании с контекстной информацией (например, имя репозитория, которое пользователь просматривает, и файлы, открытые пользователем) и отправляется в большую языковую модель. Входные данные пользователя могут принимать форму фрагментов кода или обычного языка.
Добавление контекстных сведений можно автоматически добавлять в запросы чата из необязательного .github/copilot-instructions.md файла, который пользователь может создать. Эта дополнительная информация не отображается в чате, но если инструкции отправляются в модель, файл отображается как ссылка в ответе чата. Пользователь может отключить эту функцию в параметрах расширения Copilot.
Большая языковая модель будет принимать запрос, собирать дополнительный контекст (например, данные репозитория, хранящиеся в GitHub), и предоставлять ответ на основе запроса. Система предназначена только для реагирования на вопросы, связанные с программированием.
Анализ языковой модели
Затем предварительно обработанный запрос передается через модель языка , которая является нейронной сетью, которая была обучена на большом тексте текстовых данных. Языковая модель анализирует входную строку.
Создание ответов
Языковая модель создает ответ на основе анализа входного запроса и контекста, предоставленного ему. Языковая модель может собирать дополнительный контекст и предоставлять ответ на основе запроса. Этот ответ может принимать форму созданного кода, предложения кода или объяснения существующего кода.
When you use the @github chat participant, Copilot Chat will be able to gather context from your code stored on GitHub and search results from Bing (if enabled by your administrator).
Форматирование вывода
Ответ, созданный , форматируется и представлен пользователю. может использовать выделение синтаксиса, отступ и другие функции форматирования для добавления ясности в созданный ответ. В зависимости от типа вопроса от пользователя также могут быть предоставлены ссылки на контекст, используемый моделью при создании ответа, например файлах исходного кода или документации.
предназначено для предоставления вам наиболее релевантного ответа на ваш вопрос. Однако он может не всегда предоставлять ответ, который вы ищете. Пользователи отвечают за проверку и проверку ответов, созданных системой, чтобы обеспечить их точность и соответствие. Кроме того, в рамках процесса разработки продуктов мы делаем красную команду, чтобы понять и улучшить безопасность . Входные запросы и завершение выходных данных выполняются через фильтры содержимого. Система фильтрации содержимого обнаруживает и предотвращает выходные данные для определенных категорий содержимого, включая вредное, оскорбительные или вне темы. Дополнительные сведения о повышении производительности см. в статье "Повышение производительности для ".
Использование веб-поиска для ответа на вопрос
При использовании участника чата @github может использовать поиск Bing, чтобы ответить на ваш вопрос, если это было включено администратором.
Администратор GitHub Enterprise может включить Bing для всего предприятия или делегировать это решение администратору организации. Дополнительные сведения см. в разделе Применение политик для GitHub Copilot в вашей организации.
При использовании Bing Copilot будет использовать содержимое запроса, а также дополнительный доступный контекст, чтобы создать поисковый запрос Bing от вашего имени, который отправляется в API поиска Bing. Copilot предоставит ссылку на результаты поиска с его ответом. Поисковый запрос, отправленный в Bing, регулируется заявлением о конфиденциальности Майкрософт.
Варианты использования для
может предоставлять помощь по написанию кода в различных сценариях.
Создание модульных тестов
помогает создавать модульные тестовые случаи путем создания фрагментов кода на основе кода, открытого в редакторе, или фрагмента кода, выделенного в редакторе. Это может помочь вам написать тестовые случаи, не тратя столько времени на повторяющиеся задачи. Например, если вы пишете тестовый случай для конкретной функции, можно использовать для предложения возможных входных параметров и ожидаемых выходных значений на основе подписи и текста функции. также может предложить утверждения, обеспечивающие правильную работу функции на основе контекста и семантики кода.
также помогает создавать тестовые случаи для пограничных вариантов и условий границ, которые могут быть трудно определить вручную. Например, может предложить тестовые случаи обработки ошибок, значений NULL или непредвиденных типов входных данных, помогая обеспечить надежность и устойчивость кода. Однако важно отметить, что созданные тестовые случаи могут не охватывать все возможные сценарии, а проверка кода вручную и проверка кода по-прежнему необходимы для обеспечения качества кода. Дополнительные сведения о создании модульных тестов см. в статье "Запрос вопросов о коде.
