Copilot Free in Visual Studio 2022

• Usare comandi barra per specificare rapidamente attività comuni come /explain  per ottenere spiegazioni del codice.
• Definire l’ambito della chat per file specifici usando riferimenti.
• Esaminare l’ origine usata da Copilot per generare la risposta.
• Usare  thread diversi per ogni chat di Copilot in modo da mantenere contesti diversi in ogni chat.

Altre informazioni su come usare chat di Copilot in Visual Studio.

È anche possibile tenere traccia delle conversazioni relative a GitHub Copilot tramite il forum di discussione di GitHub.

Altre informazioni sulla fatturazione per GitHub Copilot.

GitHub Copilot trasforma l’esperienza degli sviluppatori. Supportato dai leader nell’intelligenza artificiale, Copilot fornisce assistenza contestualizzata per tutto il ciclo di vita di sviluppo del software, dai completamenti del codice e l’assistenza tramite chat nell’IDE alle spiegazioni del codice e alle risposte ai documenti in GitHub e altro ancora. Grazie all’elevazione del flusso di lavoro di Copilot, gli sviluppatori possono concentrarsi su più aspetti: valore, innovazione e felicità.

GitHub Copilot consente agli sviluppatori di dedicare più energia alla risoluzione dei problemi e alla collaborazione e di dedicare meno impegno ad attività comuni e boilerplate. Questo è il motivo per cui gli sviluppatori che usano Copilot segnalano una maggiore soddisfazione per il proprio lavoro rispetto a quelli che non lo fanno e sono fino al 55% più produttivi nella scrittura di codice senza alcun vincolo di qualità, il che si aggiunge a sviluppatori impegnati che distribuiscono software di qualità più velocemente. Senza sacrificare la qualità, il tutto si aggiunge a sviluppatori impegnati che distribuiscono più rapidamente software straordinario.

GitHub Copilot si integra con gli editor leader, tra cui Visual Studio Code, Visual Studio, I/O JetBrains e Neovim e, diversamente da altri assistenti di codifica per intelligenza artificiale, è integrato in GitHub in modo nativo. Passando a milioni di singoli utenti e decine di migliaia di clienti aziendali, Copilot è lo strumento di sviluppo di intelligenza artificiale più ampiamente adottato a livello mondiale e il vantaggio competitivo che gli sviluppatori chiedono per nome.

Per altre informazioni sull’uso generale di GitHub Copilot, sull’impatto sui prodotti, sull’umano, sulla riservatezza e sulla privacy, vedere l’elenco completo delle  domande frequenti di GitHub Copilot.

È stato eseguito il training di GitHub Copilot in tutte le lingue visualizzate nei repository pubblici. Per ogni lingua, la qualità dei suggerimenti ricevuti può dipendere dal volume e dalla diversità dei dati di training per tale lingua. Ad esempio, JavaScript è ben rappresentato nei repository pubblici ed è uno dei linguaggi supportati migliori di GitHub Copilot. Le lingue con meno rappresentazione nei repository pubblici possono produrre meno suggerimenti o suggerimenti meno affidabili.

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GitHub Copilot è basato su modelli generativi di intelligenza artificiale sviluppati da GitHub, OpenAI e Microsoft. È stato eseguito il training su testo in linguaggio naturale e codice sorgente da origini disponibili pubblicamente, incluso il codice nei repository pubblici su GitHub.

Per altre informazioni sull’uso generale di GitHub Copilot, sull’impatto sui prodotti, sull’umano, sulla riservatezza e sulla privacy, vedere l’elenco completo delle  domande frequenti di GitHub Copilot.

Quando si pensa alla proprietà intellettuale e ai problemi di open source, è fondamentale comprendere il funzionamento di GitHub Copilot. I modelli di intelligenza artificiale che creano i suggerimenti di Copilot possono essere sottoposti a training sul codice pubblico, ma non contengono codice. Quando generano un suggerimento, non “copiano e incollano” da alcuna codebase.

