AI coding assistants uitgelegd: een grondige analyse van GitHub Copilot

Bij het overwegen van de rol van een assistent voor softwareontwikkelaars ontstaan belangrijke vragen: moet deze assistent meer mogelijkheden hebben, sneller zijn, of beide? GitHub Copilot streeft ernaar op alle fronten te presteren door te fungeren als een AI-gestuurde codeerassistent die de productiviteit verhoogt zonder concessies te doen aan de codekwaliteit.

In dit artikel onderzoek we de mogelijkheden van GitHub Copilot als codeerassistent. Het biedt een gedetailleerd overzicht van de belangrijkste functies, praktische gebruikstips en relevante aandachtspunten voor integratie in de dagelijkse ontwikkelworkflow. Daarnaast bespreken we de bredere implicaties van het gebruik van AI-ondersteunde codeertools, waarbij de nadruk ligt op factoren die ontwikkelaars moeten overwegen om GitHub Copilot effectief te gerbruiken in professionele omgevingen.

Ideale codeerassistent

Voordat we GitHub Copilot in detail bekijken, is het belangrijk om te overwegen welke eigenschappen een effectieve codeerassistent zou moeten hebben.

Een ideale assistent combineert zowel ervaring als snelheid. Meer specifiek zou deze de volgende kenmerken moeten vertonen:

1. Oordeelsvrij: Een bekwame assistent doet aanbevelingen zonder beslissingen op te leggen, zodat ontwikkelaars de controle over hun werk behouden.
2. Contextbewust: De assistent moet het codebestand, de systeemarchitectuur en de vastgestelde conventies van het ontwikkelingsteam begrijpen.
3. Subtiel snel: Hoewel snelheid belangrijk is, moet dit gepaard gaan met relevante en accurate suggesties.

Wat is een AI coding assistant

Iedereen is bekend met het peer-to-peer programmeerconcept en de effectiviteit ervan bij het oplossen van complexe problemen, waarbij twee personen samenwerken om tot het beste resultaat te komen. In het tijdperk van AI lijkt dit een vanzelfsprekende werkwijze te worden. AI-ondersteund programmeren is al realiteit, het functioneert en levert resultaten op. AI-ondersteunde ontwikkeltools stellen ontwikkelaars momenteel in staat om routinetaken te versnellen en de kwaliteit van de code te verbeteren.

Tegenwoordig worden AI-codeassistenten opgenomen in tools zoals geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDE’s) of als extensies daarvan, die ontwikkelaars helpen sneller code te produceren. Achter de schermen gaat het echter verder; AI helpt ontwikkelaars om efficiëntere code te schrijven die voldoet aan de geldende industrienormen.

Er zijn inmiddels diverse opties beschikbaar voor AI-codeassistenten, maar er zijn er twee die eruit springen:

GitHub Copilot, aangedreven door GitHub en OpenAI

• Het is een AI-tool voor codeaanvulling die werkt in de meeste gangbare code-editors (zoals VS Code, Visual Studio, JetBrains IDEs, enzovoort).
• Het belangrijkste doel is om tijdens het typen in je IDE suggesties te geven voor code, functies en standaardcode.
• Het is vooral bedoeld om de productiviteit te verhogen, code automatisch aan te vullen en functies snel te schrijven.
• De belangrijkste kracht zit in de naadloze inline-suggesties en het genereren van code op basis van commentaar.

Cursor is ontwikkeld door Anysphere Inc.

• Het is een volledig AI-gericht codeerplatform dat Copilot-achtige functies combineert met GPT-achtige chatmogelijkheden en bewustzijn van de codebase. In feite is het een code-editor (gebaseerd op VS Code) met diep geïntegreerde AI.
• Het integreert codebewerking met AI-chat, inline code-aanpassingen en contextbewuste suggesties.
• Het is vooral geschikt voor refactoring, debugging, het verkennen van grote codebases en het stellen van programmeervragen. Het bevat ingebouwde Copilot-achtige suggesties en een zijpaneel met een chat-assistent.
• De belangrijkste kracht is dat je de gehele codebase vragen kunt stellen, AI-gestuurde wijzigingen inline kunt doorvoeren en GPT binnen de IDE kunt gebruiken.

