开发者倡导者 Rizel Scarlett 在本周的 InfoBip Shift 上分享了如何让 AI 编码助手更有效、更高效。
译自 5 Strategies for Better Results from an AI Code Assistant，作者 Loraine Lawson。
与所有 GenAI 一样，Copilot 也是非确定性的；这意味着它们的结果会有所不同。但根据 Rizel Scarlett 的说法，在使用 AI 代码助手时，开发人员可以使用提示工程来优化和指导 AI，以获得更好的结果——Rizel Scarlett 是一位开发人员倡导者，最近还为 GitHub Copilot 工作。
Scarlett 现在是 TBD 的一名员工开发人员倡导者，TBD 是 Block 旗下运营的一个业务部门，致力于构建用于在国际间兑换货币的开源平台和协议。在本周于迈阿密举行的 InfoBip Shift 大会 上，她分享了五种提高 Copilot 结果的策略。
首先，她设置了一个场景：她问观众，想象一下，一位名叫 Dawson 的开发人员患有轻微的冒名顶替综合征。对 Dawson 来说幸运的是，她有一位可以提供帮助的朋友——一位名叫 Phil 的开发人员和时间旅行者，来自迪士尼的 Phil of The Future，只不过他已经长大了。
Dawson 有一个问题：她必须创建一个身份验证程序，但她不知道如何创建，也不确定如何真正利用 Copilot 来帮助她，Scarlett 说。Phil 来自 22 世纪，那时 AI 助手 是常态。他用五种提示 Copilot 的策略帮助她启动了她的工作。
第一步是向 GPT 提供高级背景。在她的场景中，Phil 通过构建 Markdown 编辑器进行了演示。由于 Copilot 不知道上下文，他必须提供上下文，他通过带有分步说明的大提示注释来做到这一点。例如，他告诉 Copilot ，“确保我们支持加粗、斜体和项目符号”，以及“你能在 React markdown 包中使用反应吗？”该提示使 Copilot 能够创建一个功能齐全但尚未解决的 markdown 编辑器。
Scarlett 建议，接下来向 Copilot 提供具体详细信息。
“如果他写一列说从 API 获取数据，那么 GitHub Copilot 可能知道或不知道他真正想做什么，并且可能无法获得最佳结果。它不知道他想从哪个 数据 中获取数据，也不知道它应该返回什么，”Scarlett 说。“相反，你可以写一条更具体的注释，说明使用 JSON 占位符 API，传入用户 ID，并将用户作为 JSON 对象返回。这样，我们可以获得更优化的结果。”
Scarlett 说，在向 AI 提供示例时，有三个术语需要理解：
- 零次学习，模型有望对从未明确训练过的任务做出正确的预测。一个人的例子是在不玩视频游戏的情况下尝试击败它，但使用游戏玩家从之前的视频游戏中学到的策略。
- 一次学习，向 AI 提供一个示例。推论是，在游戏中玩一场比赛后，有望能够熟练地扮演任何角色并击败任何对手。
- 少次学习，向模型提供一组小示例。这就像在新游戏中执行两到五个任务，然后有望完全掌握游戏。
这可能有点令人惊讶，但保持编辑器中打开一个或两个标签页允许 GitHub Copilot 从标签页中获取上下文。她警告说，打开的标签页过多会降低 Copilot 建议的质量。
我们的女主角 Dawson 喜欢这些建议和结果，但她实际上想获得代码反馈。Scarlett 说， Copilot 带有聊天功能，可用于执行修复错误、格式化日期、重构代码、测试代码和 生成 测试等任务。她说，可以要求它识别任何错误，然后要求它提供一个简短的解释并提供解决方案。然后，她演示了要求 GitHub Copilot 使用开源 JavaScript 测试框架 Jest 生成一个测试。（Microsoft 的 Copilot 也提供聊天界面。）
Scarlett 补充说，通过使用 Copilot，开发者可以做到的不仅仅是提高工作效率。她表示，Copilot 还可以提升心理安全感，尤其对于容易出现冒名顶替综合征的新手开发者或其他人来说。“
遗憾的是，事实是心理安全感在工作中并不总是很常见，尤其是在历史悠久的公司里，对于少数群体尤其如此，”她说。“初学者可以通过 Copilot 获得安全感，因为它可以作为同伴，在初次使用新工具时为我们提供点子。