GitHub Copilot İnceleme

Yazılım geliştirme artık tamamen yapay zeka çözümlerine odaklanmış durumda. Her şeyin basit delikli kartlar ve montaj diliyle başladığına ve şimdi burada GitHub Copilot incelemesini okuduğunuza inanmak zor. Her değişiklik, kodlamayı kullanıcı dostu ancak daha yetenekli hale getirmek için yapıldı.

Bu evrimde önemli bir noktaya geldik: yapay zeka, kodlamada bir ortak. İşte bir GitHub yardımcı pilotu geliyor - gelişimdeki en son adımı işaret eden bir AI kod asistanı.

GitHub Copilot incelemesi ile bu modern programlama aracına biraz ışık tutmayı amaçlıyorum. Sadece günümüzün bir ürünü değil, aynı zamanda kodlamanın geleceğinin neye benzeyebileceğine de bir bakış. Kod bölümleri ve tüm fonksiyonlar için anında öneriler sunuyor.

GitHub Copilot, yazılım mühendisliği ve yapay zeka araştırmalarında birkaç yıl süren iyileştirmelerin sonucudur. İnsan yaratıcılığını bilgisayar verimliliği ile birleştirmeye çalışır. Bize kodlayıcıların daha az çabayla daha fazlasını yapabilecekleri bir geleceği gösteriyor. GitHub Copilot'un modern yazılım geliştirmede işletmeler ve bireyler için önemi tartışmalıdır.

Projeler daha karmaşık hale geldikçe ve evrim daha hızlı gerçekleştikçe, üretkenliği artırabilecek, kaliteli kod sağlayabilecek ve öğrenmenize yardımcı olabilecek araçlara ihtiyacımız var. Bugün GitHub Copilot'un ihtiyaçlarını karşılayıp karşılamadığını ve en son kodlama teknolojileri hakkında nasıl daha fazla bilgi edinebileceğinizi göreceğiz.

GitHub Copilot herhangi bir kodlama görevinde harika olsa da, kapsamlı belgeler yazmanız gerektiğinde bir yük olabilir. Bana güvenin, iş akışınıza Writesonic veya Jasper entegre etmek oyunun kurallarını değiştirecektir. 

Bir bakışta karar: GitHub Copilot, birden fazla programlama dili için gerçek zamanlı öneriler sunarak kodlamayı daha hızlı ve kolay hale getirir. Yeni teknikler ve en iyi uygulamaları öğrenmenize yardımcı olur. Ara sıra yanlış önerilere ve bunlara çok fazla bağımlı olma riskine dikkat edin. Genel olarak, modern geliştiriciler için değerli bir araçtır.

GitHub Copilot Nedir?

Çoğu GitHub Copilot incelemesi, onu sevdiğiniz IDE (Entegre Geliştirme Ortamı) içinde her şeyi bilen bir kodlama meslektaşı olarak sunar. Copilot, ne kadar yetenekli olursa olsun geliştiricilere yardımcı olmak için yaratıldı, sadece yardım etmeyi değil, aynı zamanda nasıl daha iyi, daha hızlı ve daha akıllı kod yazılacağını öğretmeyi de amaçlıyor.

GitHub Copilot, üzerinde çalıştığınız kodu özgürce analiz eder ve anlar ve ilgili ipuçları sağlar. Bu, önerdiği şeylerin yapmaya çalıştığınız şeyle uyumlu olduğu anlamına gelir. Dolayısıyla, iş daha hızlı yapılır. GitHub Copilot tam olarak nasıl kullanılır ileriki satırlarda değineceğim

Dahası, GitHub Copilot programlama dilleri ile favoriler oynamaz. Python, JavaScript, TypeScript ve Ruby sadece birkaç örnektir. Bu, farklı projeler ve platformlarla çalışırken kullanışlı bir özelliktir.

GitHub Copilot, ister acemi ister eski bir kullanıcı olun, yazılım geliştirmede herkes için umut verici bir araç gibi görünüyor. Şu anda ne gibi artılar ve eksiler sunduğunu inceleyelim.

GitHub Copilot İncelemesi: ARTILARI

Copilot, yapay zekanın sunabilecekleri ile programcıların ihtiyaç duydukları arasında bir bağlayıcı gibidir ve yazılım oluşturmada yeni bir aşamaya işaret eder. Şimdi GitHub Copilot incelemesindeki ilk büyük avantajına bakalım.