Er zijn nog veel meer AI-codeassistents (zoals Tabnine, Replit, Amazon CodeWhisperer, enzovoort), maar in dit artikel richten we ons uitsluitend op GitHub Copilot.

GitHub Copilot

GitHub Copilot, ontwikkeld door GitHub in samenwerking met OpenAI, is een hulpmiddel voor codevoltooiing, -generatie en -analyse. Het ondersteunt gebruikers van diverse geïntegreerde ontwikkelomgevingen (IDEs), waaronder Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim en JetBrains IDEs, door het bieden van automatische codeaanvulling en gerelateerde functionaliteiten.

Aangedreven door machine learning-modellen zoals Codex, gebaseerd op GPT-technologie, geeft GitHub Copilot realtime codevoorstellen terwijl ontwikkelaars typen. Getraind op miljarden regels publiek beschikbare code, ondersteunt het een breed scala aan programmeertalen en frameworks. Copilot fungeert als een “AI pair programmer” die helpt repetitieve programmeertaken te verminderen en de algehele productiviteit te verhogen.

De belangrijkste kenmerken en toepassingen van GitHub Copilot zijn:

1. Codevoltooiing en suggesties: Biedt realtime suggesties, variërend van enkele regels code tot complete functies. Dit is vooral nuttig voor het genereren van boilerplate-code, veelgebruikte algoritmen of configuratiebestanden.
2. Contextbewuste codegeneratie: Begrijpt de context van het project door variabelenamen, opmerkingen en functiesignaturen te analyseren. Bijvoorbeeld, een opmerking zoals “// haal gebruiker op via ID uit database” kan Copilot stimuleren een bijbehorende functie te genereren.
3. Veelzijdigheid in talen en frameworks: Ondersteunt een breed scala aan programmeertalen, waaronder JavaScript, Python, TypeScript, Go, Ruby, C# en Java. Daarnaast werkt het effectief samen met populaire frameworks zoals React, Angular, Django, ASP.NET en Node.js.
4. Leren en verkennen: Helpt ontwikkelaars bij het leren van nieuwe talen of API’s door idiomatische codevoorbeelden te bieden. Het fungeert als een interactieve referentie, waardoor de noodzaak om externe documentatie of zoekmachines te raadplegen vermindert.
5. Testgeneratie (gedeeltelijke ondersteuning): Kan helpen bij het opzetten van unit tests op basis van bestaande code of beschrijvende opmerkingen. Deze functie is waardevol voor test-driven development (TDD) workflows en het toevoegen van tests aan legacy codebases.

Korte overzicht van de functies van GitHub Copilot

GitHub Copilot blijft zich ontwikkelen, met steeds meer functies en uitgebreidere mogelijkheden. Op dit moment behoren de volgende functionaliteiten tot de meest bekende en gebruikte:

1. Code-aanvulling en -generatie

• Vult volledige functies automatisch aan op basis van functienamen en korte opmerkingen.
• Biedt inline code-suggesties tijdens het typen, vooral voor loops, conditionele statements en API-aanroepen.
• Versnelt het maken van repetitieve code, zoals data transfer objects (DTO’s), serializers en dataklassen.

2. Boilerplate and Scaffolding

• Genereert veelvoorkomende codepatronen, waaronder REST API-routes, databasequery’s en formuliervalidaties.
• Ondersteunt bij het bouwen van gebruikersinterfacecomponenten door suggesties te geven voor HTML/JSX-structuren, CSS-klassen en event handlers in frameworks zoals React en Angular.
• Helpt bij het aanmaken van configuratiebestanden zoals .gitignore, Dockerfile en package.json.

3. Testcasegeneratie

• Genereert automatisch stubs voor unittests op basis van methodenamen, met ondersteuning voor populaire testframeworks zoals xUnit, JUnit en Jest.
• Doet suggesties voor randgevallen die bij handmatig testen over het hoofd kunnen worden gezien.
• Produceert mocks en stubs voor services, repositories en API-aanroepen.

4. Comment-driven development

• Zet beschrijvende opmerkingen (bijv. // haal gebruiker op via ID van API) om in bijbehorende codefragmenten.
• Ondersteunt deze functie in meerdere programmeertalen, waaronder Python, JavaScript, TypeScript, C# en Go.

