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GitHub Copilotを使ってみた

導入

使い方

  • コメントを書けばある程度は作ってくれる
    • 例えば、以下のコメントを記述
    • そうしたら以下のソースコードが生成される
  • メソッドも生成できて、引数や返り値を指定することもできます
    • 例①:引数指定なし
      • コメント
      • 生成されるソースコード
    • 例②:引数指定あり
      • コメント
      • 生成されるソースコード

注意点

  • Copilotはソースコードを生成してくれますが、過信は禁物です。間違っているソースコードも生成することもある
    • 例えば、以下のコメントを記述
    • そうしたら以下のソースコードが生成される
    • 見ての通り、返り値の処理が間違っています。間違っている場合は、コメントに詳細を書くとより正しい処理が生成されます(↑の例②)
  • インポートが必要なモジュールは自動でインポートしてくれないので、個別に命令コメントを書く必要があります
    • 例えば、ソースコードを書き終わったあとに先頭に「このソースコードで必要なモジュールをインポートしてください」ってコメントを書くとか
  • 日本語のコメントより英語のコメントのほうが正確な処理を書いてくれる気がします・・・

まとめ

  • GitHub Copilotである程度のコーディングは自動化できるが、過信は禁物
  • 複雑な処理は書けないが、変換系、出力系のコードは書ける
  • 引数、返り値、処理の指定はできる
  • インポートは自動でしてくれない ← ココ大事
  • 英語に自身があるなら英語でコメント書いたほうがいいかもしれない

余談

  • 元々、他サイトの求人情報(例:ハロワ、indeed等)のデータを使って、それをGoogle for Jobs形式に変換してくれるコードをGitHub Copilotで生成する
    • 結果としてはソースコードの生成はできるが手動で修正する必要がある
  • 変換前のデータは特定のファイル(csvやjson等)にまとめる想定
    • 変換前のデータは形式を統一する必要があるため、データ生成はChatGPT任せる
      • 結果としてはChatGPTは想定通りにデータをまとめてくれた
  • ・・・・・・ん?ChatGPTでGoogle for Jobs形式に変換してもらったらよくね?できるのか?
    • できてしまった・・・
  • 結論(言いすぎる気がするがあえてスルー):ChatGPTで他サイトの求人情報のテキストデータを貼り付けてGoogle for Jobs形式に変換してもらえる。GitHub Copilotでソースコードを生成・テキストデータを特定な形式に統一する必要は一切なし!!!
  • ちなみに余談のところは別記事にまとめる予定なので、お楽しみに!

書いた人はこんな人

ハク(エンジニア)
ハク(エンジニア)
お酒が友達のバックエンドエンジニアです。
インフラとお友達になりたい…。
最近暑いので水分補給と酔分補給を怠らないようにしましょう。

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