Verimlilik ve Üretkenlikte Artış

GitHub Copilot, zamanında ve hassas önerileriyle kodlama hızını artırır, günlük görevler ve hata düzeltme için harcanan zamanı kısaltır, daha zor sorunları ele almak ve yeni fikirler oluşturmak için yer açar. İş akışlarını daha da geliştirmek isteyenler için Writesonic ve Jasper gibi araçları entegre etmek, AI odaklı içerik oluşturma çözümleri sağlayarak Copilot'u tamamlayabilir.

Yardımcı pilot, sonsuz bir programlama öğretmeni gibi davranır. Yeni kütüphaneler ve çerçeveler sunmanın yanı sıra, yeni teknolojilerin keşfedilmesine ve projelere dahil edilmesine de yardımcı olur. GitHub Copilot incelemelerinin çoğunun da benimle aynı fikirde olacağından eminim.

Beni en çok heyecanlandıran şey, GitHub Copilot'un sıkıcı görevler için gereken zamanı büyük ölçüde azaltabilmesi oldu. Sadece kısaca açıklayın ve sonuçlar saniyeler içinde burada. Kodu manuel olarak yazmak yerine, Copilot gerekli bileşenleri oluşturabilir ve istenen işlevlerle kodu hemen yazabilir.

Daha önce herhangi bir şey kodladıysanız, hata ayıklamanın ne kadar zor olduğunu bildiğinizden eminim. GitHub Copilot, hızlı düzeltmeler sağlayarak ve hataları erkenden tespit ederek burada da parlıyor. Yalnızca bu süreci hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda kod sorunlarının anlaşılmasını da geliştirerek daha sağlam ve hatasız kodlar elde edilmesini sağlar.

GitHub Copilot, fikirleri hızlı bir şekilde çalışan prototiplere dönüştürür. Bu, özellikle zamanın hayati önem taşıdığı girişimler ve serbest işler için yararlıdır. Copilot, kod parçaları oluşturarak ve işlevleri anında tamamlayarak, sözdiziminin karmaşıklıklarını atlayarak kavramları denemenize ve bunları ayarlamanıza olanak tanır.

Kısacası, Copilot kodlama pratiğini basitleştirir ve hata ayıklamayı ve günlük görevleri azaltır, zorlu ödevler için alan açar ve yeni bakış açıları oluşturur.

Değerli Öğrenim Asistanı

Bu GitHub Copilot incelemesi boyunca, sadece bir kodlama asistanından daha fazlası olduğunu göreceksiniz; aynı zamanda gelişmeye ve öğrenmeye yardımcı olur. Bu benzersiz bir özelliktir çünkü işinizi kolaylaştırmanın yanı sıra yeni kütüphaneler, çerçeveler ve kodlama yolları keşfetmenize de yardımcı olur.

Örneğin, Copilot bilmediğiniz kütüphaneleri ve çerçeveleri kullanan kodlar önerebilir. Bu, yeni şeyler öğrenmek isteyen kodlayıcılar için çok yararlıdır. Bir web sitesi üzerinde çalıştığınızı düşünün. Copilot, verileri görüntülemek için kullanışlı ancak daha az bilinen kütüphanelerden kod önerebilir. Bunun yeni teknolojileri keşfetmek ve daha fazla bilgi edinmek için harika bir yol olduğunu öğrendim.

Copilot'un önerileriyle çalışan bir programcı olarak, en iyi uygulamalar ve sorunları çözmenin farklı yolları hakkında da bilgi edinebileceğinize inanıyorum. Bu, JavaScript'teki yeni yaklaşımlardan PHP için birim testi senaryoları yazmaya kadar her şey olabilir.

GitHub Copilot'un yeteneklerinin ilgi çekici bir göstergesi, dosyaları sıkıştırmak ve açmak için Python kodu yazabilmesidir. Copilot, programcı tarafından verilen yorumları okuyarak bu işlemleri gerçekleştirmek için gerekli kodu üretebilir. Sadece binlerce örnekten biri.

GitHub Copilot ilgi uyandırır. Önerdiği kod sizi meraklandıracak, önerilen kodu incelemeye ve anlamaya itecektir. Bu merak uyandıran araştırma, etkili öğrenmenin önemli bir parçasıdır. Bizi belgelere daha derinlemesine bakmaya, toplulukla sohbet etmeye ve teknik ayrıntılara dalmaya motive eder. Bu, yeni fikirlerin kavranmasını güçlendirir ve kariyer gelişimini sürdürmek için çok önemli olan ileriye dönük bir öğrenme zihniyetini besler.