Объяснение кода и предлагаемых улучшений
может помочь объяснить выбранный код, создав описания естественного языка функциональных возможностей и целей кода. Это может быть полезно, если вы хотите понять поведение кода или не технических заинтересованных лиц, которые должны понять, как работает код. Например, если выбрать функцию или блок кода в редакторе кода, может создать описание того, что делает код и как он вписывается в общую систему. Это может включать такие сведения, как входные и выходные параметры функции, его зависимости и его назначение в большом приложении.
также может предложить возможные улучшения выбранного кода, такие как улучшенная обработка ошибок и пограничных вариантов, или изменения в логическом потоке, чтобы сделать код более читаемым.
Создавая объяснения и предлагая связанную документацию, может помочь вам понять выбранный код, что приведет к улучшению совместной работы и более эффективной разработке программного обеспечения. Однако важно отметить, что созданные объяснения и документация могут не всегда быть точными или полными, поэтому вам потребуется просмотреть и иногда исправить данные выходные данные.
Предложение исправлений кода
может предложить исправление ошибок в коде, предлагая фрагменты кода и решения на основе контекста ошибки или проблемы. Это может быть полезно, если вы пытаетесь определить первопричину ошибки или вам нужно руководство по лучшему способу ее устранения. Например, если код создает сообщение об ошибке или предупреждение, может предложить возможные исправления на основе сообщения об ошибке, синтаксиса кода и окружающего кода.
может предложить изменения переменных, структур управления или вызовов функций, которые могут устранить проблему и создать фрагменты кода, которые можно включить в базу кода. Однако важно отметить, что предложенные исправления могут не всегда быть оптимальными или полными, поэтому вам потребуется проверить и проверить предложения.
Answering coding questions
You can ask Copilot Chat for help or clarification on specific coding problems and receive responses in natural language format or in code snippet format.
The response generated by Copilot Chat will use the model's training data set to answer your questions.
This can be a useful tool for programmers, as it can provide guidance and support for common coding tasks and challenges.
Повышение производительности для
может поддерживать широкий спектр практических приложений, таких как создание кода, анализ кода и исправления кода, каждый из которых содержит различные метрики производительности и стратегии устранения рисков. Чтобы повысить производительность и устранить некоторые ограничения , существуют различные меры, которые можно применить. Дополнительные сведения об ограничениях см. в разделе об ограничениях .
Сохранение запросов в разделе
предназначен для решения запросов, связанных исключительно с программированием. Поэтому ограничение запроса на кодирование вопросов или задач может повысить качество выходных данных модели.
Использование в качестве средства, а не замены
Хотя может быть мощным инструментом для создания кода, важно использовать его в качестве инструмента, а не замены человеческого программирования. Всегда следует просматривать и тестировать код, созданный для обеспечения соответствия вашим требованиям и без ошибок или проблем безопасности.
Использование безопасных методов написания кода и проверки кода
Хотя может генерировать синтаксически правильный код, он не всегда может быть безопасным. Рекомендуется всегда следовать рекомендациям по безопасному кодированию, таким как предотвращение жестко закодированных паролей или уязвимостей внедрения SQL, а также рекомендации по проверке кода для решения ограничений .
Предоставление отзывов
Если возникают какие-либо проблемы или ограничения с , рекомендуется предоставить отзыв по ссылке обратной связи общего доступа в интерфейсе интегрированной среды разработки. Это может помочь разработчикам улучшить инструмент и устранить любые проблемы или ограничения.
Получайте актуальные новости
— это новая технология и, скорее всего, будет развиваться с течением времени. Вы должны оставаться в курсе любых обновлений или изменений в инструменте, а также любых новых рисков безопасности или рекомендаций, которые могут возникнуть. Автоматические обновления расширений включены по умолчанию в Visual Studio Code, Visual Studio, а также в наборе идентификаторов JetBrains. Для у вас всегда будет доступ к последнему интерфейсу продукта. Если вы включили автоматическое обновление, автоматически обновляется до последней версии при открытии интегрированной среды разработки. Дополнительные сведения о автоматических обновлениях в интегрированной среде разработки см[. в документации по Visual Studio Code, документации по Visual Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/finding-and-using-visual-studio-extensions) и документации по интегрированной среде разработки JetBrains.
Ограничения
В зависимости от таких факторов, как база кода и входные данные, при использовании могут возникнуть различные уровни производительности. Следующие сведения предназначены для понимания ограничений системы и ключевых понятий о производительности при применении к .
