GitHub Copilot: مولد أكواد الذكاء الاصطناعي ومساعد البرمجة

مساعد الطيار جيثب سرعان ما أصبح بارزًا في مجتمع التطوير، حيث يقدم مزيجًا من الكفاءة والابتكار كأداة قوية مولد أكواد الذكاء الاصطناعي مساعد برمجةبفضل تقنية OpenAI Codex، يتكامل Copilot بسلاسة مع محرري الكود المشهورين مثل Visual Studio Code، مما يساعد المطورين على كتابة الكود وتصحيح أخطائه وتحسينه بشكل أسرع. وبفضل ميزات مثل اقتراحات الكود في الوقت الفعلي ودعم لغات برمجة متعددة، فإنه يعيد تشكيل كيفية التعامل مع الكود.

تكشف المراجعات وتجارب المستخدمين عن استقبال متباين ولكنه إيجابي إلى حد كبير، مما يسلط الضوء على كيفية قدرة Copilot على تسريع مهام الترميز المتكررة وتحسين إنتاجية المطور. على سبيل المثال، أظهرت دراسة حالة أجرتها ScalablePath زيادة في السرعة بنسبة 55% في مهام الترميز اليومية عند استخدام مساعد الترميز Github. ولكن مثل أي أداة، فإن لها حدودها، خاصة عند التعامل مع هياكل التعليمات البرمجية المعقدة أو لغات البرمجة المتخصصة. ومع ذلك، تظل أداة رائدة للمبتدئين والمطورين المخضرمين الذين يتطلعون إلى الارتقاء بسير عملهم.

ستستكشف هذه المقالة ميزاتها وفوائدها وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي، مع مقارنتها بأدوات الترميز الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي الموجودة في السوق.

ما هو مساعد الطيار جيثب؟

GitHub Copilot هي أداة ترميز مدعومة بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها بواسطة GitHub وOpenAI والتي تعمل كـ مساعد برمجة الزوجعلى عكس محرري التعليمات البرمجية التقليديين، يستفيد Copilot من التعلم الآلي لتقديم اقتراحات التعليمات البرمجية الذكية والإكمال التلقائي أثناء الكتابة. وهو يدعم مجموعة واسعة من لغات البرمجة، مثل JavaScript وPython وTypeScript، مما يجعله أداة متعددة الاستخدامات للمطورين الذين يعملون عبر مجموعات تقنية مختلفة.

تم وضعه كأكثر من مجرد مولد أكواد الذكاء الاصطناعييمكن أن يساعد Copilot في تسريع عملية التطوير من خلال فهم سياق الكود واقتراح وظائف كاملة أو كود نمطي أو حتى ترجمة التعليقات إلى كود قابل للتنفيذ. وفقًا لمراجعة على Hackernoon، فإن مساعد الترميز في Github لديه القدرة على تعزيز كفاءة الترميز بنسبة تصل إلى 55% للمهام المتكررة أو المحددة جيدًا. كما أنه يتكيف مع أسلوب المطور بمرور الوقت، مما يجعل اقتراحاته أكثر دقة كلما استخدمته أكثر.

تم تصميم هذه الأداة في المقام الأول لتحسين سير عمل المطورين من خلال تقليل الحاجة إلى عمليات البحث المتكررة على الإنترنت والحد من الترميز النمطي. وكما ورد في دراسة الحالة التي أجرتها شركة ScalablePath، فقد شهد المطورون زيادة ملحوظة في الإنتاجية أثناء مهام البرمجة اليومية، وخاصة عند التنقل بين قواعد التعليمات البرمجية غير المألوفة. ورغم أن Copilot ليس مثاليًا ويتطلب إشرافًا يدويًا، فقد ثبت أنه مساعد قيم لكل من المطورين المبتدئين والمتمرسين على حد سواء.

كيف يعمل GitHub Copilot؟

يعمل مبرمج GitHub AI pair كمساعد ترميز ذكي من خلال الاستفادة من OpenAI Codex، وهو نموذج متقدم للتعلم الآلي تم تدريبه على مليارات الأسطر من التعليمات البرمجية المتاحة للجمهور من مستودعات GitHub. عندما يبدأ المطور في الترميز، يقوم Copilot بتحليل السياق بنشاط - بما في ذلك الملف الحالي والتعليقات وأسماء الوظائف - لتوليد اقتراحات التعليمات البرمجية ذات الصلة. يمكن أن تتراوح هذه الاقتراحات من إكمال سطر واحد إلى إنشاء كتل تعليمات برمجية كاملة، مما يجعلها أداة قوية لتعزيز كفاءة الترميز.