Sonuç olarak, GitHub Copilot bir kodlama aracından daha fazlasıdır. Sürekli beceri geliştirmeyi, yeni şeyler keşfetmeyi ve yeni teknoloji ve yöntemleri kullanmayı destekleyen canlı bir öğrenme yardımcısıdır. Copilot kullanan kodlayıcılar sadece daha iyi çalışmakla kalmıyor. Teknolojik gelişmelerin bir adım önünde olmalarını sağlar.

Kod Kalitesinin İyileştirilmesi

İşletmeler ve bireyler için GitHub Copilot, en iyi uygulamalara ve yerleşik kodlama modellerine dayalı öneriler sunarak kod kalitesini artırabilir. Copilot, üzerinde eğitildiği kod havuzundan yararlanarak daha verimli, okunabilir ve bakımı yapılabilir kod çözümlerine rehberlik edebilir. Sadece kodu otomatik olarak tamamlamakla kalmaz; tüm kod bloklarını, yöntemleri ve işlevleri önerir.

GitHub Copilot'un kod kalitesini nasıl artırdığına dair çarpıcı bir örnek, kodu daha özlü ve sürdürülebilir hale getirmek için yeniden düzenleme yeteneğidir. Python'da bir sayı listesini yalnızca çift sayıları içerecek şekilde filtrelemeyi içeren bir işlevle çalıştığınız bir senaryoyu düşünün. Copilot içinde if-ifadesi bulunan bir for-döngüsünden tek satırlı bir fonksiyona geçmenizi önerebilir.

Bu yeniden düzenleme, kodun bir bakışta anlaşılmasını kolaylaştırır ve karmaşıklığı en aza indirerek hata olasılığını azaltır. Ayrıca bu tür öneriler, daha az bilinen teknikleri tanıtarak veya son zamanlarda kullanmadığınız uygulamaları hatırlatarak anında öğrenme fırsatları olarak hizmet edebilir.

Ayrıca, GitHub Copilot'un birim testleri oluşturma kapasitesi kod kalitesini artırmasının bir başka yolunu örneklemektedir. Copilot, mevcut koda dayalı şablonlar veya tüm test senaryoları sağlayarak, kodun çeşitli koşullar altında beklendiği gibi davranmasını sağlamaya yardımcı olur. Bu uygulama yalnızca hataları geliştirme döngüsünün erken aşamalarında yakalamakla kalmaz, aynı zamanda yüksek kaliteli, sürdürülebilir yazılım için bir zorunluluk olan test odaklı geliştirme yaklaşımını da teşvik eder.

Özünde, GitHub Copilot daha temiz koda doğru rehberlik ediyor ve yüksek kaliteli yazılım geliştirmeye yol açan alışkanlıkları güçlendiriyor. Önerileri sayesinde, herkes endüstri standartlarını benimsemeyi ve bunlara uymayı öğrenebilir, bu da sağlam ve sürdürülebilir yazılımlarla sonuçlanır.

Uyarlanabilirlik ve Özelleştirme

GitHub Copilot'un esnekliği ve özelleştirilebilirliği, onu yazılım geliştirme için yapay zeka desteğinde oyunun kurallarını değiştiren bir unsur haline getiriyor. Copilot, her türlü kodlama stilini ve daha geniş proje kapsamını kavrayarak, önerileri bireysel stile ve projeye özgü kalıplara uyacak şekilde keskinleştirir.

Copilot'un herhangi bir kodu hızlı bir şekilde anlama yeteneği büyük kod miktarlarını işlemeye dayanır. Sadece mevcut dosyadaki kodu değil, tüm projedeki kodu alır. Bunun arkasında güçlü algoritmalar vardır ve geniş bir bağlamdan istemler oluşturur. Bu geniş kapsamlı yaklaşım, Copilot'un önerilerinin yararlı ve yerinde olmasını sağlayarak tüm yazılım geliştirme aşamalarında kodlamayı hızlandırır.

GitHub Copilot sözdiziminden daha fazlasını yapar; kodlama semantiğini ve bir geliştiricinin hedeflerini anlar. Anlambilim anlayışı, Copilot'un bir geliştiricinin ne yapmayı amaçladığını tahmin etmesini sağlar. Sunduğu çözümler yalnızca sözdiziminde doğru olmakla kalmaz, aynı zamanda vektör veritabanlarının kullanımı sayesinde mantıksal ve proje amaçlarına uygun olur.

