Timee-event-Copilot

開発⽣産性をあげる
を
徹底解剖！
Yuki Hattori
Customer Success Architect
GitHub Japan

View Slide

View Slide

開発者の⽣産性向上
本当の問題に集中でき、満⾜度も向上
イノベーションを加速
より速くプロトタイプやイノベーションを実現
スキルギャップを埋める
新しい開発⾔語や技術を習得
開発者に⼤きな
アドバンテージを提供

View Slide

55%
46%
74%
のコードがCopilotによるもの
速くタスクを完了
がより満⾜する仕事に
集中できたと証⾔
プロジェクトの⽂脈に即したコードを提案

View Slide

OpenAI
Model
文脈
提案

View Slide

今後のGitHub Copilot
リファクタリング (コード翻訳)
コードレビュー (コード解説)
ドキュメント化
今後のGitHub Copilot
ユニットテスト
コードエラー検知
デバッグ
コードレビュー
AI による Pull Request
現在のGitHub Copilot
コメントをコードに変換
繰り返すコードを補完
代替⼿段を表⽰
1
計画
2
分析
3
設計
4
実装
5
テストと統合
6
メンテナンス
X
エディタを⾶び出し
SDLC 全体を AI で⽀援

View Slide

GitHub Copilot X
Copilot for Pull Requests
Copilot for Docs
Copilot for the CLI
Copilot Chat

View Slide

GitHub Copilot Future
コードやドキュメントから、ユニットテストを
自動生成
TestPilot
Codespaces上に存在するすべてのコードを使う
ことで提案を改善
GitHub Copilot for
*Your* Codebase
キーボードを使わずにコードを書く
Copilot Voice
https://githubnext.com/

View Slide

December, 2022 GitHub Copilot
GitHub Copilot
Behind the curtain

View Slide

GitHub Copilot の裏側
• GitHub Copilot の仕組み
• GitHub Copilot がエディタの情報をどのように取るのか
= GitHub Copilot Prompt Crafting
• Tips and Tricks

View Slide

GitHub Copilot の 3 Layer
Copilot Platform
Copilot Client OpenAI Model
API
* 上記は GitHub Copilot のアーキテクチャを抽象化した図です
Githubによって開発及び保守。
認証、セキュリティ、プライバシー
Githubによって開発及び保守。
カスタムプロンプト作成と自動補完
ユーザーエクスペリエンスを提供
OpenAI によって開発
Azure でホスト
スケーラブルなデリバリー

View Slide

GitHub Copilot のモデル
GitHub Copilot のモデル選定重要事項
• 精度
• 速度 ←とても重要
現在は GPT3.5-turbo の派生版である Sahara-base を利用
Codex は今は利用しておりません
今後モデルは変わる可能性があります

View Slide

Large Language Models
LLM
To k
1. Attention
2. Tokenization
3. Autoregressive（自己回帰型）
Very Very …. Very Large Neural Network
To,k ens
To,k,ens in
To,k,ens, in .
Tokens in. To,k,ens, in, .
テキストはトークンに分割され、モデルに1つずつ供給されます。
前のトークンに基づいて次のトークンを予測する、訓練済のモデルです。

View Slide

Prompt Crafting
• Language Marker: プログラミング⾔語情報
• Path Marker: 現在のファイルへのパス
• Neighboring Tabs: ⾮アクティブなオープンしているタブ
Language Marker の例
"html": "",
"python": "#\!/usr/bin/env python3",
"ruby": "#\!/usr/bin/env ruby",

View Slide

Prompt Crafting: Markers
Path:
foo/foo.py
Language Marker
HTML:
Python: #\!/usr/bin/env python3
Ruby: #\!/usr/bin/env ruby
ファイルパスおよび言語マーカーは、強力なシグナルを言語モデルに
提供し、出力の構文と文法を調整します。

View Slide

Prompt Crafting: 隣接ファイル
Open Tab 1 Open Tab 2
他のオープンタブからのコード
スニペットは類似性を検索し、
プロンプトに追加のコンテキス
トとして注入されます。

View Slide

Snippet Inclusion – 隣接するタブ
• 最⼤で 20 ファイルまで過去の履歴 (FIFO) を遡り読み込む
• 同じ⾔語のファイルを読み込む

View Slide

文字の類似性でファイル内を検索
• GitHub Copilot は現在⽂字の類似性を活⽤して類似性を求める
• 関数名はシンプルかつ、意味のあるものにする必要性
• AB テストなどでこの⽅法は変わります / カーソル履歴など
• ⼀貫して⾔えること
• ⼀貫性のある命名規則ときれいなコード
• 現在何をしているのかにフォーカスしながら作業

View Slide

GitHub Copilot の制限
• プロンプトの制限トークン数
• トークンが無限に渡せるわけではない
• 渡せるトークンの数は増加中
• より多くの情報を渡すには…?
• ⽇本語よりも英語を使う
• 短く、わかりやすい変数名
• ⼀⽅でトークンが多ければ確実に精度が上が
るわけではないのでご注意を
https://platform.openai.com/tokenizer

View Slide

December, 2022 GitHub Copilot
GitHub Copilot
Tips and Tricks
BJOBUJWFEFW

View Slide

View Slide

まとめ: あまり気にしすぎない
• 「知っている」と「知らない」では GitHub Copilot の飼い慣らしに差はでますが、
GitHub ではそれを意識しないでも高いコード提案ができるようにプロダクトを作っています。
• 結局のところ「良いコーディング」をすれば、提案されるコードも「良いコード」になります。
• 人間にとって良いコーディング
• 文脈を知らない人でもわかるようなコーディング
• ミスを誘発しないような確かなコーディング

View Slide

View Slide

Timee-event-Copilot

Timee-event-Copilot

Yuki Hattori

More Decks by Yuki Hattori

Other Decks in Technology

Featured

Transcript