Definition „GitHub Copilot“ Wie funktioniert GitHub Copilot?

GitHub ist für viele Developer eine wichtige Ressource im Netz. Mit dem GitHub Copilot gibt es ein Tool, das sie beim Coding unterstützen kann. Mit Zugriff auf GitHubs Datenbank kann die KI Milliarden von Codezeilen durchsuchen.

Suchen Programmierer und Programmiererinnen Antworten auf häufig gestellte Code-Fragen oder wissen nicht, wie sie eine Zeile Code praktisch umsetzen sollen, so ist GitHub oft ein Anlaufpunkt. Die Code-Hosting-Plattform gehört zu den wichtigsten Diensten im Netz und ist bereits seit 2008 online.

Die Sammlung an verschiedenen Quellcodes macht es leicht, in den Repositories nützlichen Code oder Code-Schnipsel zu finden und so den eigenen Quellcode zu optimieren. Wie bei vielen Systemen mit entsprechender Datenbankgröße hat GitHub auch den Punkt erreicht, an dem eine KI-basierte Suche schneller und effizienter ist als das händische Suchen.

GitHub Copilot ist ein AI-Tool, das quasi als Suchmaschine für die GitHub Repositories funktioniert und lediglich Eingaben in natürlicher Sprache benötigt, um fertigen Code auszugeben. Einige zusätzliche Filter sorgen dafür, dass beispielsweise fehlerhafte Codes von der Suche ausgeschlossen werden.

GitHub Copilot – der technische Unterbau des KI-Assistenten

Die Umwandlung von natürlicher Sprache (in Copilots Fall Englisch) in Code-Befehle erfolgt beim GitHub Copilot durch das System Codex. Codex wurde von OpenAI entwickelt, das Team, das auch ChatGPT und Dall-E programmiert hat. Damit dies möglichst fehlerfrei funktioniert, wurde GitHub Copilot an Milliarden von Codezeilen trainiert.

Während die Eingabe in natürlicher Sprache funktioniert, beherrscht der GitHub Copilot mehrere Dutzend Programmiersprachen und ist damit genau so vielseitig wie GitHub selbst. GitHub Copilot basiert dabei auf Wahrscheinlichkeiten und generiert die Antwort, von der es vermutet, dass sie das Problem im Kontext am besten adressiert.

Der Code ist folglich nicht einfach nur aus einem Snippet kopiert, sondern aus den Trainingssätzen generiert. In den meisten Fällen entspricht der Code also nicht dem öffentlichen Code auf GitHub – lediglich in einem Prozent aller Fälle entsprechen längere Teile (150 Zeichen und mehr) den öffentlichen Trainingssätzen.

KI-Hilfe für menschliche Arbeit – wann GitHub Copilot am besten funktioniert

Sinnvoll ist dies vor allem für sich oft wiederholende Tasks oder banalen Code, der händisch geschrieben oder aus GitHub kopiert werden müsste. Hiermit müssen Entwickler und Entwicklerinnen sich dank GitHub Copilot nicht mehr beschäftigen, es genügt das Einfügen der gewünschten Logik. GitHub Copilot wird daraufhin einen Code-Vorschlag machen, der sofort implementiert werden kann.

Der KI-Copilot nimmt hierfür nicht nur die Eingabe auf und sucht nach dem passenden Code, sondern blickt auch auf den Kontext und die Style Conventions des aktuellen Projektes. Natürlich obliegt es anschließend den Entwickelnden selbst, den Code anzunehmen oder durch mehrere Vorschläge zu blättern, um den passenden Vorschlag zu finden oder zu editieren. All dies funktioniert während des Codings vor allem auch deswegen so nahtlos, weil Developer ihre Oberfläche nicht mehr verlassen müssen.

GitHub Copilot integriert sich problemlos in Editor wie Visual Studio, VS Code, JetBrains IDEs oder Neovim. Hier hilft die Künstliche Intelligenz genau dort, wo AI im Alltag helfen sollte: Sich wiederholende Abläufe und einfache Integrationen werden übernommen und die menschliche Produktivität kann an anderer Stelle gewinnbringender eingesetzt werden.

Wie gut arbeitet GitHub Copilot in der Praxis?

Wie andere AI-Systeme auch wird GitHub Copilot mit der Zeit besser. Je mehr Datensätze, Ein- und Ausgaben die KI nutzt, desto besser wird sie auch in Zukunft werden. GitHubs eigene Zahlen (Stand 2023) geben Auskunft darüber, wo GitHub Copilot aktuell steht. Der vorgeschlagene Code etwa wird kontextsensitiv eingebunden, aber nicht getestet. Es besteht also stets das Risiko, dass der Code einen Test nicht besteht.

GitHubs wichtigste Zahlen und Fakten zu GitHub Copilot:

• In 26 Prozent aller Fälle nehmen User den Code-Vorschlag von GitHub Copilot einfach an

• Mehr als 27 Prozent aller Developer auf GitHub nutzen Copilot, abhängig von der Sprache steigt dieser Wert auf mehr als 40 Prozent (Python).

• GitHub Copilot arbeitet nur mit veröffentlichten Codes auf GitHub, alle privaten Datenbanken sind daher ausgeschlossen

• In einigen Sprachen funktioniert GitHub Copilot wesentlich besser als in anderen: Python, JavaScript, TypeScript und Go beispielsweise.

• Es ist das ausgewiesene Ziel von GitHub Copilot, Development-Fachkräften den Job zu erleichtern und die Barrieren für den Berufseinstieg zu reduzieren

GitHub Copilot ist und bleibt ein Assistenzsystem

GitHub Copilot ist ganz klar darauf ausgerichtet, Developern unter die Arme zu greifen. Das funktioniert bereits jetzt recht gut, das Copilot eine native Suche auf häufig gestellte Fragen anbietet und dabei von natürlicher Sprache in Code übersetzt. Das Resultat ist für Teams ein stärkerer Fokus auf die Teile des Entwicklungsprozesses, die wirklich menschliche Eingaben benötigen, während alle anderen Teile stärker delegiert werden können.

Ganz kostenlos ist die Nutzung von GitHub Copilot allerdings nicht. Es gibt private und professionelle Abonnements, die sich vor allem in der Lizenzierung unterscheiden. Für Unentschlossene gibt es zumindest eine kostenlose Testversion.

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