تعمل الأداة داخل محررات التعليمات البرمجية المدعومة مثل Visual Studio Code وJetBrains وNeovim. أثناء كتابة المطورين، تقدم Copilot بشكل ديناميكي استكمالات التعليمات البرمجية وتقترح طرقًا ممكنة بناءً على لغة البرمجة وبنية المشروع وأسلوب الترميز. على سبيل المثال، إذا كان التعليق يقول "إنشاء دالة لعكس سلسلة"، فسوف تقدم Copilot على الفور مقتطفًا من التعليمات البرمجية ينفذ الوظيفة. يسمح هذا السلوك الذي يدرك السياق لـ Copilot بالتكيف مع أنماط الترميز المختلفة، مما يوفر اقتراحات أكثر دقة كلما زاد استخدامه.

من بين الميزات البارزة، كما تم تسليط الضوء عليها في مراجعة Bito، قدرتها على تحويل مطالبات اللغة الطبيعية إلى كود وظيفي، مما يجعلها مساعد كود ذكاء اصطناعي بديهي للغاية. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أنه على الرغم من أن Copilot يتمتع بكفاءة عالية، إلا أنه لا يختبر الكود الذي يولد. وكما هو موضح في دراسة أجرتها ScalablePath، لا يزال المطورون بحاجة إلى مراجعة واختبار الناتج من أجل الدقة المنطقية والأمان، خاصة عند العمل مع قواعد بيانات معقدة.

يعمل مساعد الترميز على Github على تحسين تجربة الترميز من خلال تقليل الوقت المستغرق في المهام المتكررة وتقليل التبديل بين السياقات، مما يسمح للمطورين بالتركيز بشكل أكبر على حل المشكلات المعقدة وبناء حلول مبتكرة.

الميزات الرئيسية لبرنامج GitHub Copilot

يحتوي برنامج GitHub AI pair programmer على ميزات مصممة لتبسيط مهام الترميز وتعزيز الإنتاجية. فهو يعمل كمساعد ترميز متعدد الاستخدامات من خلال تقديم اقتراحات ترميز ذكية، وتقليل العمل المتكرر، وتسهيل التنقل بين قواعد التعليمات البرمجية المعقدة على المطورين. فيما يلي بعض الميزات الأساسية التي تجعل Copilot أداة بارزة للبرمجة الحديثة:

1. اقتراحات الكود المتوافق مع السياق
يقوم Copilot بتحليل الكود الذي تكتبه ديناميكيًا، بما في ذلك التعليقات وأسماء الوظائف، لتوفير عمليات الإكمال ذات الصلة. سواء كان سطرًا واحدًا أو وظيفة كاملة، فإنه يستخدم السياق لفهم نيتك في الترميز. وهذا يجعله مفيدًا بشكل خاص لملء الكود النمطي تلقائيًا أو توفير مقتطفات سريعة للمهام الشائعة. على سبيل المثال، في مراجعة ScalablePath، وجد المطورون أن اقتراحات Copilot في الوقت الفعلي قللت من حاجتهم إلى الرجوع باستمرار إلى الوثائق الخارجية، مما أدى إلى زيادة كبيرة في الإنتاجية.

2 دعم متعدد اللغات
يعد مساعد الترميز الخاص بـ Github متوافقًا مع العديد من لغات البرمجة، مثل Python وJavaScript وTypeScript وRuby وGo. وهذا الدعم الواسع يجعله مثاليًا للمطورين الذين يعملون في مجموعات تقنية مختلفة. وهو مفيد بشكل خاص عند التبديل بين اللغات، مما يسمح للمستخدمين بالتكيف بسرعة دون الحاجة إلى البحث عن قواعد بناء الجملة.

3. تحويل اللغة الطبيعية إلى كود
من أكثر ميزات Copilot إثارة للإعجاب هي قدرته على ترجمة الكلمات البسيطة English التعليقات في الكود العامل. هذه الميزة هي تغيير كبير في تحسين كفاءة الترميز، وخاصة للمبتدئين أو عند التعامل مع المكتبات غير المألوفة. على سبيل المثال، مجرد كتابة تعليق مثل "فرز قائمة من الأرقام بترتيب تنازلي" سيدفع Copilot إلى إنشاء مقتطف كود جاهز للاستخدام.