• Per generare un suggerimento di codice, l’estensione Copilot inizia esaminando il codice nell’editor, concentrando l’attenzione sulle righe subito prima e dopo il cursore, ma anche sulle informazioni che includono altri file aperti nell’editor e sugli URL di repository o percorsi di file per identificare il contesto pertinente. Le informazioni vengono inviate al modello di Copilot, per ottenere una determinazione probabilistica del prossimo futuro e generare suggerimenti.
• Per generare un suggerimento per la chat nell’editor di codice, l’estensione Copilot crea un prompt contestuale combinando il prompt con un contesto aggiuntivo, incluso il file di codice aperto nel documento attivo, la selezione del codice e le informazioni generali sull’area di lavoro, ad esempio framework, lingue e dipendenze. Le informazioni vengono inviate al modello di Copilot, per ottenere una determinazione probabilistica del prossimo futuro e generare suggerimenti.
• Per generare un suggerimento per la chat su GitHub.com, ad esempio fornendo una risposta a una domanda dal prompt della chat, Copilot crea un prompt contestuale combinando il prompt con un contesto aggiuntivo, inclusi i prompt precedenti, le pagine aperte in GitHub.com e il contesto recuperato dalla codebase o dalla ricerca di Bing. Le informazioni vengono inviate al modello di Copilot, per ottenere una determinazione probabilistica del prossimo futuro e generare suggerimenti.

Per altre informazioni sull’uso generale di GitHub Copilot, sull’impatto sui prodotti, sull’umano, sulla riservatezza e sulla privacy, vedere l’elenco completo delle  domande frequenti di GitHub Copilot.

• Dati di engagement degli utenti: sono inclusi identificatori pseudonimi acquisiti nelle interazioni degli utenti con Copilot, ad esempio completamenti accettati o ignorati, messaggi di errore, registri di sistema e metriche di utilizzo del prodotto.
• Prompt: questi sono input per la chat o il codice, insieme al contesto, inviati all’intelligenza artificiale di Copilot per generare suggerimenti.
• Suggerimenti: queste sono le righe di codice generate dall’intelligenza artificiale o le risposte di chat fornite agli utenti in base alle loro richieste.
• Dati di feedback: comprende il feedback degli utenti in tempo reale, incluse le reazioni (ad esempio, pollice in su/giù) e commenti facoltativi, insieme al feedback dei ticket di supporto.

Per altre informazioni sull’uso generale di GitHub Copilot, sull’impatto sui prodotti, sull’umano, sulla riservatezza e sulla privacy, vedere l’elenco completo delle  domande frequenti di GitHub Copilot.

Il modo in cui GitHub usa i dati di Copilot dipende dal modo in cui l’utente accede a Copilot e per quale scopo. Gli utenti possono accedere a GitHub Copilot tramite il Web, le estensioni, le app per dispositivi mobili, il terminale del computer e vari IDE (ambienti di sviluppo integrati). GitHub usa in genere i dati personali per:

• Distribuire, gestire e aggiornare i servizi in base alla configurazione e all’utilizzo del cliente, per garantire esperienze e consigli personalizzati
• Risoluzione dei problemi, che comporta la prevenzione, il rilevamento, la risoluzione e la mitigazione dei problemi, inclusi gli incidenti di sicurezza e i problemi relativi al prodotto, correggendo i bug software e mantenendo le funzionalità e l’aggiornamento del Servizi online
• Migliorare la produttività, l’affidabilità, l’efficacia, la qualità, la privacy, l’accessibilità e la sicurezza degli utenti mantenendo il servizio aggiornato e operativo

Queste procedure sono indicate nel Contratto di protezione dei dati (DPA) di GitHub, che specifica gli impegni di gestione dei dati nei confronti dei clienti del titolare del trattamento dei dati.

