乔格·希勒（Joerg Hiller）
6月14日，2025年01:22
探索GitHub计费团队如何利用Github Copilot的编码代理有效地解决技术债务，从而确保软件的进化更平滑和提高生产率。
长期以来，技术债务在软件开发中一直是一个重大挑战，由于紧迫的截止日期和功能请求，通常会出现。但是，根据Github博客的一份报告，GitHub计费团队已经找到了一种使用Github Copilot中的编码代理有效解决此问题的方法。
技术债务从过去的编码决策，快速修复和临时解决方案中积累，最终可能导致昂贵的系统大修。尽管诸如专用冲刺和扩展时间表之类的传统方法通常会落后，但Github Copilot的AI驱动编码代理通过连续解决这些问题以及常规开发任务，提供了有希望的替代方案。
AI驱动的技术债务解决方案
Github Copilot的编码代理允许团队管理技术债务而不会破坏正在进行的开发过程。 AI代理可以处理诸如改进代码测试覆盖范围，交换依赖项，标准化代码模式，优化前端加载和识别死亡代码等任务。这些任务通常被认为是乏味且耗时的，由AI有效地管理，使开发人员专注于其项目的创新和战略方面。
编码代理在开发工作流程中的集成使Github计费团队能够连续解决技术债务，从而大大减少了这些任务上花费的时间和资源。这种方法不仅保持代码库的健康状况，还可以提高团队的生产率和软件可靠性。
平衡AI和人类专业知识
尽管像Github Copilot这样的AI代理在处理常规和重复任务方面出色，但人类专业知识仍然无法替代复杂的决策和战略计划。 AI与开发人员之间的合作使团队可以更有效地运作，而AI处理了基础工作，开发人员专注于高级挑战。
这种合作伙伴关系可确保软件保持强大且维护良好，从而阻止了技术债务的积累，这可能会导致广泛而昂贵的重写。
最大化GitHub Copilot的好处
为了充分利用Github Copilot的功能，开发人员可以遵循几种最佳实践。为AI编写明确的说明，在可管理的块中工作，掌握有效的提示以及保持严格的代码审查是必不可少的策略。这些实践确保AI贡献符合项目目标并保持代码质量。
随着软件工程的发展，Github Copilot这样的AI工具提供了重新定义技术债务如何管理的机会。采用这些技术可以导致更有效的工作流程，减少停机时间和更加维护的应用程序。
GitHub计费团队的经验强调了AI在软件开发中的变革潜力。通过将AI代理集成到他们的工作流程中，他们不仅可以更有效地解决技术债务，还可以增强他们的整体开发过程，为其他团队遵循的先例。
图像来源：Shutterstock
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