5. Ondersteuning bij code refactoring

• Geeft aanbevelingen voor verbeterde codepatronen, zoals het omzetten van imperatieve code naar LINQ, map/reduce of asynchrone constructies.
• Stelt voor om lange methoden op te splitsen in kleinere, logisch gegroepeerde hulpfuncties.
• Biedt alternatieve methodesignaturen en herstructureringssuggesties, maar voert geen volledige refactoring uit zoals traditionele IDE-tools.

6. Leren en code-uitleg

• Hoewel GitHub Copilot niet specifiek is ontworpen om code uit te leggen, kan het samenvattingen of verklaringen genereren wanneer dit wordt gevraagd via opmerkingen zoals // Leg uit wat deze functie doet.
• Deze functionaliteit is handig bij het inwerken van nieuwe teamleden of het begrijpen van legacycode.

7. Taal- en frameworktransities

• Vergemakkelijkt het migreren van codepatronen tussen programmeertalen, bijvoorbeeld het omzetten van JavaScript-functies naar Python-equivalenten.
• Helpt bij het aanpassen van frameworks, zoals het omzetten van Express.js-routes naar FastAPI-tegenhangers, op basis van gebruikersopdrachten.

8. Schrijven van eenvoudige DevOps-bestanden

• Maakt snelle creatie mogelijk van GitHub Actions workflows, gestart door opmerkingen zoals # deploy to Netlify on push.
• Ondersteunt het genereren van basisconfiguratiebestanden voor Docker- en Kubernetes-omgevingen.

Beperkingen van GitHub Copilot

• Het geeft geen gedetailleerde uitleg over waarom bepaalde code op een bepaalde manier werkt.
• Het is niet geschikt voor ingrijpende refactorings die meerdere bestanden of grote architecturale aanpassingen betreffen.
• De contextuele kennis is beperkt tot het momenteel geopende bestand en enkele aangrenzende bestanden, waardoor het overzicht van het volledige project beperkt blijft.

Licentieoverwegingen

Net als bij elke softwaretool werkt GitHub Copilot onder specifieke voorwaarden die afhangen van het type licentie dat de gebruiker kiest.

Privacy en naleving zijn belangrijke aandachtspunten bij het gebruik van AI-gebaseerde coderingstools. Veelgestelde vragen zijn onder andere:

• Wordt mijn code gebruikt om andere grote taalmodellen (LLM’s) te trainen?
• Voldoet de code die GitHub Copilot genereert aan de licentievoorwaarden van mijn software?

Om deze zorgen te adresseren is het belangrijk inzicht te hebben in de werking van GitHub Copilot:

• GitHub Copilot is gebaseerd op modellen die getraind zijn met publiek beschikbare code, zoals repositories op GitHub.
• Gebruikerscode wordt tijdens het gebruik niet teruggestuurd om deze modellen opnieuw te trainen.
• Sommige codefragmenten kunnen wel naar de servers van GitHub worden verzonden om suggesties te genereren.

Voor organisaties die commerciële software ontwikkelen, biedt GitHub Copilot twee specifieke licentietypen die extra garanties bieden:

• Business
• Enterprise

Beide licenties bevatten wat GitHub het “Copyright Shield” noemt, dat gebruikers beschermt door te zorgen voor naleving van auteursrechten en bescherming tegen inbreukclaims.

Awareness punten and best practices

Hoewel GitHub Copilot als veilig wordt beschouwd bij juist gebruik en de juiste licentie, dienen ontwikkelaars rekening te houden met enkele belangrijke aandachtspunten:

1. Voorkom blootstelling van gevoelige data: Gebruik Copilot of vergelijkbare AI-assistenten niet voor het verwerken van gevoelige informatie, zoals API-sleutels, vertrouwelijke algoritmes, inloggegevens of klantgegevens.
2. Controleer gegenereerde code grondig: AI-gegenereerde suggesties kunnen soms onjuist, inefficiënt of kwetsbaar zijn. Het is essentieel om alle AI-gegenereerde code zorgvuldig te beoordelen en te testen, zeker bij kritieke systemen.
3. Onzekerheid rond licenties: Copilot kan codefragmenten genereren die lijken op open source code onder strikte licenties (zoals GPL). Bij commerciële of propriëtaire softwareontwikkeling is voorzichtigheid geboden om licentieconflicten te vermijden.
4. Compliance en datalocatie: In gereguleerde sectoren zoals gezondheidszorg en financiën moet het gebruik van AI-tools voldoen aan eisen rond datalocatie en beveiligingsbeleid van de organisatie.
5. Beperk AI tot ondersteunende taken: AI kan goed omgaan met boilerplate, refactoring en testing, maar mag geen vervanging zijn voor domeinexperts of het ontwerp van complexe bedrijfslogica.