4. المساعدة في إعادة صياغة الكود واختباره بذكاء
على الرغم من أن Copilot لا يحل محل أدوات الاختبار أو إعادة الهيكلة التقليدية، إلا أنه يقدم مساعدة قيمة في هذه المجالات. يمكنه اقتراح اختبارات الوحدة بناءً على أسماء الوظائف وحتى اكتشاف روائح الكود الأساسية، مما يوفر للمطورين الوقت أثناء مرحلة الاختبار. وفقًا لمراجعة Bito، كانت قدرة Copilot على اقتراح حالات الاختبار الأولية ذات قيمة خاصة للفرق التي تركز على التطوير القائم على الاختبار (TDD).

5. التكامل السلس مع بيئات التطوير المتكاملة الشائعة
يتكامل Copilot بسلاسة مع Visual Studio Code وJetBrains وNeovim وبيئات التطوير الرائدة الأخرى. يضمن هذا التكامل السلس أن المساعد الذكي يتلاءم بشكل طبيعي مع سير عمل المطور، مما يوفر الدعم دون تعطيل إيقاع الترميز الخاص به.

6. اقتراحات مخصصة بناءً على أسلوب المستخدم
يتعلم Copilot من أنماط الترميز الخاصة بك ويكيف اقتراحاته بمرور الوقت، مما يجعله أكثر دقة وارتباطًا كلما طالت مدة استخدامك له. تساعد هذه اللمسة الشخصية في تحسين استجابات الأداة، وتحويلها إلى مساعد أكثر سهولة في الاستخدام وفعالية مع استمرارك في الترميز.

إن مجموعة ميزات أداة الترميز Github تجعلها أداة ذكاء اصطناعي قوية تعمل على تعزيز الإنتاجية وتبسيط إنشاء التعليمات البرمجية وتقليل العبء المعرفي للمطورين. ومع ذلك، من الضروري أن نتذكر أن Copilot هي أداة مساعدة في الترميز، وليست بديلاً، وتتطلب من المطورين التحقق من الاقتراحات لضمان جودة التعليمات البرمجية والأمان.

كيفية البدء في استخدام GitHub Copilot

إن البدء باستخدام أداة الترميز على Github أمر سهل وسريع، ولا يتطلب سوى بضع خطوات لدمجها في بيئة التطوير المفضلة لديك. للبدء، قم بزيارة الصفحة الرسمية لـ GitHub Copilot وتسجيل الدخول باستخدام حساب GitHub الخاص بك. ومن هناك، يمكنك الاختيار بين تجربة مجانية أو خطة مدفوعة اعتمادًا على احتياجاتك. فيما يلي دليل خطوة بخطوة لإعداد مساعد التعليمات البرمجية على Github:

1. قم بتثبيت الامتداد
   يتوفر مساعد الترميز على Github كملحق لمحرري الترميز المشهورين مثل Visual Studio Code وJetBrains IDEs وNeovim. لتثبيته، افتح سوق ملحقات المحرر الخاص بك، وابحث عن "GitHub Copilot"، وانقر فوق "تثبيت". تستغرق هذه العملية عادةً بضع ثوانٍ فقط.
2. تمكين مساعد الترميز GitHub في محرر النصوص الخاص بك
   بعد تثبيت الامتداد، قم بتسجيل الدخول باستخدام بيانات اعتماد GitHub الخاصة بك واسمح للأداة بالوصول إلى حسابك. قد تحتاج إلى المرور بعملية تكوين بسيطة بناءً على بيئة التطوير المتكاملة الخاصة بك. بمجرد التنشيط، يجب أن ترى أيقونة Copilot في شريط الحالة الخاص بك، مما يشير إلى أن الأداة جاهزة للاستخدام.
3. ابدأ في الترميز باستخدام الاقتراحات المتوافقة مع السياق
   لاستخدام مساعد التعليمات البرمجية الخاص بـ Github، ما عليك سوى البدء في الكتابة في محرر النصوص الخاص بك كالمعتاد. سيوفر Copilot تلقائيًا اقتراحات مدركة للسياق لمقاطع التعليمات البرمجية، أو إكمال الوظائف، أو حتى الخوارزميات الكاملة. يمكنك قبول الاقتراحات باستخدام Tab التبديل بين الخيارات البديلة باستخدام اختصارات لوحة المفاتيح المحددة.
4. ضبط الإعدادات لتناسب أسلوب الترميز الخاص بك
   إذا وجدت أن الاقتراحات مطولة للغاية أو بسيطة للغاية، فيمكنك ضبط سلوك Copilot في قائمة الإعدادات. ويوصي المطورون ذوو الخبرة بقضاء بعض الوقت في استكشاف هذه الإعدادات لتخصيص استجابات الأداة لسير عملك.

