GitHub Copilot: AI-assistent voor developers

Software ontwikkelen zonder AI? Waarom zou je dat nog doen? Waar developers vroeger afhankelijk waren van Stack Overflow en handmatige debugging, biedt GitHub Copilot nu realtime ondersteuning direct in de code-editor. Dit AI-gestuurde hulpmiddel helpt bij het schrijven, debuggen en documenteren van code. Maar wat maakt GitHub Copilot bijzonder? En waarom zou jij het moeten gebruiken?

Wat is GitHub Copilot?

GitHub Copilot is een AI-assistent die automatisch codevoorstellen doet terwijl je programmeert. Het is ontwikkeld door GitHub en OpenAI en werkt in populaire editors zoals Visual Studio Code, JetBrains IDE’s en Neovim. Door gebruik te maken van machine learning begrijpt Copilot de context van je code.

Waarom is GitHub Copilot zo handig?

Sneller programmeren

GitHub Copilot vult automatisch code aan en helpt bij repetitieve taken. Dit bespaart tijd en verhoogt de productiviteit.

Ondersteuning voor meerdere talen

GitHub Copilot werkt met populaire programmeertalen zoals C#, Python, JavaScript, Java, C++, Powershell en meer. Ken je als programmeur een taal niet zo goed maar snap je wel de basis programmeerconcepten? Dan is GitHub Copilot uitstekend om te gebruiken: alle eigenschappen zoals indentatie of basisfuncties weet GitHub Copilot, waardoor het niet nodig is om via Google op te zoeken wat de precieze schrijfwijze van een substring is.

Foutoplossing en debugging

Door AI-gegenereerde suggesties kan GitHub Copilot helpen bij het verbeteren van codekwaliteit en het oplossen van bugs.

Betere documentatie

GitHub Copilot kan automatisch commentaar en documentatie genereren, zodat je code beter leesbaar blijft.

Het schrijven van tests

Voor veel developers is het schrijven van allerlei soorten tests niet de leukste taak. Toch zijn goed geschreven tests van belang om bugs te voorkomen en de stabiliteit van een project te waarborgen. Ik ken zelfs verhalen van opdrachtgevers die testen schrijven niet zo belangrijk vinden (“Als je die testen nou niet schrijft, kan het product dan sneller en goedkoper opgeleverd worden?”). Dit leidt op de lange termijn juist tot hogere onderhoudskosten en mogelijke downtime.

Gelukkig kan GitHub Copilot ook hierbij helpen: de AI-assistent helpt bij het genereren van unit tests, waardoor je minder tijd kwijt bent aan het handmatig schrijven ervan.

Blijf kritisch op gegenereerde tests

Het blijft belangrijk om de basisconcepten te kennen rondom het schrijven van een goede test. Hoewel GitHub Copilot testcode genereert op basis van patroonherkenning, betekent dit niet altijd dat de tests volledig betrouwbaar zijn.

Een paar aandachtspunten op een rijtje:

• Vermijd te veel mocking: er kan zomaar een test worden geschreven welke teveel gebruik maakt van mocking, waardoor de test altijd slaagt ongeacht de output van de functie. Mocking is het simuleren van afhankelijkheden in de softwaretests om gedrag te isoleren en gecontroleerd te testen. Dit wordt vooral gebruikt om te voorkomen dat een test een live database nodig heeft.
• Controleer tests handmatig: controleer de gegenereerde tests en pas waar nodig aan om de betrouwbaarheid te waarborgen.
• Test de test: verander bewust iets in de functie en controleer of de test correct faalt.