Ограниченная область
был обучен на большом тексте кода, но по-прежнему имеет ограниченную область и может не иметь возможности обрабатывать более сложные структуры кода или неясные языки программирования. Для каждого языка качество получаемых предложений может зависеть от объема и разнообразия обучающих данных для этого языка. Например, JavaScript хорошо представлен в общедоступных репозиториях и является одним из наиболее поддерживаемых языков GitHub Copilot. Языки с меньшим представлением в общедоступных репозиториях могут быть более сложными для для предоставления помощи. Кроме того, может предлагать только код на основе контекста написанного кода, поэтому он может не идентифицировать более крупные проблемы проектирования или архитектуры.
Потенциальные смещения
Данные об обучении %% variables.product.prodname_copilot_short %}извлекается из существующих репозиториев кода, которые могут содержать предвзятые и ошибки, которые могут быть увековечены средством. Кроме того, может быть предвзято к определенным языкам программирования или стилям программирования, что может привести к неоптимальным или неполным предложениям кода.
Угрозы безопасности
создает код на основе контекста написанного кода, который может потенциально предоставлять конфиденциальную информацию или уязвимости, если не используется тщательно. При использовании следует внимательно создавать код для приложений, чувствительных к безопасности, и всегда проверять созданный код тщательно.
Совпадения с открытым кодом
может создавать новый код, который он делает в вероятностном порядке. Хотя вероятность создания кода, соответствующего коду в обучаемом наборе, низка, предложение может содержать фрагменты кода, соответствующие коду в наборе обучения.
Если у вас есть отключенные предложения, соответствующие общедоступному коду, то использует фильтры, которые не позволяют отображать код, соответствующий коду, найденном в общедоступных репозиториях на GitHub. Тем не менее, вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, который использует материал, который вы не исходили независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Если вы включили предложения, соответствующие общедоступному коду, то отображает сообщение при обнаружении соответствующего кода. Сообщение содержит ссылку, которая позволяет отображать сведения о сопоставленном коде и все найденные сведения о лицензии в редакторе VS Code. Дополнительные сведения см. в разделе Finding public code that matches GitHub Copilot suggestions.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Неточный код
Одним из ограничений является то, что он может создать код, который, как представляется, является допустимым, но на самом деле не может быть семантично или синтаксически правильным или может не точно отражать намерение разработчика. Чтобы снизить риск неточного кода, необходимо тщательно проверить созданный код, особенно при работе с критически важными или конфиденциальными приложениями. Кроме того, необходимо убедиться, что созданный код соответствует рекомендациям и шаблонам проектирования и соответствует общей архитектуре и стилю базы кода.
Неточные ответы на темы, не относящиеся к кодированию
не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, и поэтому его ответы не всегда могут быть точными или полезными в этих контекстах. Если пользователь запрашивает вопрос, отличный от программирования, он может создать ответ, который не имеет значения или неуклюжно, или может просто указать, что он не может предоставить полезный ответ.
Следующие шаги
Дополнительные сведения об использовании см. в статье:
Дополнительные материалы
О
— это интерфейс чата, который позволяет взаимодействовать с GitHub Copilot, задавать и получать ответы на вопросы, связанные с кодированием, на веб-сайте GitHub и поддерживаемых идентификаторов. Интерфейс чата предоставляет доступ к информации о кодировании и поддержке, не требуя навигации по документации или поиска на онлайн-форумах. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое GitHub Copilot?.
может ответить на широкий спектр вопросов, связанных с программированием, в том числе синтаксис, концепции программирования, тестовые случаи, отладка и многое другое. не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, или предоставить общие сведения о темах за пределами написания кода.
Основной поддерживаемый язык для — английский.
работает с помощью сочетания обработки естественного языка и машинного обучения для понимания вашего вопроса и предоставления ответа. Этот процесс можно разбить на несколько шагов.
Обработка входных данных
Запрос ввода от пользователя предварительно обрабатывается системой , в сочетании с контекстной информацией (например, имя репозитория, которое пользователь просматривает, и файлы, открытые пользователем) и отправляется в большую языковую модель. Входные данные пользователя могут принимать форму фрагментов кода или обычного языка.
Большая языковая модель будет принимать запрос, собирать дополнительный контекст (например, данные репозитория, хранящиеся в GitHub), и предоставлять ответ на основе запроса. Система предназначена только для реагирования на вопросы, связанные с программированием.