بالنسبة للمستخدمين الجدد، قد يتطلب الأمر القليل من التدريب للاستفادة الكاملة من قدرات Copilot. أشارت دراسة حالة أجرتها ScalablePath إلى أنه في حين قد يبدو الاستخدام الأولي مختلفًا عن الترميز التقليدي، إلا أن المطورين الذين قضوا وقتًا في التعود على الأداة أفادوا بتحسن الإنتاجية وتقليل الوقت المستغرق في المهام النمطية.

لتبدأ ، زيارة الصفحة الرسمية لـ GitHub Copilot واختر الإعداد الذي يناسب احتياجات التطوير الخاصة بك!

إيجابيات وسلبيات استخدام GitHub AI Code Generator

مثل أي أداة أخرى، يأتي مولد التعليمات البرمجية AI الخاص بـ GitHub بمجموعة من نقاط القوة والقيود الخاصة به. وفي حين أثبت أنه مساعد ترميز فعال للمطورين الذين يتطلعون إلى تسريع مهام الترميز الروتينية، فقد لا يكون مناسبًا تمامًا لكل سيناريو. فيما يلي، نحدد المزايا والعيوب الرئيسية، مدعومة برؤى وتجارب مستخدمين في العالم الحقيقي.

الايجابيات:

1. تعزيز الإنتاجية والسرعة
   يمكن لمولد الكود AI الخاص بـ GitHub تقليل وقت التطوير بشكل كبير من خلال اقتراح إكمال الكود، وتوليد الوظائف، وحتى كتابة كتل كاملة من الكود بناءً على السياق. وفقًا لمراجعة Hackernoon، شهد المطورون زيادة تصل إلى 55% في سرعة الترميز، خاصة عند التعامل مع المهام المتكررة أو الكود النمطي.
2. اقتراحات الكود المتوافق مع السياق
   على عكس أدوات الإكمال التلقائي الأكثر بساطة، يفهم مساعد الذكاء الاصطناعي في GitHub السياق الأوسع للكود الخاص بك، بما في ذلك أسماء الوظائف والتعليقات والمكتبات المستخدمة. يتيح هذا اقتراحات أكثر دقة وذات مغزى تتجاوز التعرف البسيط على الأنماط. أبرزت مراجعة ScalablePath كيف وفر فهم Copilot السياقي الوقت للمطورين من خلال تقليل الحاجة إلى البحث في الوثائق الخاصة بالإطارات الأقل شهرة.
3. يدعم لغات البرمجة المتعددة
   بفضل دعم لغات مثل Python وJavaScript وTypeScript وRuby وغيرها، أصبح مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ GitHub متعدد الاستخدامات بما يكفي لاستخدامه في مشاريع مختلفة. ويُعد دعم اللغات المتعددة مفيدًا بشكل خاص للمطورين الذين يستخدمون مجموعة كاملة من البرامج والذين يتنقلون بشكل متكرر بين بيئات الترميز المختلفة.
4. تحسين التعلم والاستكشاف
   يمكن للمبتدئين الاستفادة من مولد أكواد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ GitHub لاستكشاف أنماط الترميز وأفضل الممارسات. يمكن أن تعمل الأداة كدليل مفيد من خلال تقديم الاقتراحات وحتى تحويل النصوص البسيطة إلى أكواد قابلة للقراءة.English تحويل التعليقات إلى مقتطفات من التعليمات البرمجية العاملة، مما يجعلها رفيقًا تعليميًا فعالًا.

