在 GitHub 进行的一项全面研究中,GitHub Copilot 作为一种提升代码质量的工具被检验。2024年11月18日发布的研究结果显示,采用 GitHub Copilot 编写的代码在功能性、可读性、可靠性、可维护性和简洁性方面显著增强,根据 GitHub 的说法。
对开发者生产力的影响
自公开发布以来,GitHub Copilot 快速改变了软件开发。据报道,它提高了开发人员的生产力高达 55%,并增强了 85%用户的信心。然而,最新的调查试图确定它是否同样客观地提高了代码质量。
研究方法和结果
该研究涉及 202 名有经验的开发人员,分为两组:一组可以访问 GitHub Copilot,另一组没有。参与者的任务是编写 API 端点,他们的代码通过单元测试和专家评审进行评估。
结果是显著的:使用 GitHub Copilot 的开发人员通过所有单元测试的可能性高出 56%,表明代码功能性显著改善。此外,该工具帮助编写更具可读性的代码,将可读性错误减少了 13.6%。
质量指标和审批率
除了功能性之外,研究还强调了在几个质量指标上的改善。代码可读性提高了 3.62%,可靠性提高了 2.94%,可维护性提高了 2.47%,简洁性提高了 4.16%。这些改进在统计上是显著的,与 2024 年 DORA 报告的发现一致。
此外,通过 GitHub Copilot 编写的代码获得审批的可能性提高了 5%,促进了快速的漏洞修复和功能部署。
更广泛的影响
GitHub 的研究强调了像 Copilot 这样的 AI 工具提升代码质量的潜力,不仅是生产力。开发人员能够在不惧怕错误的情况下迭代代码,这表明 Copilot 赋予他们专注于提升代码质量的能力。
这些发现对于理解 AI 在软件开发中扮演的角色尤为重要,尤其是在提升开发人员信心和效率方面。随着 GitHub 继续探索其工具的影响,公司预计将获得更多关于 AI 如何推动编程创新和创造力的洞察。
结论
作为首个针对 GitHub Copilot 对代码质量影响的对照研究,这些发现确认了其在编写高质量代码中的作用。虽然以前的研究主要集中在生产力的提高上,但本研究提供了 Copilot 提升代码质量的实证证据。未来的研究可能进一步探索这些方面,提供更深入的见解,揭示 AI 在软件开发中的变革潜力。
Image source: Shutterstock