整理&撰稿 | 伊风

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2月27日，微软 GitHub 宣布在其官网升级的 GitHub Copilot 公司版正式上线。简而言之，Copilot Enterprise 可根据企业的知识和代码库进行定制， AI 在整个软件开发生命周期中，辅助编码起着重要作用。

众所周知，Github Copilot 一直是开发者的好朋友。它可以与开发者讨论编程代码，帮助工程师尽快开始工作，减少模板代码编写等琐碎任务，理解编程意图，帮助完成代码。

就像最近一个一样 GitHub 研究表明，使用 Copilot 开发者满意度提高了 75%。

而且作为东家，微软在季度财报更新中也一直在宣传。 GitHub Copilot(依赖合作伙伴 OpenAI 技术)应用成功，并以此产品为模板，对包括 Office 和 Windows 大多数产品都进行了全面改造。可以看出。 Copilot 对微软核心产品的升级起到了“灵魂”的作用。

首先，已经有了个人版本，企业版的实力在哪里？

众所周知，Copilot 是 Github 功能很好。GitHub 允许程序员在编码项目上合作，使用 AI 技术赋能编程工作是公司近期发力的方向。根据报道，早些时候推出的 Copilot 每月收取基本费用 19 现在已经有了美元 5 万家企业客户。而新升级的 Copilot Enterprise 然后把每月的费用提高到每月的费用 39 美元，“可以更好地解决企业代码库中独特的问题、错误和漏洞”。 

显然，Copilot Enterprise 更多的引入充分考虑了组织经验和知识对开发者的意义。升级后的产品允许团队成员询问公共和私人代码，快速了解新代码库，提高工程团队的一致性，确保公司每个人都能访问相同的标准和之前完成的任务。

正如 GitHub 多姆克，首席执行官（Thomas Dohmke）在一次采访中，他说:“当你加入一家大公司时，很多事情和你在之前的工作中学到的方法有很大的不同——你必须去那里阅读相关的实践。”  Copilot Enterprise 旨在解决这个痛点，让程序员只要提出问题就能得到回应。

因此，被称为下一代开发工具的人 GitHub Copilot Enterprise 能否如愿 "显著提高了开发者的工作效率和幸福感"？

总的来说，这次 Copilot 新升级有三个亮点，技术经理也许会很兴奋。

了解企业独特的代码库，更快地开始。

Copilot Enterprise 能帮助开发者简化代码导航和代码理解的工作，从而更快地实现功能，解决问题，实现代码现代化。

它帮助初级开发人员更快地开始工作，帮助资深开发人员处理实时事件，并通过提供清晰的代码摘要、相关建议和快速响应代码行为查询，帮助优化老化的代码库。

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聊天直接集成到Github中，访问速度更快，可以根据组织定制。

Copilot Enterprise 直接将聊天整合到一起 GitHub.com 在这种情况下，开发者可以用自然语言在公司的代码库中提问并得到答案，并引导他们访问相关文档或现有解决方案。这将有助于大规模快速迭代代代码，并在整个过程中提供个性化的帮助和建议，同时根据特定的代码库和标准对代码进行优化。

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自动生成拉取请求摘要，审核速度更快

有了生成的拉取请求摘要，开发者可以花更少的时间起草，花更多的时间合并。借助于 Copilot Enterprise 审核员可以快速了解提议的变更，节省了解变更的时间，从而有更多的时间提供有价值的反馈，分析拉取请求差异的功能。

第二，快是快，程序员买单仍然有变数。

诚然，AI 辅助性发展正在成为一种新的趋势，也是当今许多技术管理者重视和重视培养的新技能。但AI 生成工具总是面临着“黑盒”带来的技术风险。

首先，AI 程序员很难发现其它商业代码可能会错误地复制到生成的代码中，但足以给企业带来侵权风险。此前有新闻报道，Copilot 在 平方根倒数速算法 直接抄袭游戏《雷神之锤3》的请求（Quake 3)使用的一段经典代码，甚至连代码注释都是原封不动地“处理”的。

其次，使用 Copilot Enterprise 阅读企业代码库也是使用商业版服务时必须慎重考虑的因素之一。用户无法确定哪些代码内容已经存储和上传，也无法保证。 Copilot 尽管企业代码库不能用作培训材料， GitHub 此前曾声明过不与其他用户共享存储的私人代码。

此外，AI 降低代码质量也让很多开发者感到失望和不满。GitClear 一份调查报告，是的 AI 对辅助工具如何影响代码编写的质量进行了分析， 4 年、超过 1.5 根据被修改的代码，发现丢失的代码数量(代码存在质量差、维护困难、性能低下等问题)明显增加，而重用的代码数量正在“令人担忧”下降。

因此，也有网友直截了当地的网友。 Dohmke 在推文下表达自己的弃用之心，并固执地表示“我自己的代码是自己写的”。

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必须说，生成式 AI 任重道远，即使是最看好的编程场景，仍然有许多挑战等待解决。

参考链接：

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