سلبيات:

1. اقتراحات غير كاملة أو غير دقيقة
   على الرغم من نقاط قوتها، فإن مولد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ GitHub ليس مثاليًا. فقد يقترح أحيانًا كودًا لا يتم تجميعه، أو يتبع منطقًا غير صحيح، أو يقدم ثغرات أمنية. وكما هو مذكور في مراجعة Bito، في حين يمكن أن يوفر Copilot نقاط بداية قيمة، إلا أن المطورين ما زالوا بحاجة إلى مراجعة الكود وتحسينه، وخاصة للتطبيقات المعقدة.
2. ليس مثاليًا لقواعد البيانات الكبيرة والمعقدة
   بالنسبة للمشاريع الضخمة ذات قواعد التعليمات البرمجية المعقدة، قد يواجه مساعد الذكاء الاصطناعي في GitHub صعوبة في مواكبة التطورات. تعمل الأداة بشكل أفضل في الوظائف الأصغر أو الملفات الفردية، ولكن اقتراحاتها قد تصبح أقل أهمية عند التعامل مع مشاريع متعددة الملفات أو المنطق المعقد.
3. الاعتماد المفرط المحتمل
   هناك خطر الاعتماد المفرط على الأداة، وخاصة بالنسبة للمطورين الجدد. إذا تم استخدامها بشكل غير صحيح، فقد تؤدي إلى الرضا عن الذات والافتقار إلى مهارات الترميز الحاسمة. وكما ذكر في مراجعة ScalablePath، في حين أن Copilot يمكن أن يكون مساعدًا رائعًا، يجب على المطورين أن يظلوا يقظين ويحافظوا على كفاءتهم في الترميز.
4. مخاوف بشأن الخصوصية والترخيص
   نظرًا لأن الأداة يتم تدريبها على التعليمات البرمجية المتاحة للعامة، فهناك مناقشات مستمرة حول التبعات القانونية لاستخدام هذه الاقتراحات في المشاريع الخاصة. وقد أثار بعض المطورين مخاوف بشأن ما إذا كان استخدام Copilot قد يؤدي عن غير قصد إلى إدخال مقتطفات من التعليمات البرمجية تنتهك اتفاقيات الترخيص.

إن مولد أكواد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ GitHub هو أداة قوية يمكنها تبسيط عملية التطوير والعمل كمساعد فعال، وخاصة للمشاريع الصغيرة والمتوسطة الحجم. ومع ذلك، يجب على المطورين التعامل مع استخدامه بحذر، والتأكد من التحقق من صحة جميع الاقتراحات واستخدام الأداة كمكمل وليس بديلاً لمهارات البرمجة الأساسية.

GitHub جيثب: مساعد برمجة مقابل مولدات أكواد الذكاء الاصطناعي الأخرى

عندما يتعلق الأمر بأدوات الترميز المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يتنافس مساعد الترميز الخاص بـ GitHub مع عدد قليل من البدائل البارزة مثل Tabnine وAmazon CodeWhisperer. تتمتع كل من هذه الأدوات بنقاط قوة وعيوب فريدة، مما يجعلها مناسبة لأنواع مختلفة من المطورين ومشاريع الترميز. فيما يلي، سنستكشف كيف يتفوق مساعد الترميز الخاص بـ GitHub على مولدات الترميز الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

1. GitHub Copilot مقابل Tabnine
تابنينيقدم Tabnine، أحد أقدم مساعدي التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي، تجربة إكمال تلقائي قوية عبر العديد من لغات البرمجة. ومع ذلك، بينما يركز Tabnine في المقام الأول على إكمال أسطر التعليمات البرمجية استنادًا إلى الأنماط، فإن مساعد GitHub يذهب إلى أبعد من ذلك باستخدام نماذج التعلم العميق لفهم السياق الأوسع للتعليمات البرمجية الخاصة بك وتقديم اقتراحات أكثر تعقيدًا ومبنية على المنطق. وفقًا لدراسة حالة في مراجعة ScalablePath، وجد المستخدمون أن Copilot أكثر فائدة عند العمل على مشاريع معقدة، حيث يمكنه اقتراح وظائف كاملة وحل مشكلات منطقية، في حين كانت توصيات Tabnine أكثر ملاءمة لملء التعليمات البرمجية المتكررة.

2. GitHub Copilot مقابل Amazon CodeWhisperer
أمازون CodeWhispererيعد CodeWhisperer، الذي تم إطلاقه في المعاينة، منافسًا قويًا آخر في مجال برمجة الذكاء الاصطناعي. فهو يتكامل جيدًا مع خدمات AWS وهو مصمم لدعم التطوير المستند إلى السحابة، مما يجعله خيارًا رائعًا للمطورين الذين يعملون مع نظام Amazon البيئي. في حين يتميز مساعد التعليمات البرمجية على Github بتقديم اقتراحات مستقلة عن اللغة وفهم أوسع للسياق، يتألق CodeWhisperer في اقتراح التعليمات البرمجية الخاصة بتكوينات السحابة وموارد AWS. في المشاريع التي تتطلب ترميزًا كثيفًا للبنية التحتية السحابية، قد يكون CodeWhisperer هو الأداة المفضلة نظرًا لتركيزه المتخصص.