Анализ языковой модели
Затем предварительно обработанный запрос передается через модель языка , которая является нейронной сетью, которая была обучена на большом тексте текстовых данных. Языковая модель анализирует входную строку.
Создание ответов
Языковая модель создает ответ на основе анализа входного запроса и контекста, предоставленного ему. Языковая модель может собирать дополнительный контекст и предоставлять ответ на основе запроса. Этот ответ может принимать форму созданного кода, предложения кода или объяснения существующего кода.
Форматирование вывода
Ответ, созданный , форматируется и представлен пользователю. может использовать выделение синтаксиса, отступ и другие функции форматирования для добавления ясности в созданный ответ. В зависимости от типа вопроса от пользователя также могут быть предоставлены ссылки на контекст, используемый моделью при создании ответа, например файлах исходного кода или документации.
предназначено для предоставления вам наиболее релевантного ответа на ваш вопрос. Однако он может не всегда предоставлять ответ, который вы ищете. Пользователи отвечают за проверку и проверку ответов, созданных системой, чтобы обеспечить их точность и соответствие. Кроме того, в рамках процесса разработки продуктов мы делаем красную команду, чтобы понять и улучшить безопасность . Входные запросы и завершение выходных данных выполняются через фильтры содержимого. Система фильтрации содержимого обнаруживает и предотвращает выходные данные для определенных категорий содержимого, включая вредное, оскорбительные или вне темы. Дополнительные сведения о повышении производительности см. в статье "Повышение производительности для ".
Варианты использования для
может предоставлять помощь по написанию кода в различных сценариях.
Создание модульных тестов
помогает создавать модульные тестовые случаи путем создания фрагментов кода на основе кода, открытого в редакторе, или фрагмента кода, выделенного в редакторе. Это может помочь вам написать тестовые случаи, не тратя столько времени на повторяющиеся задачи. Например, если вы пишете тестовый случай для конкретной функции, можно использовать для предложения возможных входных параметров и ожидаемых выходных значений на основе подписи и текста функции. также может предложить утверждения, обеспечивающие правильную работу функции на основе контекста и семантики кода.
также помогает создавать тестовые случаи для пограничных вариантов и условий границ, которые могут быть трудно определить вручную. Например, может предложить тестовые случаи обработки ошибок, значений NULL или непредвиденных типов входных данных, помогая обеспечить надежность и устойчивость кода. Однако важно отметить, что созданные тестовые случаи могут не охватывать все возможные сценарии, а проверка кода вручную и проверка кода по-прежнему необходимы для обеспечения качества кода. Дополнительные сведения о создании модульных тестов см. в статье "Запрос вопросов о коде.
Объяснение кода и предлагаемых улучшений
может помочь объяснить выбранный код, создав описания естественного языка функциональных возможностей и целей кода. Это может быть полезно, если вы хотите понять поведение кода или не технических заинтересованных лиц, которые должны понять, как работает код. Например, если выбрать функцию или блок кода в редакторе кода, может создать описание того, что делает код и как он вписывается в общую систему. Это может включать такие сведения, как входные и выходные параметры функции, его зависимости и его назначение в большом приложении.
также может предложить возможные улучшения выбранного кода, такие как улучшенная обработка ошибок и пограничных вариантов, или изменения в логическом потоке, чтобы сделать код более читаемым.
Создавая объяснения и предлагая связанную документацию, может помочь вам понять выбранный код, что приведет к улучшению совместной работы и более эффективной разработке программного обеспечения. Однако важно отметить, что созданные объяснения и документация могут не всегда быть точными или полными, поэтому вам потребуется просмотреть и иногда исправить данные выходные данные.
Предложение исправлений кода
может предложить исправление ошибок в коде, предлагая фрагменты кода и решения на основе контекста ошибки или проблемы. Это может быть полезно, если вы пытаетесь определить первопричину ошибки или вам нужно руководство по лучшему способу ее устранения. Например, если код создает сообщение об ошибке или предупреждение, может предложить возможные исправления на основе сообщения об ошибке, синтаксиса кода и окружающего кода.
может предложить изменения переменных, структур управления или вызовов функций, которые могут устранить проблему и создать фрагменты кода, которые можно включить в базу кода. Однако важно отметить, что предложенные исправления могут не всегда быть оптимальными или полными, поэтому вам потребуется проверить и проверить предложения.
