GitHub 工程师使用 GitHub Copilot 的 4 种方式

半自动化重复性任务这个话题引起了我另一个团队的同事的共鸣。 他提到，他们的任务是开发和维护多项实时服务，其中许多服务利用协议缓冲区进行数据通信。 在维护过程中，他们经常遇到需要增加 protobuf 定义中的 ID 号的情况，如下面的代码片段所示：

protobuf

google.protobuf.StringValue fetcher = 130

  [(opts.cts_opt)={src:"Properties" key:"fetcher"}];

google.protobuf.StringValue proxy_enabled = 131

  [(opts.cts_opt)={src:"Properties" key:"proxy_enabled"}];

google.protobuf.StringValue proxy_auth = 132

  [(opts.cts_opt)={src:"Properties" key:"proxy_auth"}];

他特别感谢编辑器中的 GitHub Copilot 完成这些任务。 它可以节省大量时间，无需手动生成 ID 号。 相反，人们可以简单地浏览完成建议，直到任务完成。

这是我从同事那里听到的另一个有趣的用例。 他需要设计一个正则表达式来捕获 Markdown 代码块并提取语言标识符。 他完全沉浸在工作中，不愿意切换到聊天来打断自己的工作流程，尽管这可以提供解决方案。 相反，他采用了一种创造性的方法，在代码注释中正式化了他的任务：

// The string above contains a code block with a language identifier.
// Create a regexp that matches the code block and captures the language 
identifier.
// Use tagged capture groups for the language and the code. 

这促使 GitHub Copilot 生成正则表达式作为其编辑器中的后续语句：

const re = /```(?w+)(?[sS]+?)```/;