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(yè)版正式上線。簡單講，Copilot Enterprise 可以根據企業(yè)的知識和代碼庫進行定制，使 AI 輔助編碼在整個軟件開發(fā)生命周期中起到很大的作用。

眾所周知，Github Copilot 一直是開發(fā)者的好基友。它可以圍繞編程代碼與開發(fā)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(fā)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?？梢?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(yè)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(fā)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(yè)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(yè)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(fā)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(zhí)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(fā)工具的 GitHub Copilot Enterprise 能否如愿 “顯著提高了開發(fā)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(yè)獨特的代碼庫，上手更快

Copilot Enterprise 可以幫助開發(fā)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(fā)人員更快地上手工作，協助資深開發(fā)人員處理實時事件，并幫助優(yōu)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(fā)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(guī)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(yōu)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(fā)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(jié)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(fā)正成為新趨勢，也是現下許多技術管理者看重和著重培養(yǎng)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(yè)代碼復制到生成的代碼中，這很難被程序員發(fā)現，卻足以為企業(yè)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(yè)代碼庫，可能產生的泄露也是在使用商業(yè)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(yè)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(fā)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(fā)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(zhàn)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