GitHub Copilot的三个阶段：Findit、Nailit和Scaleit

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2023-10-17 22:24:19

Findit阶段

在这个阶段，GitHub Copilot专注于找到AI可以有效解决的问题，通过一种足够专注的方式快速推向市场，并且足以产生影响。这包括确定到底是为了谁而解决问题——帮助开发人员更快地编写代码，减少上下文切换。此外，他们只关注SDLC的一部分：IDE中的编码功能，并结合当下的LLM的能力。这样他们就可以专注于让工具提供代码建议，而不是生成全部代码。他们还致力于确保他们所做的是对现有工具进行增强，不要求开发人员改变已有的工作流程。

Nailit阶段

在这个阶段，GitHub Copilot基于从A/B测试中获得的真实用户反馈进行迭代式产品开发。他们进行快速迭代、试错和学习。在使用Copilot的Web接口进行了简短的实验后，他们将重点转向了IDE，以减少在编辑器和Web浏览器之间切换，并让AI在后台运行。在进一步的迭代中，通过观察开发人员在编码时打开的多个IDE选项卡，GitHub Copilot可以同时处理多个文件。随着生成式AI的迅速发展，他们开始重新审视过去所做出的决策，技术的进步和用户对它的熟悉程度有时会让过去的决策变得过时。

Scaleit阶段

在这个阶段，GitHub Copilot致力于确保AI模型结果的一致性、管理用户反馈，并定义了关键性能指标，以实现应用程序的普遍可用性(GA)。他们还考虑了安全性和AI责任问题，使用过滤器来避免为用户建议不安全或具有冒犯性的代码。改进质量和可靠性方面的工作包括缓解大语言模型的幻觉，即答案可能是不可预测的，并且每次查询都有所不同。解决这个问题的策略包括修改发送给大语言模型的参数，以减少响应的随机性，并缓存频繁的响应以减少变化和提高性能。GitHub使用等待列表来管理技术预览版的早期用户。这意味着他们可以获得来自一小群早期采用者的评论和反馈。对真实用户反馈的深入分析使得GitHub团队能够识别出有问题的更新，并改进产品的关键性能指标，例如开发人员保留了多少由Copilot生成的代码。最后，他们确保开发人员生成的代码是安全的，并通过过滤器来拒绝可能引入安全问题(如SQL注入)的代码建议。

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