GitHub Copilot 코드 리뷰의 책임 있는 사용

GitHub Copilot 코드 검토 정보

GitHub Copilot 코드 검토 는 코드를 검토하고 피드백을 제공하는 AI 기반 기능입니다.

사용자가 코드 검토를 CopilotCopilot 요청하면 코드 변경 내용과 추가 관련 컨텍스트를 검색하고 코드에 대한 피드백을 제공합니다. 해당 피드백의 일부로 제안된 특정 코드 변경 내용을 제공할 수도 있습니다.

Copilot'의 리뷰는 코딩 스타일 및 모범 사례에 대한 자연어 설명인 사용자 지정 지침으로 사용자 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 GitHub Copilot 대한 리포지토리 사용자 지정 지침 추가을(를) 참조하세요.

GitHub Copilot 코드 검토 는 코드를 검사하고 자연어 처리 및 기계 학습의 조합을 사용하여 피드백을 제공합니다. 이 프로세스는 여러 단계로 나눌 수 있습니다.

입력 처리

코드 변경 내용은 다른 관련 컨텍스트 정보(예: 끌어오기 요청의 제목 및 본문 GitHub) 및 정의된 사용자 지정 지침과 결합하여 프롬프트를 형성하고 해당 프롬프트가 큰 언어 모델로 전송됩니다.

언어 모델 분석

그런 다음 프롬프트는 대량의 텍스트 데이터로 학습된 신경망인 언어 모델 Copilot을 통해 전달됩니다. 언어 모델이 입력 프롬프트를 분석합니다.

응답 생성

언어 모델은 입력 프롬프트에 대한 분석을 기반으로 응답을 생성합니다. 이 응답은 자연어 제안 및 코드 제안의 양식을 취할 수 있습니다.

출력 형식

Copilot에서 생성된 응답은 지원되는 편집기 내에서 사용자에게 직접 표시되거나, GitHub에서 특정 파일의 특정 줄에 연결된 코드 피드백을 제공하는 풀 리퀘스트 검토 형태로 표시됩니다.

코드 제안을 제공한 경우 Copilot 제안 사항은 몇 번의 클릭으로 적용할 수 있는 제안된 변경으로 표시됩니다.

모델 사용

Copilot 코드 검토는 다양한 codebases에서 일관되고 고품질의 피드백을 제공하기 위해 신중하게 조정된 모델, 프롬프트, 시스템 동작을 조합하여 설계된 특수 목적의 제품입니다. 모델 전환은 지원되지 않습니다. 모델을 변경하면 신뢰성, 사용자 환경, 검토 메모의 품질이 저하될 수 있습니다. 이 기능을 사용할 때마다 AI credits가 소모됩니다. 개인에 대한 사용량 기반 청구 및 조직 및 기업에 대한 사용량 기반 청구을(를) 참조하세요.

에 대한 사용 사례 GitHub Copilot 코드 검토

목표는 개발자 코드 GitHub Copilot 코드 검토 에 대한 피드백을 신속하게 제공하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 코드를 더 빠르게 병합할 준비를 하고 전체 코드 품질을 높일 수 있습니다.

의 성능 향상 GitHub Copilot 코드 검토

Copilot 코드 검토를 사람의 검토를 보완하는 데 사용하고, 이를 대체하는 데는 사용하지 마세요

코드 품질을 개선하기 위한 강력한 도구가 될 수 있지만 GitHub Copilot 코드 검토 사용자 리뷰를 대체하는 대신 도구로 사용하는 것이 중요합니다.

코드가 요구 사항을 충족하는지 확인하려면 항상 Copilot 코드 검토에서 생성한 피드백을 검토하고 검증해야 하며, Copilot의 피드백은 신중한 사람의 검토로 보완해야 합니다.

피드백 제공

Copilot 코드 검토 사용 중 문제나 제한 사항이 발생하는 경우, Copilot의 댓글에 있는 좋아요 및 싫어요 버튼을 사용하여 피드백을 제공하는 것이 좋습니다. 이는 GitHub 도구를 개선하고 우려 사항이나 제한 사항을 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

사용자 지정 지침

코딩 스타일 및 모범 사례를 이해하는 데 도움이 되도록 Copilot 사용자 지정 지침을 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 GitHub Copilot 대한 리포지토리 사용자 지정 지침 추가을(를) 참조하세요.

의 제한 사항 GitHub Copilot 코드 검토

코드베이스 및 프로그래밍 언어와 같은 요인에 따라 사용할 GitHub Copilot 코드 검토때 성능 수준이 다를 수 있습니다. 다음 정보는 시스템 제한 사항 및 성능에 적용되는 GitHub Copilot 코드 검토주요 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

누락된 코드 품질 문제

Copilot 에서는 코드에 있는 모든 문제를 식별할 수 없습니다. 특히 변경 내용이 크거나 복잡한 경우 모든 관련 문제를 식별하고 수정 Copilot 코드 검토 하려면 신중한 사용자 코드 검토로 보완해야 합니다.

가양성

Copilot 코드 검토 에는 "환각"의 위험이 있습니다. 즉, 코드가 존재하지 않거나 코드의 오해를 기반으로 하는 검토된 코드의 문제를 강조 표시할 수 있습니다. 작업을 수행하고 변경하기 전에 생성된 Copilot 코드 검토 주석을 신중하게 검토하고 고려해야 합니다.

부정확하거나 안전하지 않은 코드

주석 Copilot 코드 검토 의 일부로 특정 코드 제안을 제공할 수 있습니다. 생성된 코드는 유효한 것처럼 보일 수 있지만 실제로 의미 체계나 구문상 올바르지 않거나 메모에서 식별된 문제를 올바르게 해결하지 못할 수 있습니다. 또한 생성된 Copilot 코드에는 보안 취약성 또는 기타 문제가 포함될 수 있습니다. 에서 생성된 Copilot코드를 항상 신중하게 검토하고 테스트해야 합니다.

잠재적 편향성

Copilot'의 학습 데이터는 도구에서 영속될 수 있는 바이어스 및 오류를 포함할 수 있는 기존 코드 리포지토리에서 가져옵니다. Copilot 코드 검토 또한 특정 프로그래밍 언어 또는 코딩 스타일에 편향되어 최적이 아니면 불완전한 피드백이 발생할 수 있습니다.

다음 단계

사용 Copilot 코드 검토방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• GitHub Copilot 코드 검토 사용