Answering coding questions
You can ask Copilot Chat for help or clarification on specific coding problems and receive responses in natural language format or in code snippet format.
The response generated by Copilot Chat will use the model's training data set to answer your questions.
This can be a useful tool for programmers, as it can provide guidance and support for common coding tasks and challenges.
Повышение производительности для
может поддерживать широкий спектр практических приложений, таких как создание кода, анализ кода и исправления кода, каждый из которых содержит различные метрики производительности и стратегии устранения рисков. Чтобы повысить производительность и устранить некоторые ограничения , существуют различные меры, которые можно применить. Дополнительные сведения об ограничениях см. в разделе об ограничениях .
Сохранение запросов в разделе
предназначен для решения запросов, связанных исключительно с программированием. Поэтому ограничение запроса на кодирование вопросов или задач может повысить качество выходных данных модели.
Использование в качестве средства, а не замены
Хотя может быть мощным инструментом для создания кода, важно использовать его в качестве инструмента, а не замены человеческого программирования. Всегда следует просматривать и тестировать код, созданный для обеспечения соответствия вашим требованиям и без ошибок или проблем безопасности.
Использование безопасных методов написания кода и проверки кода
Хотя может генерировать синтаксически правильный код, он не всегда может быть безопасным. Рекомендуется всегда следовать рекомендациям по безопасному кодированию, таким как предотвращение жестко закодированных паролей или уязвимостей внедрения SQL, а также рекомендации по проверке кода для решения ограничений .
Предоставление отзывов
Если возникают какие-либо проблемы или ограничения с , рекомендуется предоставить отзыв по ссылке обратной связи общего доступа в интерфейсе интегрированной среды разработки. Это может помочь разработчикам улучшить инструмент и устранить любые проблемы или ограничения.
Получайте актуальные новости
— это новая технология и, скорее всего, будет развиваться с течением времени. Вы должны оставаться в курсе любых обновлений или изменений в инструменте, а также любых новых рисков безопасности или рекомендаций, которые могут возникнуть. Автоматические обновления расширений включены по умолчанию в Visual Studio Code, Visual Studio, а также в наборе идентификаторов JetBrains. Для у вас всегда будет доступ к последнему интерфейсу продукта. Если вы включили автоматическое обновление, автоматически обновляется до последней версии при открытии интегрированной среды разработки. Дополнительные сведения о автоматических обновлениях в интегрированной среде разработки см[. в документации по Visual Studio Code, документации по Visual Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/finding-and-using-visual-studio-extensions) и документации по интегрированной среде разработки JetBrains.
Ограничения
В зависимости от таких факторов, как база кода и входные данные, при использовании могут возникнуть различные уровни производительности. Следующие сведения предназначены для понимания ограничений системы и ключевых понятий о производительности при применении к .
Ограниченная область
был обучен на большом тексте кода, но по-прежнему имеет ограниченную область и может не иметь возможности обрабатывать более сложные структуры кода или неясные языки программирования. Для каждого языка качество получаемых предложений может зависеть от объема и разнообразия обучающих данных для этого языка. Например, JavaScript хорошо представлен в общедоступных репозиториях и является одним из наиболее поддерживаемых языков GitHub Copilot. Языки с меньшим представлением в общедоступных репозиториях могут быть более сложными для для предоставления помощи. Кроме того, может предлагать только код на основе контекста написанного кода, поэтому он может не идентифицировать более крупные проблемы проектирования или архитектуры.
Потенциальные смещения
Данные об обучении %% variables.product.prodname_copilot_short %}извлекается из существующих репозиториев кода, которые могут содержать предвзятые и ошибки, которые могут быть увековечены средством. Кроме того, может быть предвзято к определенным языкам программирования или стилям программирования, что может привести к неоптимальным или неполным предложениям кода.
Угрозы безопасности
создает код на основе контекста написанного кода, который может потенциально предоставлять конфиденциальную информацию или уязвимости, если не используется тщательно. При использовании следует внимательно создавать код для приложений, чувствительных к безопасности, и всегда проверять созданный код тщательно.
Совпадения с открытым кодом
может создавать новый код, который он делает в вероятностном порядке. Хотя вероятность создания кода, соответствующего коду в обучаемом наборе, низка, предложение может содержать фрагменты кода, соответствующие коду в наборе обучения.