3. تجربة المستخدم والتبني
وفقا لمراجعة من قبل بيتو.اييوفر مساعد GitHub تجربة أكثر سهولة في الاستخدام، وخاصةً للمبتدئين في أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي. وتُقدَّر قدرة الأداة على تحويل التعليقات إلى كود عملي بشكل خاص، مما يسمح حتى للمبتدئين بترجمة أفكار الترميز الخاصة بهم إلى مقتطفات كود فعلية بأقل جهد. وفي الوقت نفسه، يُعتبر نهج Tabnine أكثر عملية للمطورين ذوي الخبرة الذين يبحثون عن إكمال سريع ويفضلون أداة أخف وأسرع بدون تكاملات عميقة.

4. الكفاءة والسرعة
نتيجة ملحوظة من Hackernoonتتمثل مراجعة GitHub في أن مساعد الترميز يمكنه تقديم زيادة في السرعة تصل إلى 55% لمهام الترميز المتكررة مقارنة بالترميز اليدوي. لا تظهر هذه الزيادة في الكفاءة بشكل بارز مع مولدات الترميز الأخرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي تميل إلى التركيز بشكل أكبر على إكمال الخطوط الموجودة بدلاً من اقتراح حلول شاملة. بالنسبة للمطورين الذين يتطلعون إلى تحسين سير العمل وتقليل الحمل المعرفي للترميز المتكرر، فإن النهج الشامل لـ Copilot يمثل ميزة واضحة.

في حين توفر البدائل مثل Tabnine وAmazon CodeWhisperer ميزات متخصصة قوية، فإن مساعد المطور في GitHub يبرز بسبب فهمه المتقدم للسياق ودعمه الواسع للغة وسهولة الاستخدام. إنه خيار مقنع لأولئك الذين يبحثون عن أداة ذكاء اصطناعي يمكنها المساعدة في كل شيء من إكمال التعليمات البرمجية البسيطة إلى حل المشكلات المعقدة. ومع ذلك، يعتمد الاختيار في النهاية على متطلبات المطور المحددة وسياق المشروع.

حالات استخدام واقعية ومراجعات المطورين لمولد أكواد الذكاء الاصطناعي على Github

لقد أحدث مساعد البرمجة المدعوم بالذكاء الاصطناعي من GitHub ضجة كبيرة في مجتمع المطورين، حيث أظهرت حالات الاستخدام الواقعية قدرته على تعزيز الإنتاجية وتبسيط سير العمل. من تسريع مهام الترميز الروتينية إلى مساعدة المطورين في التنقل عبر قواعد التعليمات البرمجية غير المألوفة، كانت تجارب المستخدم إيجابية إلى حد كبير، وإن لم تكن خالية من بعض التحذيرات.

دراسة حالة: زيادة الإنتاجية بنسبة 55%

سلطت مراجعة أجراها موقع Hackernoon الضوء على مثال في العالم الحقيقي حيث واجه المطورون زيادة السرعة بنسبة 55% في مهام الترميز اليومية الخاصة بهم باستخدام مساعد الترميز AI الخاص بـ GitHub. وجد الفريق أنه مفيد بشكل خاص عند التعامل مع أنماط الترميز المتكررة أو عند التعبئة التلقائية للقواعد النحوية المعقدة التي تتطلب عادةً خطوات متعددة للكتابة يدويًا. مكنت هذه الزيادة الكبيرة في الكفاءة المطورين من التركيز بشكل أكبر على حل المشكلات المعقدة بدلاً من الانغماس في العمل المتكرر.

تحسين سير العمل لقواعد البيانات المعقدة

كشفت تجربة ScalablePath التي استمرت لمدة أسبوع لمساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بـ GitHub عن تفوقه في السياقات التي احتاج فيها المطورون إلى مراجع سريعة أو اضطروا إلى التعامل مع قواعد بيانات كبيرة مع العديد من التبعيات. وفقًا لتجربتهم، ساعدت اقتراحات Copilot السياقية في تقليل الوقت المستغرق في البحث عن الوثائق أو تصفح Stack Overflow، مما سمح للفريق بالحفاظ على سير عمل أكثر سلاسة. هذا جعلها أداة لا تقدر بثمن للمطورين الذين يعملون مع مكتبات أو أطر عمل غير مألوفة.

