整理&撰稿 | 伊風

出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）

2月27日，微軟 GitHub 在其官網宣布經過升級的 GitHub Copilot 企業版正式上線。簡單講，Copilot Enterprise 可以根據企業的知識和代碼庫進行定制，使 AI 輔助編碼在整個軟件開發生命周期中起到很大的作用。

眾所周知，Github Copilot 一直是開發者的好基友。它可以圍繞編程代碼與開發者展開討論，幫助工程師盡快上手工作，并減少重復模板代碼編寫等較為瑣碎的工作任務，可以理解編程意圖并幫助補全代碼。

正如最近一項 GitHub 的研究顯示，使用 Copilot 的開發者滿意度提升了 75%。

而作為東家，微軟在其季度財報更新中也一直在宣傳 GitHub Copilot（依靠合作伙伴 OpenAI 的技術）的成功應用，并以該產品為模板，對包括 Office 和 Windows 在內的大部分產品進行了全面改造。可見 Copilot 對于微軟核心產品升級起到了“靈魂”級別的作用。

一、已經有了個人版，企業版厲害在哪里

眾所周知，Copilot 是 Github 一個不錯的功能。GitHub 允許程序員在編碼項目上進行協作，使用 AI 技術為編程工作賦能是該公司近期發力的方向。據報道，早先推出的 Copilot 基礎版收費為每個月 19 美元，目前已有 5 萬家企業客戶。而新升級的 Copilot Enterprise 則將每月的費用提升至 39 美元，“能更好地解決企業代碼庫中特有的問題、錯誤及漏洞”。 

顯然，Copilot Enterprise 的推出更多是充分考慮了組織機構經驗知識對于開發者的意義。升級后的產品允許團隊成員詢問有關公共和私有代碼的問題，快速了解新代碼庫，提高工程團隊的一致性，確保公司中的每個人都能訪問相同的標準和以前完成的工作。

正如 GitHub 首席執行官多姆克（Thomas Dohmke）在接受采訪時說："當你加入一家大公司時，很多事情都與你在之前的工作中學到的方法大相徑庭——你必須去那里閱讀相關實踐。"  Copilot Enterprise 旨在解決這一痛點，讓程序員僅僅提出問題就可以獲得回應。

所以，被稱為下一代開發工具的 GitHub Copilot Enterprise 能否如愿 “顯著提高了開發人員的工作效率和幸福感”呢？

整體來看，此次 Copilot 的全新升級有三大亮點，技術管理者或許會非常心動。

1.理解企業獨特的代碼庫，上手更快

Copilot Enterprise 可以幫助開發人員簡化代碼導航和代碼理解的工作，從而更快地實現功能、解決問題和進行代碼現代化。

它通過提供清晰的代碼摘要、相關建議和對代碼行為查詢的快速應答，幫助初級開發人員更快地上手工作，協助資深開發人員處理實時事件，并幫助優化已老化的代碼庫。

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2.聊天直接集成到Github中，訪問更快，可根據組織定制

Copilot Enterprise 將聊天直接集成到 GitHub.com 中，使開發人員能夠在公司的代碼庫中用自然語言提問并獲得答案，還能引導他們訪問相關文檔或現有解決方案。這有助于代碼大規模的快速迭代，并在整個過程中提供個性化幫助和建議，同時根據組織特定的代碼庫和標準優化代碼。

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3.自動生成拉取請求摘要，審核更快

有了生成的拉取請求摘要，開發人員可以花更少的時間起草，更多的時間進行合并。借助 Copilot Enterprise 分析拉取請求差異的功能，審核人員可以快速了解提議的變更，節省了解變更的時間，從而有更多時間提供有價值的反饋。

二、快是快，程序員買單仍有變數

誠然，AI 輔助開發正成為新趨勢，也是現下許多技術管理者看重和著重培養的新技能。但是，AI 生成工具總要面臨“黑盒”所帶來的技術風險。

首先，AI 可能會錯誤地將其他商業代碼復制到生成的代碼中，這很難被程序員發現，卻足以為企業帶來侵權風險。此前就有新聞報道過，Copilot 在 “平方根倒數速算法” 的請求下，直接抄襲了游戲《雷神之錘3》（Quake 3）中使用的一段經典代碼，甚至連代碼注釋也原封不動地進行了“搬運”。

其次，使用 Copilot Enterprise 閱讀企業代碼庫，可能產生的泄露也是在使用商業版服務時不得不慎重考慮的因素之一。用戶無法確定哪些代碼內容被儲存和上傳了，也不能保證 Copilot 不會使用企業代碼庫作為訓練素材，雖然 GitHub 此前曾聲明過不與其他用戶共享所存儲的私人代碼。

此外，AI 對代碼質量的降低也令許多開發者感到失望和不滿。GitClear 的一份調查報告，對 AI 輔助工具如何影響代碼編寫的質量進行了分析，從近 4 年、超過 1.5 億行被修改的代碼來看，發現流失代碼（代碼存在質量差、維護困難、性能低下等問題）數量顯著增加，而重用代碼數量則在“令人擔憂的”下降。

所以，就有網友直截了當地在 Dohmke 的推文下表達自己的棄用之心，并倔強地表示“我自己的代碼自己寫”。

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不得不說，生成式 AI 任重道遠，即便是最為看好的編程場景，依舊有著不少挑戰等待解決。

參考鏈接：

1.https://github.blog/2024-02-27-github-copilot-enterprise-is-now-generally-available/

2.https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-02-27/microsoft-s-github-offers-companies-souped-up-ai-coding-tool?srnd=technology-vp3.https://www.gitclear.com/coding_on_copilot_data_shows_ais_downward_pressure_on_code_quality