GitHub Copilot düzenli olarak geliştiriliyor ve bu durum yapay zekanın yazılımın yapılış şeklini değiştirme vaadini daha da güçlendiriyor. Copilot, sıradan kodlama işlerini üstlenerek geliştiricilere yardımcı oluyor ve böylece projelerinin daha zorlu ve benzersiz kısımlarına girmelerine izin veriyor. Esnek yapısı sayesinde, çeşitli programlama dillerinde ve çerçevelerinde yardımcı olabilir ve farklı teknoloji alanlarına dalmış geliştiriciler için paha biçilmez bir araç olduğunu kanıtlar.

Özünde GitHub Copilot, makine öğrenimi, bağlam farkındalığı ve kullanıcı tepkilerinin birleşimiyle, bireysel tercihlere ve proje koşullarına dönüşen duyarlı bir kodlama süreci yaratıyor. Copilot, geliştirilmeye devam edildikçe, yapay zeka destekli kodlamanın ufkunu genişleterek yazılım geliştirme ortamında çok önemli bir rol üstlenme yolunda ilerliyor.

GitHub Copilot Dilleri ve Platform Desteği

Bir yazılım platformu olarak GitHub Copilot nedir? GitHub Copilot, programcıların yazılım geliştirmeyi çeşitli şekillerde ele almasını kolaylaştırır. Çoklu kodlama dilleri ve platformları ile çalışır, web geliştirme, veri bilimi, makine öğrenimi - adını siz koyun - ile ilgileniyorsanız kendisini kullanışlı hale getirir.

Daha önce de belirttiğim gibi, GitHub Copilot aklınıza gelebilecek her dilde anlama ve kod üretme konusunda uzmandır. Diyelim ki bir web uygulaması geliştiren bir programcısınız ve HTML, CSS ve JavaScript arasında geçiş yapıyorsunuz. Copilot, bağlamınıza uyan alakalı önerilerle arkanızı kollar.

Python'un makine öğrenimindeki pratik kullanımlarına bakalım. Yeni bir React bileşeninin omurgasını not aldığınızı varsayalım. Burada Copilot devreye giriyor ve standart kalıp ve yöntemlere dayalı olarak bileşeni tamamlamanın yollarını önererek ilerlemeyi hızlandırıyor.

Veri analizi veya makine öğrenimi projeleri için Python kullanan veri bilimcileri de unutmayın. Copilot'un NumPy, pandas veya TensorFlow gibi bilimsel kütüphaneler hakkındaki anlayışını çok yararlı bulacaklardır. Veri ön işleme, analiz ve model oluşturma için kullanışlı ipuçları sunacaktır.

GitHub Copilot'un kullanışlılığı dil desteğiyle sınırlı değil. GitHub Copilot'u kullanabileceğiniz geniş bir platform yelpazesi var. Visual Studio, Neovim, JetBrains IDEs veya bir komut satırı arayüzü, Copilot mükemmel uyum sağlar ve gerçek zamanlı olarak kodlama yardımı sunar. Esnekliği, programcıların seçtikleri araç veya ortam ne olursa olsun verimli olmalarını sağlar.

Özünde, GitHub Copilot'un geniş dil ve platform desteği, evrensel bir kodlama arkadaşı olarak potansiyelini ortaya koymaktadır. Gücü, çeşitli programlama dillerini ve ortamlarını birbirine bağlamasında yatmaktadır. Bu, üretkenliği ve fikir üretimini artırır ve geliştirmeyi kolaylaştırır.

Yazılım geliştirme ortamı değişmeye devam ettikçe, GitHub Copilot gibi araçlar, geliştiricilerin modern yazılım görevlerinin gerekliliklerini güvenle yerine getirmelerine yardımcı olmak için kritik hale gelecektir.

Biliyor Muydunuz?

Eğitim Platformlarını Diğerleriyle Yan Yana Karşılaştırın

Tüm Online Eğitim Platformları benzer görünse de hepsi aynı DEĞİL!

Evet! Bana Karşılaştırma Tablosunu göster

GitHub Copilot İncelemesi: EKSİLERİ

Bir GitHub Copilot incelemesi, dikkatimizi olumsuz yönlerine çevirmeden bir inceleme olmazdı. GitHub Copilot ücretli mi diye merak ediyorsunuz, ona da değineceğim. Açık fikirli olmak önemlidir. Elbette pek çok faydası var, ancak nelerin eksik olduğunu bilmek de bir o kadar önemli. Bunu akılda tutarak ilk dezavantajı inceleyelim.

