GitHub Copilotを使って開発してみた感想

GitHub Copilot導入の経緯

業務委託で働かさせていただいている会社がGitHub Copilotのライセンスを付与してくれました。ありがたい…！
ちなみに、個人利用だと月払いで$10(約1400円)、年払いだと$100(約14,000円)です。

使ってみた感想

最もGutHub Copilotの恩恵を受けているのはテストコードを書くときですね。
正直、GitHub Copilotは複雑なロジックを組むところに関してはまだまだだと感じていますが、テストコードのような割と反復的で複雑性がないものに関しては結構的確に候補を提示してくれます。
GitHub Copilot導入後は、テストコードの実装にかかる時間が体感では2、3割ほどは削減された気がしています。

GitHub Copilotがより正確に候補を提示してくれるようにと、コメントを積極的に付与するようになったり、テストコードには概要を分かりやすく詳しく書くようになりました。

エディタはVS Codeを使っていますが、プラグインを追加してアクセス権限の付与されたGitHubアカウントでVS Codeにサインインしたら使えます。
以下のようにコメントを書くとグレーアウトした形で候補を提示してくれて、Tabキーを押すと入力できます。

提案がマッチしていないと感じた場合には、macだと「 option + [ 」のコマンドで代替候補の提示も行ってくれます。

GitHub Copilotがあると開発が効率的になる

最近だと、「エンジニアにGitHub Copilotのライセンス付与してますよ」と宣伝している企業も増えてきましたよね。エンジニアにとってGitHub Copilotの使用が許可されており、費用も負担してくれるのは魅力的。

そして、GitHub Copilotの登場と同時に「プロンプトエンジニアリング」という言葉を耳にすることが増えましたが、生成AIをよりうまく使うためにはまさにこのスキルが必要になってきそうです。

【GPT】プロンプトエンジニアリング手法まとめ - Qiita

GitHub Copilotに関しては、公式Blogでも使い方が解説されています。

How to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use cases | The GitHub Blog

エンジニアの人手不足が叫ばれている中、このような生成AIを活用することでエンジニアはより単純な仕事をAIに任せて複雑な仕事に力を注げるようになりますね。