مساعدات تعليمية للمطورين الصغار

كانت إحدى حالات الاستخدام البارزة لمساعد GitHub هي دوره كأداة تعليمية. وفقًا لمراجعة أجراها Bito، استفاد العديد من المطورين المبتدئين من ذلك لاستكشاف أنماط الترميز المختلفة والحصول على إرشادات حول أفضل الممارسات دون الحاجة إلى الاعتماد بشكل كبير على الموارد الخارجية. على سبيل المثال، بمجرد كتابة تعليق مثل "إنشاء وظيفة لتحليل ملف CSV"، تمكن المطورون من رؤية وظيفة كاملة تم إنشاؤها أمام أعينهم، مما يساعدهم على فهم المنطق الأساسي بشكل أكثر حدسًا.

معالجة مهام تكامل السحابة

هناك حالة استخدام عملية أخرى تأتي من المطورين الذين يدمجون الخدمات السحابية. اشتهرت Amazon CodeWhisperer بتكاملها العميق مع AWS، لكن المطورين الذين استخدموا Copilot في سيناريوهات مماثلة وجدوا أنها فعالة لتكوين وظائف السحابة أو إعداد خدمات الواجهة الخلفية، كما هو موثق في مقارنة Neuron. على الرغم من عدم تصميم Copilot خصيصًا لتكوينات السحابة، إلا أن مرونة Copilot سمحت له بالعمل كمساعد قوي حتى في البيئات السحابية الثقيلة.

القيود التي تم ملاحظتها في السيناريوهات الواقعية

ومع ذلك، لم تكن كل المراجعات إيجابية تمامًا. فبينما يمكن لبرنامج Copilot أن يقلل بشكل كبير من وقت التطوير، فإنه يقدم أحيانًا اقتراحات غير كاملة أو غير صحيحة لغويًا لمشاكل معقدة. على سبيل المثال، أشارت مراجعة Bito إلى أن برنامج Copilot كان يعاني من مهام إعادة الهيكلة المعقدة واقترح أحيانًا أكوادًا لم يتم تجميعها بشكل صحيح، مما يسلط الضوء على أهمية الإشراف اليدوي.

لقد أثبت المساعد الذكي من GitHub أنه أداة قوية للمطورين من مختلف مستويات الخبرة، وخاصة في السيناريوهات التي تتطلب إنشاء نماذج أولية سريعة أو إكمال روتيني للكود. ورغم أنه قد لا يكون مثاليًا، فإن قدرته على توفير الوقت وتحسين كفاءة الترميز تجعله إضافة مقنعة لمجموعة أدوات أي مطور.

خيارات التسعير والاشتراك في Github AI Code Assistant

يقدم مساعد التعليمات البرمجية AI Code Assistant من GitHub مجموعة من خطط الاشتراك لتناسب احتياجات المطورين الأفراد والشركات والمؤسسات. تم تصميم التسعير لتوفير المرونة مع ضمان الوصول إلى ميزاته المتقدمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. فيما يلي تفصيل للخطط المختلفة المتاحة:

1. خطة فردية

تستهدف الخطة الفردية المطورين المنفردين والعاملين لحسابهم الخاص والطلاب الذين يتطلعون إلى تسريع إنتاجيتهم في البرمجة. ويبلغ سعرها $ 10 شهريا or $ 100 سنوياتتضمن هذه الخطة اقتراحات التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي، وإكمالات تعتمد على السياق، والوصول إلى كامل إمكانيات الأداة. وكما هو موضح في مراجعة بيتو، وجد المطورون الأفراد أن هذه الخطة فعّالة من حيث التكلفة، مع الأخذ في الاعتبار الوقت الذي يتم توفيره في مهام الترميز العادية وتحسينات سير العمل بشكل عام. يمكن للطلاب والمعلمين الوصول إلى الأداة مجاني ضمن برنامج الطلاب في GitHub، مما يجعله خيارًا رائعًا لأولئك الذين يتعلمون البرمجة.

