GitHub Copilot是一款備受國內開發者喜愛的輔助工具，它為開發者提供了巨大的幫助，減少了他們在網絡上尋找解決方案的時間。這個基于云的人工智能工具是由GitHub和OpenAI聯合開發的，讓人們真正感受到了人工智能的力量。

Copilot是由一個小團隊在不到一年的時間里開發出來的。在這個團隊中，只有六位開發者，另外還有一個產品經理和一個負責設計登陸頁面和圖標的人員。在開始研發之前，GitHub和OpenAI已經達成了關于構建大型訓練集群的協議，他們希望通過微調模型，將人工智能應用于編程輔助工具中。

初始階段的效果并不理想，但團隊堅持不懈地進行測試和調整。他們投喂了大量的Python代碼數據，并設計了各種測試來評估模型生成的函數是否能夠通過測試。起初，通過率非常低，但團隊不斷嘗試并引入一些新的技巧，最終將通過率從不到10%提升到了60%以上。團隊還通過改進提示詞的設計和使用diffs來提高模型的理解能力。

Copilot的首個迭代版本只能生成一些簡單測試的代碼，隨后團隊開始嘗試生成常用的用戶界面（UI）設計。雖然模型的通過率仍然很低，但團隊希望通過對模型的微調和測試，實現像Gmail的文本自動補全功能一樣好用的功能。

團隊經過不斷嘗試和調整，最終實現了代碼自動補全功能。他們在Visual Studio Code（VS Code）中添加了自動補全功能，使開發者可以輕松選擇生成的代碼片段。團隊還嘗試了其他幾種UI交付方式，例如在空函數中添加按鈕或者通過控制鍵從列表中選擇代碼。雖然一切仍處于起步階段，但生成的推薦列表變得越來越豐富。

在發布通用版之前，Copilot經歷了公測階段，為不同用戶群體做了優化。團隊收集了大量的統計數據，并發現速度是任何用戶群體中最重要的指標之一。他們還發現在新功能發布的頭幾個月，印度使用完成率是最低的——不確定為什么，但完成率確實明顯低于歐洲。”

后來團隊發現，這是因為 OpenAI 只有一處數據中心，而且位于美國得克薩斯州。可以想見，如果數據需要從印度穿過歐洲和大西洋再最終抵達得克薩斯，那來來回回的延遲肯定令人抓狂。這就會導致提示節奏和輸入節奏脫節，功能完成率必然會受影響。

在找到癥結之后，團隊成員們也就釋然了。而跟得州不遠的用戶們紛紛給出好評，比如有人會評論說，“我不會編程，但出于工作需要，我想了解怎么編寫某個 100 行長的腳本。”事實證明，AI 模型特別擅長這種開發模式，而在找到模式之后，設計出來的 UI 就能派上用場。

后面就迎來了團隊的“高光時刻”：發布成果，獲得市場好評，然后盡快再更新和迭代。

“有客戶表示，他們聽說 Azure 打算在未來半年內全面承接 OpenAI，但他們等不及了，最好下個月就開放。”Alex 說道，團隊當時就想辦法滿足這些要求，比如在歐洲和亞洲提供基礎設施，把 AI 模型拉近到西海岸、得克薩斯乃至歐洲所有用戶身邊。微軟在這方面投入了巨大努力，而在設施準備就緒并投入運行之后，Copilot 就這樣正式跟大家見面了。

”Alex 表示，“沒有 OpenAI 的天才和有原則的 VSCode 編輯人員，Copilot 是不可能的。

Copilot 發布后，很快引發了廣泛的開發者社區討論。一方面，許多開發者對這一創新工具表示了歡迎和贊賞。他們認為Copilot可以顯著提高開發效率，減少繁瑣的編碼工作，同時提供了有用的代碼片段和提示，大大減少了在互聯網上搜索解決方案的時間。Copilot為開發者提供了一種全新的編程體驗，使他們能夠更專注于核心邏輯的實現。

另一方面，也有一些開發者對Copilot表示了擔憂和質疑。他們擔心Copilot的存在會導致開發者變得懶惰，依賴過度的代碼生成，從而降低編程技能和創造力。他們擔心Copilot生成的代碼可能存在漏洞和不完善之處，需要開發者自己進行進一步的檢查和修改。此外，也有人對Copilot的代碼版權和法律責任問題提出了質疑。

針對這些擔憂和質疑，Copilot團隊表示他們非常重視開發者的反饋和意見，并將不斷改進和優化Copilot的功能。他們強調Copilot只是一個輔助工具，開發者仍然需要運用自己的判斷和編程能力來審查和修改生成的代碼。此外，他們也會加強對版權和法律問題的考慮，確保Copilot的使用符合相關法規和規定。

對于Copilot的未來展望，Copilot團隊充滿信心。他們計劃進一步擴展Copilot的語言和框架支持，使其適用于更廣泛的開發領域。他們還計劃引入更多的AI技術和算法，提升Copilot的代碼生成能力和質量。

此外，Copilot團隊還希望與開發者社區進行更緊密的合作，收集更多的反饋和需求，不斷改進和優化Copilot的功能。他們鼓勵開發者積極參與到Copilot的發展中來，共同打造一個更強大、更智能的開發輔助工具。

GitHub Copilot是一款由GitHub和OpenAI共同開發的基于云的人工智能工具。通過小團隊的默默研發，Copilot逐步提高了自身的代碼生成能力和質量。它帶來了開發效率的提升和編程體驗的改變。然而，Copilot也面臨一些挑戰和爭議。其中，一些開發者擔心Copilot的存在會降低他們的編程技能和創造力，使他們變得過于依賴代碼生成。此外，Copilot生成的代碼可能存在漏洞和不完善之處，需要開發者自行檢查和修改。

為了解決這些問題，Copilot團隊承諾將繼續改進和優化工具的功能，并加強對版權和法律問題的考慮。他們強調Copilot只是一個輔助工具，開發者仍需運用自己的判斷和編程能力來審查和修改生成的代碼。

在未來，Copilot團隊計劃擴展工具的語言和框架支持，以覆蓋更廣泛的開發領域。他們還打算引入更多的AI技術和算法，以提升代碼生成的能力和質量。

與此同時，Copilot團隊也鼓勵開發者社區積極參與工具的發展，提供反饋和需求，并共同打造一個更強大、更智能的開發輔助工具。

總的來說，GitHub Copilot的發布引起了廣泛的討論，并帶來了開發效率的提升。然而，它也面臨一些挑戰和爭議，需要持續改進和解決相關問題。通過與開發者社區的緊密合作，Copilot有望成為一個有益的開發工具，提升編程體驗并促進創新。