微軟推出了GitHub Copilot 的程式碼引用工具，該工具已整合到Visual Studio 2022 中，以解決開發人員面臨的授權挑戰。標記AI 的公共儲存庫匹配項-建議的程式碼，使開發人員更清楚地了解程式碼來源和相關許可證。該工具標誌著在確保合規性和促進道德軟體開發方面向前邁出了一步。圍繞人工智慧的主要問題之一-強大的開發工具一直是程式碼建議的不透明性。開發人員經常遇到有關AI 建議片段的來源和許可的問題，這是Microsoft 的新程式碼引用工具旨在解決的挑戰。”寬度=”576″height=”256″>
此功能嵌入Visual Studio 2022 版本17.12 預覽版3 檢查AI 建議的程式碼並標記與GitHub 上的公共儲存庫存在相符的實例。開發者可以直接在編輯器中看到詳細信息，包括存儲庫名稱、匹配代碼段及其許可條款。-content/uploads/2024/12/Code-Referencing-for-GitHub-Copilot-Chat-official.png”width=”576″height=”256″>「這項新功能可協助開發人員了解AI 建議的程式碼在哪裡微軟產品經理Rhea Patel 解釋道。到其中做出更明智的選擇它還提供了阻止或允許此類建議的選項，可在個人和組織層級進行配置。這些設置，確保與公司合規性政策保持一致。 簡化AI 支援的開發
除了授權透明度之外，新的程式碼引用工具還無縫整合到 Visual Studio 更廣泛的開發人員生態系統中。此功能旨在透過提供必要的上下文來降低與未經驗證的程式碼採用相關的風險，確保開發人員避免潛在的合規性違規。有用但來自具有限制性許可證的存儲庫的程式碼片段。在這種情況下，該工具使他們能夠自信地應對這些複雜性，支持道德和高效的軟體開發實踐。有的GitHub Copilot 功能。它鞏固了GitHub 作為優先考慮創新和責任的開發平台的地位。前，GitHub 推出了另一項更新Copilot 的關鍵更新:人工智慧驅動的程式碼審查。雖然程式碼引用工具注重透明度，但此功能透過自動回饋拉取請求來提高效率。操作的評論。它支援對特定程式碼片段進行有針對性的審查以及對完整拉取請求的全面評估，以滿足不同的工作流程。 GitHub 承諾，對於開發人員來說，這意味著更快的回饋和更有效率的迭代。解決潛在問題。與靜態分析器（無需執行即可檢測程式碼中的錯誤或漏洞的軟體）等工具相結合，GitHub Copilot 的新功能簡化了開發週期。 AI 編碼模型-阿里巴巴擴展了Qwen2。 GitHub 推出了編碼指南以及AI 審核工具。這些可自訂的自然語言規則允許組織將Copilot 的回饋與特定標準保持一致，例如標記幻數（降低程式碼可讀性的任意常數值）的使用，或強制執行一致的命名約定。 p>這些指南已配置在儲存庫級別，增強大型團隊內的協作。他們透過將人工智慧產生的評論歸因於其來源，確保專案之間的一致性，同時保持透明度。 >
程式碼均引用工具和人工智慧驅動的程式碼審查代表了人工智慧驅動的開發的進步，但微軟和GitHub 承認它們的局限性。 「幻覺」回饋，其中人工智慧會誤解程式碼並提供不準確的資訊同樣，訓練資料中的偏差可能會導致建議偏向於某些編碼風格。 AI 評論總是留下「評論」評論，而不是批准或更改請求。這確保了人類監督仍然是流程的核心。我們鼓勵開發者透過手動審核和自動化測試來驗證建議。 如何存取新功能
這兩個工具都可以隨時進行測試。開發人員可以透過升級到最新預覽版本來啟用 Visual Studio 中的程式碼引用功能。同時，Copilot 個人、商業和企業訂閱者可以透過GitHub 的公開預覽計畫存取人工智慧驅動的程式碼審查工具。整合到他們的應用程式中。正如帕特爾指出的那樣，「這些工具旨在使人工智慧輔助更加透明和有效，同時讓開發人員保持控制。」