Önerilerde Tutarsızlık

GitHub Copilot'un ana dezavantajı, önerilerindeki olası uyumsuzluk. Geliştirmeyi hızlandırmada ve benzersiz kodlama seçenekleri sunmada güçlü olabilir, ancak kusursuz değildir. Copilot yapay zeka tabanlı olduğundan, tavsiyeler üzerinde eğitildiği kod kütüphanesinden gelir. Bu durum zaman zaman yanlış veya projenin özel yapısına tam olarak uymayan önerilerle sonuçlanabilir.

Bazen Copilot'un tavsiyeleri belirli bir görev için en iyi uygulamalarla uyumlu olmayabilir. Örneğin, üst düzey algoritmalar veya son moda teknolojilerle ilgili karmaşık kodlama durumlarında, Copilot eski veya daha az optimum stratejiler önerebilir.

Bu GitHub Copilot inceleme yazısını yazarken anladım ki tavsiyeleri her zaman bağlam açısından doğru değildir. Bu, yapay zekanın projenin bireysel ihtiyaçlarını veya sınırlarını tam olarak dikkate almayan basit çözümler önerebileceği türünün tek örneği projelerde veya çığır açan görevlerde açıkça görülebilir.

GitHub Copilot'u düzgün bir şekilde kullanmak, kullanıcının yapay zekanın tavsiyelerini inceleme becerisine bağlıdır. Önerilen kodun projenin kodlama kurallarına ve talimatlarına uyup uymadığını kontrol etmek sıkıcı bir görev haline gelebilir. Copilot'un ve genel olarak yapay zekanın henüz denemeyenlerin daha fazla güvenini kazanmak için yoğunlaşması gereken dikkat çekici bir alan.

Aşırı Güven Riski

ChatGPT ilk piyasaya sürüldüğünde insanların nasıl saflaştığını zaten deneyimledik. GitHub Copilot da benzer bir sorunla karşı karşıya: geliştiriciler için fazla kullanışlı olabilir. Endişemiz, farklı GitHub Copilot dillerindeki çözümlere çok fazla güvenmenin eleştirel düşünme ve kendi başınıza kod yazma becerimizi azaltması.

Böyle bir aracın çok fazla kullanılması, bir geliştiricinin zor sorunları yaratıcı ve hızlı yollarla çözmek için gereken temel kodlama yöntemleri ve mantık anlayışını zayıflatabilir. Bu durum, Copilot'tan anında yardım alamayan geliştiricilerin, özellikle yeni çözümler gerektiren benzersiz kodlama engellerinin üstesinden gelmekte zorlanmasına neden olabilir.

GitHub Copilot incelemesini yazmak için ilk kez denerken bu durumla bizzat karşılaştım. "Benim yaptığım" web sitesinin tamamen yapay zeka tarafından kodlandığını fark edene kadar oynamak eğlenceliydi. Proje çalışıyordu ama hangi parçanın ne yaptığı hakkında hiçbir fikrim yoktu.

Bu bağlamda, programcıların, özellikle de yeni başlayanların, kod yazmak için Copilot'a aşırı bağımlı hale gelebileceğini düşünüyorum. Aşırı bağımlılık her zaman büyümeyi yavaşlatır, çünkü araç sizi manuel kodlamanın ayrıntılı ve zorlu görevlerinden ve kodlama dilleriyle derinlemesine ilgilenmekten alıkoyar.

Bu sadece tek bir projeyi değil, genel kariyer yolunu da etkileyebilir. Yeni fikirleri, sorun çözmeyi ve yeni teknolojilere uyum sağlamayı teşvik eden bir alanda, Copilot gibi otomatik araçlara aşırı bağımlılık bir geliştiriciyi geri tutabilir.

Gizlilik ve Güvenlik Endişeleri

İnsanlar güvenlik ve veri gizliliği konusunda her zamankinden daha fazla endişe duyuyor. Copilot birçok açık kaynak kodundan öğrendiği için, kodunuzun veya kişisel bilgilerinizin gizliliğini riske atabileceğinden korkmak mantıklıdır.

GitHub Copilot incelemesinde söylemeden geçemeyeceğim ki öğrendiklerinden kod parçalarını tarayarak ve önererek çalışır. Bu kulağa hoş geliyor, ancak bir tuzak var. Ya telif hakkı saklı kodlama yaklaşımlarını ifşa ederse? Ya da gizli iş hileleri verirse? Benzersiz bir kod yazmadığı, aksine onu yeniden ürettiği ya da kopyaladığı için bu biraz korkutucu.