2. خطة العمل

بالنسبة للفرق والمؤسسات، يقدم GitHub خطة عمل في $ 19 لكل مستخدم في الشهرتتضمن هذه الخطة جميع ميزات الخطة الفردية، إلى جانب أدوات التعاون المحسّنة والضوابط الإدارية، مما يجعلها مثالية للفرق العاملة في مشاريع مشتركة. ووفقًا لمراجعة ScalablePath، كانت خطة العمل مفيدة بشكل خاص لفرق التطوير الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تتطلع إلى الحفاظ على اتساق التعليمات البرمجية وتسريع سير العمل عبر المشاريع التعاونية.

3. خطة المؤسسة

خطة المؤسسة، تبدأ من $ 39 لكل مستخدم في الشهرتم تصميم خطة Enterprise Plan للشركات والمؤسسات الكبيرة التي تحتاج إلى مزيد من التحكم والأمان. توفر هذه الخطة ميزات متقدمة مثل SAML SSO وإمكانيات الامتثال وخيارات استبعاد البيانات. تستفيد الشركات التي تستخدم خطة Enterprise Plan أيضًا من الدعم المخصص ويمكنها دمج Copilot في البنية الأساسية الحالية للمؤسسة. على الرغم من أن هذه الخطة تقع في الطرف الأعلى من طيف الأسعار، فقد أبلغت المؤسسات التي تستخدمها عن زيادة ملحوظة في سرعة الهندسة وجودة التعليمات البرمجية الإجمالية.

نسخة تجريبية مجانية لجميع الخطط

يقدم GitHub أيضًا الإصدار التجريبي المجاني من 30 يومًا لجميع الخطط المدفوعة، مما يسمح للمطورين والشركات باختبار قدرات الأداة قبل الالتزام بها. كما ذكر في مراجعة Hackernoon، وجد العديد من المستخدمين أن فترة التجربة هذه مفيدة في تقييم ما إذا كانت الأداة تستحق الاستثمار في حالة الاستخدام الخاصة بهم، وخاصة بالنسبة لأولئك الذين يتعاملون مع مشاريع معقدة ومتعددة اللغات.

بشكل عام، تهدف استراتيجية التسعير الخاصة بـ GitHub إلى توفير التوازن بين القدرة على تحمل التكاليف والوظائف، مما يضمن للمطورين من جميع الخلفيات إمكانية الوصول إلى ميزات الترميز القوية للذكاء الاصطناعي. سواء كنت مبرمجًا منفردًا أو جزءًا من مؤسسة كبيرة، فهناك خطة تناسب احتياجاتك.

الاستنتاج: الأفكار النهائية حول GitHub Programming Assistant

لقد أصبح مساعد البرمجة في GitHub، والذي يعمل بنظام OpenAI Codex، أداة رائدة للمطورين الذين يسعون إلى تعزيز الإنتاجية وتبسيط مهام الترميز. وبفضل قدرته على تقديم اقتراحات ترميزية مدركة للسياق ودعم لغات برمجة متعددة، فإنه يلبي مجموعة واسعة من احتياجات الترميز، من إنشاء قوالب جاهزة إلى التنقل بين الأطر غير المألوفة. وتسلط مراجعات المستخدمين ودراسات الحالة، مثل زيادة الإنتاجية بنسبة 55% في ScalablePath، الضوء على إمكاناته لتحويل كيفية تعامل المطورين مع الترميز.

ومع ذلك، فهو ليس حلاً يناسب الجميع. يتفوق مساعد GitHub في مهام الترميز المتكررة والمحددة جيدًا ولكنه قد يفشل في التعامل مع المشاريع المعقدة أو اللغات المتخصصة للغاية. وعلى الرغم من هذه القيود، فإنه يظل أداة لا تقدر بثمن لكل من المطورين المبتدئين والمتمرسين الذين يهدفون إلى تحسين سير العمل وكفاءة الترميز.

في الختام، يعد المساعد الذكي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي من GitHub استثمارًا جديرًا بالاهتمام لأولئك الذين يتطلعون إلى تحسين عمليات التطوير الخاصة بهم، وتقليل الوقت الذي يقضونه في الترميز العادي، واستكشاف طرق مبتكرة للتعامل مع البرمجة. ورغم أنه ليس بديلاً كاملاً للخبرة البشرية، إلا أنه رفيق قوي يكمل تجربة الترميز ويرفعها.

الأسئلة الشائعة حول GitHub AI Coding Assistant (FAQs)