Dans cette unité, nous allons explorer comment GitHub Copilot simplifie les flux de travail de développement, permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes plutôt que de s’enliser dans des tâches de codage répétitives.

À la fin de cette unité, vous serez capable de :

• Comprendre comment des outils alimentés par l’IA comme GitHub Copilot peuvent réduire les efforts de codage répétitifs.
• Identifier les zones clés de votre flux de travail où GitHub Copilot peut avoir le plus grand impact.

Cas d’usage courants de l’IA pour optimiser la productivité des développeurs

GitHub Copilot offre de nombreuses façons d’accélérer et de simplifier les tâches de développement courantes. Voici quelques domaines clés où Copilot s’avère particulièrement utile :

🚀 Accélérer l’apprentissage de nouveaux langages et frameworks

Apprendre un nouveau langage de programmation ou un framework peut être difficile, mais GitHub Copilot rend ce processus plus fluide et plus rapide, en aidant les développeurs à assimiler rapidement de nouveaux concepts et à les appliquer concrètement.

GitHub Copilot comble le fossé entre apprentissage et mise en œuvre grâce à :

• Suggestions de code : propose des extraits de code contextuels illustrant l’utilisation de fonctions et bibliothèques peu familières, guidant ainsi les développeurs dans leur mise en œuvre.
• Prise en charge de nombreux langages : facilite la transition d’un langage à un autre.
• Intégration de la documentation : fournit des suggestions en ligne liées à l’utilisation des API et aux paramètres de fonctions, réduisant ainsi le besoin de consulter constamment la documentation externe.

🔍 Exemple concret :

Imaginez que vous travaillez sur un projet en Golang, un langage que vous ne maîtrisez pas encore. GitHub Copilot peut générer le code pour vous. Ensuite, vous pouvez utiliser l’option « Expliquer ceci » dans le menu contextuel pour comprendre ce que fait le code.

Minimiser les interruptions de contexte

Le changement de contexte est une source importante de perte de productivité pour les développeurs. Il peut perturber le flux de travail et réduire la concentration. GitHub Copilot aide à maintenir la concentration en fournissant des suggestions de code pertinentes dans le contexte actuel, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes.

Voici comment GitHub Copilot contribue à cet objectif :

• Assistance dans l’éditeur : GitHub Copilot propose des suggestions de code directement dans l’environnement de développement (IDE), réduisant ainsi le besoin de chercher des solutions en ligne.
• Références rapides : Lors de l’utilisation d’API ou de bibliothèques, GitHub Copilot peut suggérer les appels de méthodes et les paramètres appropriés, limitant le recours à la documentation.
• Complétion de code : En complétant automatiquement les motifs de code répétitifs, GitHub Copilot permet aux développeurs de garder leur fil de pensée sans interruption.

Exemple :

Dans l’exemple ci-dessous, vous pouvez travailler avec des ressources externes (comme des API ou des bibliothèques) dans votre code sans quitter l’éditeur pour consulter la documentation. Cela permet de gagner un temps précieux et de se concentrer sur des tâches plus stratégiques, améliorant la productivité globale et accélérant la livraison des projets.

✍️ Amélioration de la rédaction de documentation

GitHub Copilot améliore considérablement le processus de rédaction et de maintenance de la documentation du code :

• Commentaires en ligne : génère des commentaires contextuellement pertinents pour expliquer les sections de code complexes.
• Descriptions de fonctions : suggère automatiquement des descriptions de fonctions, y compris les explications des paramètres et des valeurs de retour.
• Génération de README : aide à créer des fichiers README de projet en suggérant une structure et un contenu basés sur le code du projet.
• Cohérence de la documentation : contribue à maintenir un style de documentation cohérent dans l’ensemble du projet.

GitHub Copilot peut assimiler votre code et vous aider à rédiger des commentaires ou une documentation pertinente, que ce soit pour une fonction spécifique ou pour l’ensemble du code.

🤖 Automatiser les tâches ennuyeuses

GitHub Copilot excelle dans la gestion des tâches de codage répétitives, libérant ainsi du temps pour que les développeurs puissent se concentrer sur des aspects plus complexes et créatifs de leur travail. Voici quelques façons d’exploiter GitHub Copilot pour l’automatisation :

• Génération de code standard (boilerplate) : GitHub Copilot peut générer rapidement du code de base pour des fonctionnalités courantes, comme la mise en place d’une API REST ou la création d’une structure de classe.
• Création de données d’exemple : lors des tests, GitHub Copilot peut générer des données réalistes, évitant ainsi la création manuelle fastidieuse.
• Écriture de tests unitaires : GitHub Copilot peut suggérer des cas de test et même générer des tests unitaires complets à partir du code existant.
• Traduction et refactorisation de code : GitHub Copilot aide à refactoriser le code en suggérant des modèles plus efficaces ou des implémentations améliorées, et peut même convertir le code d’un langage à un autre.

En utilisant GitHub Copilot pour générer du code standard, vous pouvez accélérer votre processus de développement, puis personnaliser ce code selon vos besoins spécifiques.

🎯 Complétion de code personnalisée

GitHub Copilot s’adapte aux styles de codage individuels et aux contextes de projet, en fournissant des suggestions de plus en plus pertinentes au fil du temps, ce qui améliore l’efficacité du code.

Voici comment GitHub Copilot parvient à une complétion de code personnalisée :

• Compréhension contextuelle : GitHub Copilot analyse l’environnement de développement et la structure du projet pour proposer des complétions de code plus précises et pertinentes.
• Apprentissage des habitudes : à mesure que les développeurs travaillent sur un projet, GitHub Copilot apprend de leurs habitudes et préférences de codage, et adapte ses suggestions en conséquence.

🔍 Exemple :

Remarquez dans l’exemple ci-dessous comment GitHub Copilot a d’abord suggéré un style d’écriture de fonctions, mais lorsqu’un style préféré a été utilisé, il s’est adapté et a continué à proposer des suggestions dans le style préféré.

En tirant parti de GitHub Copilot de ces différentes manières, les développeurs peuvent réduire considérablement le temps consacré aux tâches routinières, accélérer leur apprentissage de nouvelles technologies et maintenir une meilleure concentration tout au long de leur journée de travail. Cette productivité accrue permet de consacrer plus de temps à la résolution de problèmes complexes et à l’innovation dans leurs projets.

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Dans la prochaine unité, nous explorerons comment GitHub Copilot s’aligne avec les préférences et les flux de travail courants des développeurs.