GitHub usa anche determinati dati personali con l’autorizzazione del cliente ai sensi del DPA, per gli scopi seguenti:

• Gestione fatturazione e account
• Rispettare e risolvere gli obblighi legali
• Per il rilevamento di abusi, la prevenzione e la protezione da abusi, la ricerca di virus e la scansione per rilevare violazioni delle condizioni d’uso
• Generare report di riepilogo per il calcolo delle commissioni dei dipendenti e degli incentivi per i partner
• Produrre report aggregati per uso interno e pianificazione strategica, che coprono aree quali la previsione, l’analisi dei ricavi, la pianificazione della capacità e la strategia del prodotto

Per informazioni dettagliate sulle attività di elaborazione dei dati di GitHub come controller, in particolare per i clienti singoli di Copilot, vedere l’informativa sulla privacy di GitHub.

Le considerazioni principali sull’indirizzo IP per GitHub Copilot si riferiscono al copyright. Il modello che supporta Copilot viene sottoposto a training su un’ampia raccolta di codice accessibile pubblicamente, che può includere codice protetto da copyright, e i suggerimenti di Copilot (in rari casi) possono essere simili al codice su cui è stato eseguito il training del modello. Ecco alcune informazioni di base da conoscere su queste considerazioni:

La legge sul copyright consente l’uso di lavori protetti da copyright per il training di modelli di intelligenza artificiale: nei paesi di tutto il mondo sono previste disposizioni nelle leggi sul copyright che consentono ai computer di apprendere, comprendere, estrarre modelli e fatti da materiali protetti da copyright, incluso il codice software. Ad esempio, l’Unione Europea, il Giappone e Singapore hanno disposizioni rapide che consentono l’apprendimento automatico per sviluppare modelli di intelligenza artificiale. Altri paesi, tra cui Canada, India e il Stati Uniti consentono anche tale training in base alle rispettive disposizioni di fair use/fair dealing. È stato eseguito il training del modello di intelligenza artificiale di GitHub Copilot con l’uso del codice dei repository pubblici di GitHub, accessibili pubblicamente e nell’ambito dell’uso consentito del copyright.

Cosa c’è di più sui rischi di copyright nei suggerimenti? In rare istanze (meno di 1% in base alle ricerche di GitHub), i suggerimenti di GitHub possono corrispondere ad esempi di codice usato per eseguire il training del modello di intelligenza artificiale di GitHub. Anche in questo caso, Copilot non “cerca” o “copia e incolla” il codice, ma usa invece il contesto dell’area di lavoro di un utente per sintetizzare e generare un suggerimento.

La nostra esperienza mostra che è più probabile che i suggerimenti corrispondenti si verifichino in due situazioni: (i) quando nell’editor di codice è presente poco o nessun contesto per sintetizzare il modello di Copilot oppure (ii) quando un suggerimento corrispondente rappresenta un approccio o un metodo comune. Se un suggerimento di codice corrisponde al codice esistente, esiste il rischio che l’uso di tale suggerimento possa attivare attestazioni di violazione del copyright, che dipendono dalla quantità e dalla natura del codice usato e dal contesto di utilizzo del codice. In molti modi, si tratta dello stesso rischio che si verifica quando si usa codice non originato da uno sviluppatore, ad esempio la copia di codice da un’origine online o il riutilizzo del codice da una libreria. Questo è il motivo per cui le organizzazioni e gli sviluppatori responsabili consigliano agli utenti di usare i criteri di analisi del codice per identificare e valutare il codice corrispondente potenziale.

In Copilot è possibile scegliere se consentire a Copilot di suggerire completamenti del codice corrispondenti al codice disponibile pubblicamente in GitHub.com. Per altre informazioni, vedere “Configurazione delle impostazioni di GitHub Copilot in GitHub.com”. Se sono stati consentiti suggerimenti corrispondenti al codice pubblico, GitHub Copilot può fornire dettagli sul codice corrispondente quando si accettano tali suggerimenti. La corrispondenza del codice non significa necessariamente violazione del copyright, quindi spetta all’utente determinare se usare il suggerimento e cosa e chi attribuire (insieme ad altre condizioni di conformità delle licenze) in circostanze appropriate.

Per altre informazioni sull’uso generale di GitHub Copilot, sull’impatto sui prodotti, sull’umano, sulla riservatezza e sulla privacy, vedere l’elenco completo delle domande frequenti di GitHub Copilot.