GitHub Copilot с Claude, ChatGPT и Google Gemini: AI в ревью кода уже здесь [2024]

-

Всем привет,

29 октября 2024 года GitHub добавил выбор AI моделей для Copilot, но пока только в VS Code, в JetBrains еще не завезли. Модели самые популярные: Anthropic Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.5 Pro и OpenAI o1-preview/o1-mini.

GitHub Copilot с Claude, ChatGPT и Google Gemini: AI в ревью кода уже здесь [2024]

Разработчики теперь могут настраивать Copilot под задачи, используя модели, подходящие по качеству и скорости. Это обновление касается функций от ревью кода до чата и автозаполнения в CLI, давая командам гибкость в разработке.

Подробнее в блоге самого Gihub: https://github.blog/news-insights/product-news/bringing-developer-choice-to-copilot/

Вот что пишет anthropic.com в своей новости

Новый Claude 3.5 Sonnet начинает появляться в GitHub Copilot, позволяя разработчикам выбирать его для написания кода прямо в Visual Studio Code и GitHub.com. Теперь мощные возможности Claude доступны 100-миллионному сообществу GitHub.

Улучшенный Claude 3.5 Sonnet превосходит все доступные публичные модели на SWE-bench Verified, который оценивает решения реальных задач с GitHub, и набирает лучшие результаты в своём классе (93.7%) на HumanEval — бенчмарке, проверяющем умение писать правильные функции на Python по описаниям на естественном языке.

Claude 3.5 Sonnet будет доступен в публичном превью для всех пользователей GitHub Copilot Chat и организаций в ближайшие недели.

Сценарии использования в Claude

  1. Генерация продакшн-кода: Преобразование описаний на естественном языке в качественный код, соответствующий паттернам и стандартам проекта.
  2. Отладка с встроенным чатом: Выделение проблемного кода для мгновенного анализа и исправления или запрос на объяснение ошибок и предложений по их решению.
  3. Создание тестов на основе реализации: Автоматическая генерация тестов для функций, покрывающих граничные случаи и соответствующих выбранному фреймворку.
  4. Понимание кода через объяснения: Наведение курсора на функции или выделение блоков кода для получения объяснений их работы и роли в проекте.

Немного предыстории: что такое Claude, ChatGPT и Gemini?

OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), и Google (Gemini). Все три компании разрабатывают большие языковые модели, которые используются для генерации и анализа текста. Эти модели теперь интегрированы в GitHub Copilot, и разработчики могут выбирать, какая из них лучше подходит для их нужд в кодировании, тестировании, ревью или других задачах, требующих гибкости и точности.

---


Спасибо за уделенное время и рекомендую подписаться на мой телеграмм канал, где вы сможете найти актуальные новости, примеры и хаки в мире разработки: @asanov_tech

Место: Кипр

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Как преобразовать строку в массив в ClickHouse / How to transform string to array in ClickHouse

-
Сегодня я столкнулся с проблемой, что в документации ClickHouse нет функции преобразования строки в массив. Поискав в StackOverflow , я тоже ничего внятно не нашел. Перед прочтением рекомендую подписаться на мой телеграмм канал, где вы сможете найти актуальные новости, примеры и хаки в мире разработки: @asanov_tech Попробую объяснить на примере: У вас есть некая колонка data типа String, которая хранит JSON: {"user_id":123456,"item_ids": [1203,1204,1205] ,"count":5} Вы хотите преобразовать поле item_ids в массив, чтобы в дальнейшем с ним производить любые функции по работе с массивами ( ссылка на документацию в конце поста ). Как преобразовать строку в массив из JSON Строка может содержать не в отдельной колонке, а, например, в поле json. Пример ниже продемонстрирует как этого добиться: С помощью функции visitParamExtractRaw достать значение поля item_ids в сыром виде: visitParamExtractRaw( data ,  'item_ids' ) С помощью функции  trim  убрать лишни
Читать дальше

Как разложить массив на несколько строк в ClickHouse

-
Изображение
Иногда возникает ситуация, когда нужно разложить поле, содержащее столбец-массив на несколько строк, то есть вынести в столбец каждый отдельный элемент массива. Другими словами: как разгруппировать колонку в несколько строк. Перед прочтением рекомендую подписаться на мой телеграмм канал, где вы сможете найти актуальные новости, примеры и хаки в мире разработки:  @asanov_tech Например, разложить колонку room_number на несколько строк.  В примере ниже мы разложили колонку room_number на несколько строк для  consumer_id = 1694953573. Получаем следующий результат: Как видим из примера выше, каждый элемент массива room_numbers теперь на отдельной строке. Делается это при помощи конструкции ARRAY JOIN. Синтаксис следующий: [ LEFT ] ARRAY JOIN < array > Вместо <array> вы должны указать колонку или выражение, которое возвращает массив. Для нашего примера запрос будет таким: SELECT consumer_id, room_number, order_date FROM orders ARRAY JOIN room_numbers
Читать дальше

Экспорт одной таблицы базы данных или mysqldump одной таблицы (MySQL)

-
Как экспортировать одну таблицу из базы данных MySQL, используя mysqldump Например, Вам нужно произвести экспорт всего одной таблицы из всей базы данных MySQL, существует довольно простая утилита mysqldump . Синтаксис довольно прост: mysqldump --user= [имя пользователя]  --host= [имя хоста или ip-адрес]  --password= [пароль] [имя базы данных] [имя таблицы] > имя-файла.sql Например: mysqldump --user-root --host=127.0.0.1 --pasword=mypassword mydbname table1 > report1.sql Вот и все, все оказалось просто. Весь дамп текущей таблицы, будет находиться в файле: report1.sql Экспорт структуры таблицы MySQL Если Вам нужно экспортировать только структуру таблицы базы данных, а сами данные не нужны, то нужно просто добавить флаг --no-data . Вот пример: mysqldump --user-root --host=127.0.0.1 --pasword=mypassword --no-data mydbname table1 > report2.sql Теперь в файле report2.sql будет только структура таблицы table1. Экспорт нескольких таблиц базы дан
Читать дальше