Copilot Workspace es la versión de GitHub de la ingeniería de software impulsada por IA

¿Es el futuro del desarrollo de software un IDE impulsado por IA? GitHub está liderando la idea.

En su conferencia anual GitHub Universe en San Francisco el lunes, GitHub anunció Copilot Workspace, un entorno de desarrollo que utiliza lo que GitHub describe como «agentes impulsados ​​por Copilot» para ayudar a los desarrolladores a comprender, planificar, construir, probar y ejecutar código en lenguaje natural.

Jonathan Carter, director de GitHub Next, el equipo de I+D de software de GitHub, presenta Workspace como una especie de evolución del asistente de codificación Copilot impulsado por IA de GitHub hacia una herramienta más general, que se basa en capacidades introducidas recientemente como Copilot Chat, que permite a los desarrolladores hacer preguntas sobre el código. en lenguaje natural.

«A través de la investigación, descubrimos que, para muchas tareas, el mayor punto de fricción para los desarrolladores era comenzar y, en particular, saber cómo abordarlas. [coding] problema, saber qué archivos editar y saber cómo considerar múltiples soluciones y sus compensaciones”, dijo Carter. «Por eso queríamos crear un asistente de IA que pudiera reunirse con los desarrolladores al comienzo de una idea o tarea, reducir la energía de activación necesaria para comenzar y luego colaborar con ellos para realizar las compilaciones necesarias en toda la base central».

Según el último recuento, Copilot tenía más de 1,8 millones de clientes de pago individuales y 50.000 clientes empresariales. Pero Carter imagina una base mucho más grande, atraída por expansiones de características con un gran atractivo, como Workspace.

“Dado que los desarrolladores pasan la mayor parte de su tiempo trabajando en ellos [coding issues]creemos que podemos ayudar a empoderar a los desarrolladores todos los días a través de ‘asociaciones de pensamiento’ con la IA», dijo Carter. «Se puede pensar en Copilot Workspace como una experiencia complementaria y un entorno de desarrollo que complementa las herramientas y flujos de trabajo existentes y permite la simplificación de una clase de tareas de desarrollador… Creemos que se puede ofrecer mucho valor en un entorno de desarrollador de IA nativo que «no esté limitado por los flujos de trabajo existentes».

Ciertamente existe presión interna para que Copilot obtenga ganancias.

Copilot pierde un promedio de 20 dólares al mes por usuario, según un informe del Wall Street Journal, y algunos clientes le cuestan a GitHub hasta 80 dólares al mes. Y el número de servicios rivales sigue creciendo. Está CodeWhisperer de Amazon, que la compañía puso a disposición de desarrolladores individuales de forma gratuita a finales del año pasado. También hay startups como Magic, Tabnine, Codegen y Laredo.

Dado un repositorio de GitHub o un error específico en un repositorio, Workspace, impulsado por el modelo GPT-4 Turbo de OpenAI, puede crear un plan para (intentar) eliminar el error o implementar una nueva característica, al comprender los comentarios del repositorio y publicar las respuestas. y una base de código más grande. Los desarrolladores reciben sugerencias de código para corregir un error o una nueva característica, junto con una lista de las cosas que necesitan para validar y probar ese código, junto con controles para editarlo, guardarlo, factorizarlo o eliminarlo.

Créditos de imagen: GitHub

El código sugerido se puede ejecutar directamente en Workspace y compartirse entre los miembros del equipo a través de un enlace externo. Esos miembros del equipo, una vez en el espacio de trabajo, pueden refinar y mejorar el código como mejor les parezca.

Quizás la forma más obvia de iniciar Workspace es desde el nuevo botón «Abrir en Workspace» a la izquierda de los problemas y las solicitudes de extracción en los repositorios de GitHub. Al hacer clic en él, se abre un campo para describir la tarea de ingeniería de software a completar en lenguaje natural, como por ejemplo, «Agregar documentación para cambios a esta solicitud de extracción», que, una vez enviada, se agrega con una lista de «sesiones» dentro del nuevo . Vista de espacio de trabajo dedicada.

Créditos de imagen: GitHub

El espacio de trabajo ejecuta las solicitudes de manera sistemática paso a paso, creando una especificación, generando un plan y luego implementando ese plan. Los desarrolladores pueden profundizar en cualquiera de estos pasos para obtener una vista granular del código y los cambios sugeridos y eliminar, volver a ejecutar o reordenar los pasos según sea necesario.

«Si le pregunta a cualquier desarrollador dónde tiende a quedarse estancado en un nuevo proyecto, a menudo le escuchará decir que sabe por dónde empezar», dijo Carter. «Copilot Workspace elimina esa carga y ofrece a los desarrolladores un modelo a partir del cual empezar a iterar».

Créditos de imagen: GitHub

El espacio de trabajo ingresa a la vista previa técnica el lunes, optimizado para una variedad de dispositivos, incluido el móvil.

Es importante destacar que, dado que está en versión preliminar, Workspace no está cubierto por la política de indemnización de IP de GitHub, que promete ayudar con los honorarios legales de los clientes que enfrentan reclamos de terceros que alegan que el código generado a partir de la IA que están utilizando viola la IP. (Los modelos de IA generativa regurgitan notoriamente sus conjuntos de datos de entrenamiento, y GPT-4 Turbo fue entrenado en parte con código protegido por derechos de autor).

GitHub dice que no ha determinado cómo producirá Workspace, pero que utilizará la vista previa para «aprender más sobre el valor que ofrece y cómo lo usan los desarrolladores».

Creo que la pregunta más importante es: ¿Workspace solucionará los problemas existenciales que rodean a Copilot y otras herramientas de codificación impulsadas por IA?

Un análisis de más de 150 millones de líneas de código comprometidas con repositorios de proyectos en los últimos años realizado por GitClear, el desarrollador de la herramienta de análisis de código del mismo nombre, encontró que Copilot estaba dando como resultado «más código incorrecto enviado a las bases de código y más código que se está enviando. re-agregado en lugar de reutilizado y simplificado, creando dolores de cabeza para los encargados del mantenimiento del código.

En otros lugares, los investigadores de seguridad han advertido que Copilot y herramientas similares pueden amplificar los errores y problemas de seguridad existentes en los proyectos de software. Y los investigadores de Stanford descubrieron que los desarrolladores que aceptan sugerencias de asistentes de codificación con tecnología de inteligencia artificial tienden a producir código menos seguro. (GitHub me dijo que utiliza un sistema de prevención de vulnerabilidades basado en inteligencia artificial para intentar bloquear el código inseguro junto con un filtro de duplicación de código opcional para detectar la regurgitación de código público).

Sin embargo, los desarrolladores no le temen a la IA.

En una encuesta de StackOverflow de junio de 2023, el 44% de los desarrolladores dijeron que ahora utilizan herramientas de inteligencia artificial en su proceso de desarrollo y el 26% planea hacerlo pronto. Gartner predice que el 75% de los ingenieros de software empresarial emplearán asistentes de código de IA para 2028.

Al enfatizar la revisión humana, tal vez Workspace pueda ayudar a limpiar parte del desorden introducido por el código generado por IA. Lo descubriremos pronto cuando Workspace llegue a manos de los desarrolladores.

«Nuestro principal objetivo con Copilot Workspace es aprovechar la IA para reducir la complejidad, de modo que los desarrolladores puedan expresar su creatividad y explorar más libremente», afirmó Carter. «Realmente creemos que la combinación de humanos e IA siempre será superior a uno u otro por sí solo, y eso es lo que apostamos en Copilot Workspace».