Başka bir endişe? Copilot hatalı kod verebilir. Ya da en son güvenlik kurallarına uymayan kod. Bu, özellikle belirli düzenlemelerden haberdar olmayan kişiler için iyi değildir. kuralları ihlal etmelerine, para cezasına çarptırılmalarına ve hatta yasal işlemle karşılaşmalarına neden olabilir.

GitHub Copilot'un geniş öğrenme kapsamı, fikri mülkiyetle ilgili sorunları da gündeme getiriyor. Geliştiriciler ve şirketler, kodlarının öğrenme modelleri karışımında harmanlanmasını düşünmek zorundadır. Bu da telif hakları açısından ne gibi sonuçlar doğuracağı konusunda belirsizlik yaratıyor.

Etik ve Lisanslama Konuları

GitHub Copilot incelemesinde fark ettim ki bunun gibi yapay zeka modellerinin kullanımı, zorlu etik ve yasal kaygıları göz önünde bulundurmamıza neden oluyor. Kodlamaya yardımcı olmanın bu benzersiz yolu verimliliği artırıp yaratıcılığı teşvik etse de; yazılım oluşturmanın yasal ve etik sınırları içinde kalmaya çalışan işletmeler ve geliştiriciler için sorunlara da yol açıyor.

Buradaki kilit nokta, AI modellerinin açık kaynaklı projelerden gelen bilgiyi nasıl kullandığıdır. Açık kaynak, geliştiriciler arasında ortak öğrenmeyi ve işbirliğini teşvik eder. Ancak, yapay zeka modelleri bu serbestçe kullanılabilen kod üzerinde eğitildiğinde ve daha sonra satıldığında, topluluğun fikri mülkiyetinin adil kullanımı hakkında sorular ortaya çıkmaktadır.

Açık kaynak girişimleri genellikle kodun nasıl kullanılacağını, düzenleneceğini ve paylaşılacağını belirleyen lisanslar tarafından yönetilir. Bu lisanslar izin vericiden (kod kullanımında çok fazla esneklik tanıyan) kısıtlayıcıya (değiştirilmiş sürümlerin kullanımı ve paylaşımı konusunda katı kurallar belirleyen) kadar çeşitlilik gösterir.

GitHub Copilot gibi yapay zeka modellerinin eğitim veri kümelerinde açık kaynak kod kullanıldığında lisans uyumluluğunun değerlendirilmesi gereklidir. Bu, oluşturulan kod önerilerinin yanlışlıkla orijinal lisansların koşullarını ihlal etmeyeceğinden emin olmak içindir.

Yine, bu telif hakkı durumunu karıştırıyor. Nasıl mı? Orijinal ve YZ tarafından yaratılan kodu birbirinden ayırmak neredeyse imkansız. Bu durum günümüz hukuk sistemlerini test etmekte ve makine öğrenimi ve YZ söz konusu olduğunda telif hakkı yasasının ne anlama geldiğine yeni bir bakış gerektirmektedir.

Engeller, talimatlar belirlememiz ve yasal sistemi ayarlamamız gerektiğini gösteriyor. Bunlar telif hakkı, lisanslama ve açık kaynak girdilerinin kullanımı ile ilgili ayrıntılarla ilgilenmelidir. Bu teknoloji büyüdükçe, paylaşılan geliştirici araçlarının doğru şekilde kullanılmasına bağlı planların yanı sıra ileri geri konuşmalarda da bir büyüme görmeliyiz.

Son olarak, malları ve kusurları tartıştık. Ne yolculuktu ama! Sanırım bu GitHub Copilot incelemesi sayesinde denemek isteyip istemediğinize çoktan karar verdiniz. Cevabınız evet ise, keyif almanız için bir başlangıç rehberi hazırladım.

GitHub Copilot Nasıl Kullanılır

VS Code ve diğer popüler IDE'lerle bir geliştiricinin mevcut iş akışına sorunsuz bir şekilde entegre olacak şekilde tasarlandığından, GitHub Copilot nasıl kullanılır ve nasıl yüklenir öğrenmek oldukça basit bir işlemdir. İşte Copilot'u kurup çalıştırmak için adım adım bir kılavuz:

Adım 1: GitHub Copilot kayıt sayfasına gidin.