Om het effectieve en verantwoorde gebruik van AI-coding assistants te maximaliseren, houd rekening met de volgende best practices:

• Beschouw AI-suggesties als aanbevelingen, niet als automatische code. De ontwikkelaar blijft verantwoordelijk voor het beoordelen en goedkeuren van de gegenereerde code.

• Schakel telemetry en logging uit indien nodig om externe blootstelling van je code te beperken.

• Ontwikkel en onderhoud uitgebreide tests voor AI-gegenereerde code om vroegtijdig fouten of ongewenst gedrag te detecteren.

• Gebruik comments om de bedoeling van je code duidelijk te documenteren, omdat AI complexe of subtiele situaties niet altijd correct interpreteert.

• Integreer AI-tools als hulpmiddel in je code review processen, maar baseer de uiteindelijke beslissingen op menselijk oordeel.

AI als superkracht voor ontwikkelaars

De vraag wordt vaak gesteld: is AI de ultieme gamechanger voor ontwikkelaars?

Hoewel het antwoord genuanceerd is, is één ding duidelijk: AI versterkt de mogelijkheden van ontwikkelaars aanzienlijk. Het is niet bedoeld om ontwikkelaars te vervangen, maar fungeert als een waardevol hulpmiddel binnen hun workflow.

1. Snelheid en efficiëntie: AI kan boilerplate code, teststubs, SQL-queries en configuratiebestanden in enkele seconden genereren. Taken die voorheen minuten of uren kostten, kunnen nu veel sneller worden uitgevoerd, waardoor ontwikkelaars zich kunnen richten op ontwerp, architectuur en probleemoplossing in plaats van repetitieve syntax of routinecode.
2. Directe kennis: AI biedt onmiddellijke voorbeelden en uitleg over onbekende API’s, frameworks of programmeertalen. Deze functie fungeert als een geïntegreerde referentie, die ontwikkelaars begeleidt zonder dat ze hun ontwikkelomgeving hoeven te verlaten.
3. Verbeterde debugging en refactoring: AI-tools kunnen fouten analyseren, oplossingen voorstellen en helpen bij het herstructureren van grote delen code. Dit is vooral nuttig bij het werken met legacy-systemen of omvangrijke codebases.
4. Versneld leren: Voor minder ervaren ontwikkelaars kan AI het leerproces versnellen door coderingspatronen te herkennen, vragen te beantwoorden en contextuele inzichten te geven. Deze interactieve aanpak kan effectiever zijn dan alleen statische documentatie.
5. Creatieve verkenning: Ontwikkelaars kunnen AI gebruiken om meerdere oplossingen te prototypen, verschillende benaderingen van problemen te verkennen en ideeën snel te testen. Dit ondersteunt brainstormen en probleemoplossing, vooral tijdens uitdagende ontwikkelfasen.

Ondanks deze voordelen hebben AI-tools ook beperkingen:

• Snelle codegeneratie kan onjuiste of onveilige logica introduceren.
• Brede bekendheid met API’s betekent niet dat er diepgaande domeinkennis is.
• Hogere productiviteit kan leiden tot overmatige afhankelijkheid of oppervlakkige codeerpraktijken.
• Door AI gegenereerde uitleg kan soms onjuist of misleidend zijn.

AI is een krachtig hulpmiddel voor ontwikkelaars die kritisch blijven nadenken, suggesties niet kritiekloos accepteren en AI gebruiken om routinetaken te automatiseren. Het is essentieel om menselijk oordeel, domeinexpertise en creativiteit te blijven combineren met de mogelijkheden van AI.

Bottom line

In de context van softwareontwikkeling dient AI, met name GitHub Copilot, als een hulpmiddel om de efficiëntie en productiviteit van ontwikkelaars te verbeteren. Het is ontworpen om het ontwikkelproces te ondersteunen, niet om het werk volledig over te nemen.

Uiteindelijk blijven ontwikkelaars verantwoordelijk voor de kwaliteit, veiligheid en naleving van de code die zij produceren.