Если у вас есть отключенные предложения, соответствующие общедоступному коду, то использует фильтры, которые не позволяют отображать код, соответствующий коду, найденном в общедоступных репозиториях на GitHub. Тем не менее, вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, который использует материал, который вы не исходили независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Если вы включили предложения, соответствующие общедоступному коду, то отображает сообщение при обнаружении соответствующего кода. Сообщение содержит ссылку, которая позволяет отображать сведения о сопоставленном коде и все найденные сведения о лицензии в редакторе VS Code. Дополнительные сведения см. в разделе Finding public code that matches GitHub Copilot suggestions.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Неточный код
Одним из ограничений является то, что он может создать код, который, как представляется, является допустимым, но на самом деле не может быть семантично или синтаксически правильным или может не точно отражать намерение разработчика. Чтобы снизить риск неточного кода, необходимо тщательно проверить созданный код, особенно при работе с критически важными или конфиденциальными приложениями. Кроме того, необходимо убедиться, что созданный код соответствует рекомендациям и шаблонам проектирования и соответствует общей архитектуре и стилю базы кода.
Неточные ответы на темы, не относящиеся к кодированию
не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, и поэтому его ответы не всегда могут быть точными или полезными в этих контекстах. Если пользователь запрашивает вопрос, отличный от программирования, он может создать ответ, который не имеет значения или неуклюжно, или может просто указать, что он не может предоставить полезный ответ.
Следующие шаги
Дополнительные сведения об использовании см. в статье:
Дополнительные материалы
О
— это интерфейс чата, который позволяет взаимодействовать с GitHub Copilot, задавать и получать ответы на вопросы, связанные с кодированием, на веб-сайте GitHub и поддерживаемых идентификаторов. Интерфейс чата предоставляет доступ к информации о кодировании и поддержке, не требуя навигации по документации или поиска на онлайн-форумах. Дополнительные сведения см. в разделе Что такое GitHub Copilot?.
может ответить на широкий спектр вопросов, связанных с программированием, в том числе синтаксис, концепции программирования, тестовые случаи, отладка и многое другое. не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, или предоставить общие сведения о темах за пределами написания кода.
Основной поддерживаемый язык для — английский.
работает с помощью сочетания обработки естественного языка и машинного обучения для понимания вашего вопроса и предоставления ответа. Этот процесс можно разбить на несколько шагов.
Обработка входных данных
Запрос ввода от пользователя предварительно обрабатывается системой , в сочетании с контекстной информацией (например, имя репозитория, которое пользователь просматривает, и файлы, открытые пользователем) и отправляется в большую языковую модель. Входные данные пользователя могут принимать форму фрагментов кода или обычного языка.
Большая языковая модель будет принимать запрос, собирать дополнительный контекст (например, данные репозитория, хранящиеся в GitHub), и предоставлять ответ на основе запроса. Система предназначена только для реагирования на вопросы, связанные с программированием.
Анализ языковой модели
Затем предварительно обработанный запрос передается через модель языка , которая является нейронной сетью, которая была обучена на большом тексте текстовых данных. Языковая модель анализирует входную строку.
Создание ответов
Языковая модель создает ответ на основе анализа входного запроса и контекста, предоставленного ему. Языковая модель может собирать дополнительный контекст и предоставлять ответ на основе запроса. Этот ответ может принимать форму созданного кода, предложения кода или объяснения существующего кода.
Форматирование вывода
Ответ, созданный , форматируется и представлен пользователю. может использовать выделение синтаксиса, отступ и другие функции форматирования для добавления ясности в созданный ответ. В зависимости от типа вопроса от пользователя также могут быть предоставлены ссылки на контекст, используемый моделью при создании ответа, например файлах исходного кода или документации.
предназначено для предоставления вам наиболее релевантного ответа на ваш вопрос. Однако он может не всегда предоставлять ответ, который вы ищете. Пользователи отвечают за проверку и проверку ответов, созданных системой, чтобы обеспечить их точность и соответствие. Кроме того, в рамках процесса разработки продуктов мы делаем красную команду, чтобы понять и улучшить безопасность . Входные запросы и завершение выходных данных выполняются через фильтры содержимого. Система фильтрации содержимого обнаруживает и предотвращает выходные данные для определенных категорий содержимого, включая вредное, оскорбительные или вне темы. Дополнительные сведения о повышении производительности см. в статье "Повышение производительности для ".
Use cases for Чат GitHub Copilot
Чат GitHub Copilot can provide coding assistance in a variety of scenarios.