Hem aylık hem de yıllık planları inceleyin ve başlamak için yeşil düğmeye tıklayın. Peki GitHub Copilot tamamen ücretli mi? Yalnızca GitHub Copilot'un 30 günlük ücretsiz deneme sürümü sona erdiğinde ücretlendirilirsiniz.

Ödeme bilgilerinizi girin ve onaylayın, ardından kurulumu tamamlamak için tercihlerinizi gönderin.

Adım 2: Visual Studio Code marketplace'i açın ve GitHub Copilot uzantısını arayın.

Eğer izin verilmemiş durumdaysa o zamanm Visual Studio Code içinde GitHub hesabınıza giriş yaparak Copilot'a izin vermeniz için bir istek alacaksınız.

Adım 3: VS Code kullanarak, programlama diliniz için uygun uzantıya sahip yeni bir dosya oluşturun (örneğin, HTML için *.html).

Copilot sohbet penceresini başlatmak için CTRL+I (Mac için CMD+I) tuşlarına tıklayın.

Sonra ondan istediğiniz her şeyi yapmasını isteyin. Bu örnek için, HTML, JS ve CSS kullanarak basit bir TicTacToe oyunu oluşturmayı seçtim. Sonucu kontrol edin:

GitHub Copilot'u incelemesinde anladım ki öğrenmek çok kolay, özellikle de VS Code veya diğer uyumlu IDE'lere zaten aşina iseniz. GitHub Copilot özgürce uyum sağlayarak kısa sürede yapay zeka ipuçları almanızı sağlar. Yani, geçiş yapmak sorunsuz ve acısızdır.

GitHub Copilot incelemelerini TabNine ve Kite gibi benzer yapay zeka araçlarıyla karşılaştırdığınızda, GitHub'daki binlerce kod deposuna erişerek parlıyor. Bu da Copilot'un duruma mükemmel şekilde uyan ipuçları paylaşabileceği anlamına geliyor. TabNine ve Kite da harika kod tamamlama araçlarına sahip. Ancak GitHub bağlantısı Copilot'a daha geniş bir öğrenme ve öneri verme avantajı sağlıyor.

GitHub, Copilot kullanıcılarına sağlam bir destek veriyor. Buna her şeyi kapsayan kılavuzlar, topluluk forumları ve aboneler için doğrudan destek hatları dahildir. GitHub'ın topluluğu deneyim ve tavsiye paylaşımı için paha biçilmezdir. Copilot'un yetenekleri ve özelliklerinde kullanıcı girdilerine dayalı olarak yapılan sık güncellemeler topluluğu daha da güçlendiriyor.

GitHub Copilot Fiyatlandırması ve Planları

GitHub Copilot incelemesinin bu bölümünde, Copilot fiyatlandırma yapısının bireysel geliştiricilerden ekiplere ve kurumsal kullanıcılara kadar çeşitli kullanıcı ihtiyaçlarını karşılamak için nasıl tasarlandığını inceleyelim. GitHub Copilot ücretli mi diye merak ediyorsanız, ücretsiz deneme süresi, abonelik taahhüdünde bulunmadan önce tüm özellikleri deneyimlemenizi sağlar. Deneme süresinin ardından, bireysel geliştiriciler aylık 10 ABD doları veya yıllık 100 ABD doları karşılığında aboneliği tercih edebilir, böylece tek başına projeler ve kişisel gelişim için uygun maliyetli bir çözüm sunar.

Ekipler ve kuruluşlar için GitHub Copilot for business, ekiplerde mühendislik hızını, kod kalitesini ve geliştirici deneyimini artırmaya odaklanarak kullanıcı başına aylık 19$ fiyatla sunuluyor. Copilot'u geliştirme iş akışları boyunca özelleştirmek isteyen şirketleri hedefleyen Copilot Enterprise, kullanıcı başına aylık 39 ABD doları fiyatıyla en kapsamlı özellik ve destek seçeneklerini sunuyor.

Her katman, kod tamamlama ve bağlama duyarlı destekten daha büyük kuruluşlar için gelişmiş yönetim ve güvenlik politikalarına kadar kullanıcılarının özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir dizi özellik içerir. Bu planlar hakkında daha fazla bilgi almak ve ihtiyaçlarınıza en uygun olanı seçmek için resmi GitHub Copilot fiyatlandırma sayfasını ziyaret edin.

