兔年春节一过，APIcat进入到云服务版本的开发阶段，过年前发生了一件大事，Chatgpt横空出世，不少人预测Chatgpt会替代的10大行业，其中就有程序员。

这时，一位特斯拉的老哥出来说，GitHub Copilot帮助他写了80%的代码。

当地时间2022年12月30日，特斯拉的人工智能主管、开发自动驾驶仪的主要领导人安德烈·卡尔帕西（Andrei Karpathy）在推特发文称，他写的代码中有80%是由GitHub Copilot编写完成的，且准确率约为80%。

有这么大的能耐么？我们开春就来试一下

GitHub Copilot是什么

GitHub Copilot 是由 Github 和 OpenAI 创造的 AI 工具。该工具通过自动代码补全来帮助程序员们编写代码。Visual Studio Code、Neovim 和 JetBrains 的用户可以使用插件来使用对应功能，这个功能是付费使用的，目前是免费体验60天，之后每月10美元。

下载插件，填写信用卡等信息，就可以启动了，基本无感启动。

GitHub Copilot使用效果展示

GitHub Copilot也不需要什么交互，就是你写程序的时候会自动的出来。我给大家边写代码边展示。

今天准备加一个controller，来完成APIcat的项目管理功能：

Copilot展示

我做了什么：我创建了一个叫project.go的文件，进去后，敲了必要的声明信息，之后的事情，几乎就是在等Copilot给我建议，Tab引用，再等下一个建议，再用Tab引用……

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当然，这是“合作”一周之后的结果，刚开始的时候，他不清楚我会在函数前面加上swag注释，不过写过一两次就好了。

那么接下来，我们看看，Copilot还会建议我们给Project这个controller加哪些功能函数呢？

Copilot使用体验2

有意思吧，Copilot直接建议我为Project：

添加List用于列出所有的Project
添加Delete用于删除
添加Update用于更新
添加Get用于获取单个详情

这基本一个大体的资源管理控制器的主体功能就出来了。

上面这段就是我写文章的时候边写边敲的，没有做任何的事前准备，所有的代码加中文注释都是Copilot自己想的。

实际Copilot在这周还帮我做了很多的事情：

当我不想写注释的时候，帮我写注释

为我补充测试例（注意，我并没有让他取个新的id）

为我写最不想写的输入验证规则（我都不知道他从他找来这么个规则）

而且这家伙真的是学识渊博，我有个按位取值的简单权限系统，他给的权限操作直接是按位来的，我都要再去写个矩阵想想到底对不对……

func (a *Admin) HasPrivilege(privilege int32) bool {
	return a.Privilege&privilege&privilege != 0
}

func (a *Admin) RemovePrivilege(privilege int32) {
	a.Privilege &= ^privilege
}

如果单纯说代码量，我看80%都是少的

当然，他也没那么智能

大家也不用担心，未来的几年，他还替代不了程序员，还是会出很多的错

func (g *generator) hasDefault(par interface{}) bool {
    if par == nil { //AI自动判断
        return false
    }
    switch tp := par.(type) {
    case *openapi3.ParameterRef:
        return tp.Value != nil && tp.Value.Schema != nil && tp.Value.Schema.Value.Default != nil
    case *openapi3.SchemaRef:
        return tp.Value.Default != nil
    }
    return false
}

例如上面的片段，我出错了，Copilot加了个nil判断，实际在par参数类型为interface{}，实际是下面两个类型的指针的时候，这个判断无效。

d.CloudProvider = CloudProvider(bucket.Get([]byte("cloud_provider"))[0])

例如上面的这个操作，是要先判断bucket.Get([]byte("cloud_provider"))是否为nil的。

但话说回来，我也只是写了下面代码的第一行，Copilot就直接补全了后面的：

		var bts = bucket.Get([]byte("cloud_provider"))
		if len(bts) > 0 {
			d.CloudProvider = CloudProvider(bts[0])
		}

所以，Copilot确实从Github大量的项目中学习到了很多编程知识，但是也因为采集面太广，他的实际表现也基本等同于一个初中级程序员，太深的东西他也做不出来。

还有个关键，效率似乎也没有太大提升

看完上面的，也许大家要说，那其实就是检查一下他写的对不对，然后大量代码都不用写了，是不是觉得工作效率就会高很多。

但实际我用下来，也不是这么回事，有几个大的问题：

他的思路和我的思路还是有区别，我不得不像理解一个同事一样去理解他，这就造成他写出来一段代码之后，我必须停下来阅读，查看里面不一致的部分，并进行修改，这个从敲代码的层面看，我确实也没做太多的工作，但是问题在于，我的思路一直在自己的和Copilot的之间进行转换，很多时候，这种工作的效率也不高。
他会从其他库中学习灵感，但可能和项目不符，比如我们在创建User权限的时候，他会建议很多种用户类型，但是和我们的定义不符，这时，Copilot转变自己思路的速度会稍慢，造成你不得不用修改多次类似代码的方式来和他沟通
我需要查看并检查他是否出错，这是最大的问题来源了，比如上面说的没有判断nil的问题，确实他一次也修改完成了，但是问题在于他默认提示的是有问题的，这时要反过来验证和查找问题，程序员就知道，时间损耗就多多了。

所以，总的来说，我也没太感觉编程效率有太大的提升，更多的在于解放双手，大脑并没有解放。

但是，我也回不去了，你要知道每个月只用花60多块钱而已，这仅仅是普通开发1，2个小时的工资，即便只解放了双手也值啊。

这样的好日子又能有多久？

可以说，现在的阶段是程序员最好的时光了，有个AI帮你干活，还不能替代你的作用，但是这样的发展阶段又能有多久呢，听说GPT4的模型又扩展了数倍的参数规模，现在看网上的效果，也可以写出来一小段的程序了，难保哪一天，你直接给需求，就能直接把整个系统写出来。

那时候，可能程序员就真失业咯

80%的代码AI帮你写？还没这么夸张，不过也快了

GitHub Copilot是什么

GitHub Copilot使用效果展示

当然，他也没那么智能

还有个关键，效率似乎也没有太大提升

这样的好日子又能有多久？

更多的思考

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