Создание модульных тестов
помогает создавать модульные тестовые случаи путем создания фрагментов кода на основе кода, открытого в редакторе, или фрагмента кода, выделенного в редакторе. Это может помочь вам написать тестовые случаи, не тратя столько времени на повторяющиеся задачи. Например, если вы пишете тестовый случай для конкретной функции, можно использовать для предложения возможных входных параметров и ожидаемых выходных значений на основе подписи и текста функции. также может предложить утверждения, обеспечивающие правильную работу функции на основе контекста и семантики кода.
также помогает создавать тестовые случаи для пограничных вариантов и условий границ, которые могут быть трудно определить вручную. Например, может предложить тестовые случаи обработки ошибок, значений NULL или непредвиденных типов входных данных, помогая обеспечить надежность и устойчивость кода. Однако важно отметить, что созданные тестовые случаи могут не охватывать все возможные сценарии, а проверка кода вручную и проверка кода по-прежнему необходимы для обеспечения качества кода. Дополнительные сведения о создании модульных тестов см. в статье "Запрос вопросов о коде.
Explaining code and suggesting improvements
Copilot Chat can help explain the code in a file by generating natural language descriptions of the code's functionality and purpose. This can be useful if you want to understand the code's behavior or for non-technical stakeholders who need to understand how the code works. For example, you can ask Copilot to explain a named function in the currently displayed file and Copilot Chat will generate a natural language description of what the code does. This can include information such as the function's input and output parameters, and its dependencies.
Copilot Chat can also suggest potential improvements to the code, such as improved handling of errors and edge cases, or changes to the logical flow to make the code more readable.
By generating explanations and suggesting related documentation, Copilot Chat may help you to understand the code in a project, leading to improved collaboration and more effective software development. However, it's important to note that the generated explanations and documentation may not always be accurate or complete, so you'll need to review, and occasionally correct, Copilot Chat's output.
Предложение исправлений кода
может предложить исправление ошибок в коде, предлагая фрагменты кода и решения на основе контекста ошибки или проблемы. Это может быть полезно, если вы пытаетесь определить первопричину ошибки или вам нужно руководство по лучшему способу ее устранения. Например, если код создает сообщение об ошибке или предупреждение, может предложить возможные исправления на основе сообщения об ошибке, синтаксиса кода и окружающего кода.
может предложить изменения переменных, структур управления или вызовов функций, которые могут устранить проблему и создать фрагменты кода, которые можно включить в базу кода. Однако важно отметить, что предложенные исправления могут не всегда быть оптимальными или полными, поэтому вам потребуется проверить и проверить предложения.
Answering coding questions
You can ask Copilot Chat for help or clarification on specific coding problems and receive responses in natural language format or in code snippet format.
The response generated by Copilot Chat will use the model's training data set to answer your questions.
This can be a useful tool for programmers, as it can provide guidance and support for common coding tasks and challenges.
Повышение производительности для
может поддерживать широкий спектр практических приложений, таких как создание кода, анализ кода и исправления кода, каждый из которых содержит различные метрики производительности и стратегии устранения рисков. Чтобы повысить производительность и устранить некоторые ограничения , существуют различные меры, которые можно применить. Дополнительные сведения об ограничениях см. в разделе об ограничениях .
Сохранение запросов в разделе
предназначен для решения запросов, связанных исключительно с программированием. Поэтому ограничение запроса на кодирование вопросов или задач может повысить качество выходных данных модели.
Использование в качестве средства, а не замены
Хотя может быть мощным инструментом для создания кода, важно использовать его в качестве инструмента, а не замены человеческого программирования. Всегда следует просматривать и тестировать код, созданный для обеспечения соответствия вашим требованиям и без ошибок или проблем безопасности.
Использование безопасных методов написания кода и проверки кода
Хотя может генерировать синтаксически правильный код, он не всегда может быть безопасным. Рекомендуется всегда следовать рекомендациям по безопасному кодированию, таким как предотвращение жестко закодированных паролей или уязвимостей внедрения SQL, а также рекомендации по проверке кода для решения ограничений .