Peki GitHub Copilot tamamen ücretli mi? Hayır, öğrenci ve öğretmenler için ücretsiz. Bu kampanya, eğitim topluluğunun değişen taleplerine yanıt olarak başlatılmıştır. Eğitim ve öğretimde GitHub Copilot'ın yeri nedir? Öğrenme ve geliştirme kaynaklarını gelecekteki geliştiricilere daha yakın hale getirmeyi amaçlıyor. Öğrenciler için GitHub Copilot, programlama yeteneklerini geliştirmek ve programlamada bir adım önde olmak için önemli bir araç olarak öne çıkıyor.

Artık GitHub Copilot nasıl kullanılır biliyorsunuz. Yavaş yavaş bu rehberin sonuna yaklaşıyoruz.

İyi Yönler

• Ücretsiz
• Microsoft Word ve Chrome için eklentiler
• Geniş araç seçenekleri

Ana Özellikler

• Chrome ve Edge tarayıcıları için eklentiler
• Bazı araçlar ücretsiz
• Kullanımı kolay

30% OFF

İyi Yönler

• 20 dilde 120'den fazla ses desteği var
• Canlı müşteri desteği
• Ses klonlama özelliği

Ana Özellikler

• Ses klonlama
• Vurgu ve esler
• Arka plan müziği

REDEEM 33% OFF

İyi Yönler

• Kullanması kolay
• Yapay zeka araçlar
• Platformlar arası entegrasyon

Ana Özellikler

• Multirack düzenleme
• Yapay zekayla düzenleme
• Doğru transcripsyon

UP TO 58% OFF

Sonuçlar

GitHub Copilot incelemesini özetlemek gerekirse, sadece inovasyon açısından değil, aynı zamanda GitHub Copilot fiyatına da yansıdığı gibi bu kadar gelişmiş erişilebilirlik açısından da yazılım mühendisliğinde yapay zeka için büyük bir adım.

Peki GitHub Copilot tam olarak nedir? Özetlemek gerekirse, Copilot, kodlama için kullanışlı bir araç ve programlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için bir yer olabilir. Gerçek zamanlı kod önerileri, iş çıktısının artırılması ve çeşitli Github Copilot dillerinin desteklenmesi, yapay zeka araçlarının getirebileceği olumlu yönlerden yalnızca birkaçıdır. Bununla birlikte, aracın doğru önerileri ne sıklıkta verdiği, verilerin güvende tutulmasıyla ilgili endişeler ve etik kaygılarla ilgili sorunlar olabilir. 

İleriye baktığımızda, GitHub'ın Copilot incelemeleri, yapay zekanın yaratıcı ve teknik çalışmalara nasıl uyduğuna dair hem bir ilerleme işareti hem de bir tartışma konusu gösteriyor.  Öte yandan, güvenilirlik, kodlama yeteneklerinin korunması ve açık kaynak kodunun ahlaki kullanımı hakkındaki konuşmaları ateşliyor.

Copilot hakkında düşünürken adil bir bakış açısına sahip olmamız gerekiyor. Yazılım yaratımını değiştirme potansiyeli ile, değeri özelliklerinin ötesine uzanır ve aynı zamanda reflect in pretty low GitHub Copilot price.

Yapay zeka destekli bir yazma asistanının üretkenliğinizi artırabileceğini düşünüyorsanız, GitHub Copilot ile birlikte Writesonic ve Jasper gibi araçları unutmayın. Her iki araç da süper hızlı yazma hızında mükemmeldir.

Yazılım geliştirme geliştikçe, GitHub Copilot gibi araçlar yapay zekayı sorumlu ve üretken bir şekilde kullanmanın en iyi yolunu şekillendirmede önemli bir rol oynayacaktır. Beklemeyin, YZ'yi bugün öğrenmeye başlayın ve geleceğin en iyi profesyonellerinden biri olabilirsiniz.

Bu web sitesinde yayınlanan içerik, herhangi bir finansal, yatırım, ticaret veya başka bir tavsiye vermeyi amaçlamamaktadır. BitDegree.org, herhangi bir yapay zeka aracını satın almanızı veya kullanmanızı onaylamaz veya önermez. Finansal yatırım kararları vermeden önce mali danışmanınıza danışın.

Bilimsel Referanslar

1. Sheikh W.: "Teaching C++ Programming Using Automated Unit Testing and Test-Driven Development-Design and Efficacy Study";

2. Cui J., Araujo D. A.: "Rethinking Use-Restricted Open-Source Licenses for Regulating Abuse of Generative Models".