GitHub Copilot,最近又出了個新功能。這一次,它不再是幫你寫代碼了,而是充當一個“翻譯官”:用“人話”告訴你,這段代碼到底寫了啥。
瞧,只需要選中一段代碼,然后點一下旁邊的“Ask Copilot”,就會快速得到代碼的“人話版”解釋:
示例中的代碼片段是這樣的:
if len(l)=0: return Nonelse: max_int=l[0] for i in l if i>max_int max_int=i return max_int
Copilot 對此進行“翻譯”后,輸出的內(nèi)容是:
定義一個函數(shù) max_int (),它將一個列表作為輸入。
設置一個變量 max_int=l [0],它包含列表中的第一個元素。
設置一個 for 循環(huán),迭代列表中的每個元素。
如果元素大于 max_int,便讓 max_int 等于 I。
返回 max_int。
這便是 GitHub Copilot 的最新功能 ——Explain Code。之前 Copilot 是基于人類的注釋生成代碼,現(xiàn)在好了,它也學會了反向輸出。
網(wǎng)友們的反應也是可想而知了:
但在“新奇”之后,這件事也引發(fā)了不小的討論。
AI 給代碼做注釋,有必要嗎?
不僅是 Copilot,“AI 給代碼做注釋”這事最近在 Reddit 也比較火。
有位貼主上傳了他用 AI 技術(shù),給代碼做注釋的 demo。不同于 Copilot 的 Explain Code,這個 AI 不會非常詳盡地去描述每行代碼運行的過程。而是概括性地去講“這段代碼是干嘛的”。
以下面這個代碼片段為例:
在 AI“解讀”過后,它就會告訴你:
這段代碼是用來從 GitHub 的 Repo 中收集數(shù)據(jù)。會返回一個數(shù)據(jù)的矩陣。
再如下面這個代碼片段:
AI 給出的注釋是:
函數(shù)運行的是梯度下降算法。
而后它還會對函數(shù)中的變量依次做解釋。看似不錯的效果,但依舊還是引來了網(wǎng)友們激烈的討論。
“樂觀派”網(wǎng)友認為:
輔助寫注釋和寫測試比寫代碼的幫助大更多,而犯錯可能更少。
但有人質(zhì)疑這種 AI 的能力:
如果我函數(shù)寫的特別亂、變量這名字亂糟糟的,它還能好使嗎?
也有人認為,諸如此類的 AI“沒有什么用處”:
更形象一點的比喻,這種 AI 起到的作用,可能就是“復讀機”……
那么對于“AI 給打碼寫注釋”這件事,你覺得是否有用呢?
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