Получайте актуальные новости
— это новая технология и, скорее всего, будет развиваться с течением времени. Вы должны оставаться в курсе любых обновлений или изменений в инструменте, а также любых новых рисков безопасности или рекомендаций, которые могут возникнуть. Автоматические обновления расширений включены по умолчанию в Visual Studio Code, Visual Studio, а также в наборе идентификаторов JetBrains. Для у вас всегда будет доступ к последнему интерфейсу продукта. Если вы включили автоматическое обновление, автоматически обновляется до последней версии при открытии интегрированной среды разработки. Дополнительные сведения о автоматических обновлениях в интегрированной среде разработки см[. в документации по Visual Studio Code, документации по Visual Studio](https://learn.microsoft.com/en-us/visualstudio/ide/finding-and-using-visual-studio-extensions) и документации по интегрированной среде разработки JetBrains.
Ограничения
В зависимости от таких факторов, как база кода и входные данные, при использовании могут возникнуть различные уровни производительности. Следующие сведения предназначены для понимания ограничений системы и ключевых понятий о производительности при применении к .
Ограниченная область
был обучен на большом тексте кода, но по-прежнему имеет ограниченную область и может не иметь возможности обрабатывать более сложные структуры кода или неясные языки программирования. Для каждого языка качество получаемых предложений может зависеть от объема и разнообразия обучающих данных для этого языка. Например, JavaScript хорошо представлен в общедоступных репозиториях и является одним из наиболее поддерживаемых языков GitHub Copilot. Языки с меньшим представлением в общедоступных репозиториях могут быть более сложными для для предоставления помощи. Кроме того, может предлагать только код на основе контекста написанного кода, поэтому он может не идентифицировать более крупные проблемы проектирования или архитектуры.
Потенциальные смещения
Данные об обучении %% variables.product.prodname_copilot_short %}извлекается из существующих репозиториев кода, которые могут содержать предвзятые и ошибки, которые могут быть увековечены средством. Кроме того, может быть предвзято к определенным языкам программирования или стилям программирования, что может привести к неоптимальным или неполным предложениям кода.
Угрозы безопасности
создает код на основе контекста написанного кода, который может потенциально предоставлять конфиденциальную информацию или уязвимости, если не используется тщательно. При использовании следует внимательно создавать код для приложений, чувствительных к безопасности, и всегда проверять созданный код тщательно.
Совпадения с открытым кодом
может создавать новый код, который он делает в вероятностном порядке. Хотя вероятность создания кода, соответствующего коду в обучаемом наборе, низка, предложение может содержать фрагменты кода, соответствующие коду в наборе обучения.
Если у вас есть отключенные предложения, соответствующие общедоступному коду, то использует фильтры, которые не позволяют отображать код, соответствующий коду, найденном в общедоступных репозиториях на GitHub. Тем не менее, вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, который использует материал, который вы не исходили независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Если вы включили предложения, соответствующие общедоступному коду, то отображает сообщение при обнаружении соответствующего кода. Сообщение содержит ссылку, которая позволяет отображать сведения о сопоставленном коде и все найденные сведения о лицензии в редакторе VS Code. Дополнительные сведения см. в разделе Finding public code that matches GitHub Copilot suggestions.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
использует фильтры, которые блокируют совпадения с общедоступным кодом на GitHub репозиториев, но вы всегда должны принимать те же меры предосторожности, что и любой код, который вы пишете, использующий материал, который не исходил независимо, включая меры предосторожности, чтобы обеспечить его пригодность. К ним относятся строгое тестирование, сканирование IP-адресов и проверка уязвимостей системы безопасности. Прежде чем просматривать его, необходимо убедиться, что интегрированная среда разработки или редактор не компилируют или не запускают созданный код.
Неточный код
Одним из ограничений является то, что он может создать код, который, как представляется, является допустимым, но на самом деле не может быть семантично или синтаксически правильным или может не точно отражать намерение разработчика. Чтобы снизить риск неточного кода, необходимо тщательно проверить созданный код, особенно при работе с критически важными или конфиденциальными приложениями. Кроме того, необходимо убедиться, что созданный код соответствует рекомендациям и шаблонам проектирования и соответствует общей архитектуре и стилю базы кода.
Неточные ответы на темы, не относящиеся к кодированию
не предназначен для ответа на вопросы, не связанные с программированием, и поэтому его ответы не всегда могут быть точными или полезными в этих контекстах. Если пользователь запрашивает вопрос, отличный от программирования, он может создать ответ, который не имеет значения или неуклюжно, или может просто указать, что он не может предоставить полезный ответ.
Следующие шаги
Дополнительные сведения об использовании см. в статье: