整理&撰稿 | 伊风

出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）

2月27日，微软 GitHub 在其官网宣布经过升级的 GitHub Copilot 企业版正式上线。简单讲，Copilot Enterprise 可以根据企业的知识和代码库进行定制，使 AI 辅助编码在整个软件开发生命周期中起到很大的作用。

众所周知，Github Copilot 一直是开发者的好基友。它可以围绕编程代码与开发者展开讨论，帮助工程师尽快上手工作，并减少重复模板代码编写等较为琐碎的工作任务，可以理解编程意图并帮助补全代码。

正如最近一项 GitHub 的研究显示，使用 Copilot 的开发者满意度提升了 75%。

而作为东家，微软在其季度财报更新中也一直在宣传 GitHub Copilot（依靠合作伙伴 OpenAI 的技术）的成功应用，并以该产品为模板，对包括 Office 和 Windows 在内的大部分产品进行了全面改造。可见 Copilot 对于微软核心产品升级起到了“灵魂”级别的作用。

一、已经有了个人版，企业版厉害在哪里

众所周知，Copilot 是 Github 一个不错的功能。GitHub 允许程序员在编码项目上进行协作，使用 AI 技术为编程工作赋能是该公司近期发力的方向。据报道，早先推出的 Copilot 基础版收费为每个月 19 美元，目前已有 5 万家企业客户。而新升级的 Copilot Enterprise 则将每月的费用提升至 39 美元，“能更好地解决企业代码库中特有的问题、错误及漏洞”。 

显然，Copilot Enterprise 的推出更多是充分考虑了组织机构经验知识对于开发者的意义。升级后的产品允许团队成员询问有关公共和私有代码的问题，快速了解新代码库，提高工程团队的一致性，确保公司中的每个人都能访问相同的标准和以前完成的工作。

正如 GitHub 首席执行官多姆克（Thomas Dohmke）在接受采访时说："当你加入一家大公司时，很多事情都与你在之前的工作中学到的方法大相径庭——你必须去那里阅读相关实践。"  Copilot Enterprise 旨在解决这一痛点，让程序员仅仅提出问题就可以获得回应。

所以，被称为下一代开发工具的 GitHub Copilot Enterprise 能否如愿 “显著提高了开发人员的工作效率和幸福感”呢？

整体来看，此次 Copilot 的全新升级有三大亮点，技术管理者或许会非常心动。

1.理解企业独特的代码库，上手更快

Copilot Enterprise 可以帮助开发人员简化代码导航和代码理解的工作，从而更快地实现功能、解决问题和进行代码现代化。

它通过提供清晰的代码摘要、相关建议和对代码行为查询的快速应答，帮助初级开发人员更快地上手工作，协助资深开发人员处理实时事件，并帮助优化已老化的代码库。

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2.聊天直接集成到Github中，访问更快，可根据组织定制

Copilot Enterprise 将聊天直接集成到 GitHub.com 中，使开发人员能够在公司的代码库中用自然语言提问并获得答案，还能引导他们访问相关文档或现有解决方案。这有助于代码大规模的快速迭代，并在整个过程中提供个性化帮助和建议，同时根据组织特定的代码库和标准优化代码。

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3.自动生成拉取请求摘要，审核更快

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

二、快是快，程序员买单仍有变数

诚然，AI 辅助开发正成为新趋势，也是现下许多技术管理者看重和着重培养的新技能。但是，AI 生成工具总要面临“黑盒”所带来的技术风险。

首先，AI 可能会错误地将其他商业代码复制到生成的代码中，这很难被程序员发现，却足以为企业带来侵权风险。此前就有新闻报道过，Copilot 在 “平方根倒数速算法” 的请求下，直接抄袭了游戏《雷神之锤3》（Quake 3）中使用的一段经典代码，甚至连代码注释也原封不动地进行了“搬运”。

其次，使用 Copilot Enterprise 阅读企业代码库，可能产生的泄露也是在使用商业版服务时不得不慎重考虑的因素之一。用户无法确定哪些代码内容被储存和上传了，也不能保证 Copilot 不会使用企业代码库作为训练素材，虽然 GitHub 此前曾声明过不与其他用户共享所存储的私人代码。

此外，AI 对代码质量的降低也令许多开发者感到失望和不满。GitClear 的一份调查报告，对 AI 辅助工具如何影响代码编写的质量进行了分析，从近 4 年、超过 1.5 亿行被修改的代码来看，发现流失代码（代码存在质量差、维护困难、性能低下等问题）数量显著增加，而重用代码数量则在“令人担忧的”下降。

所以，就有网友直截了当地在 Dohmke 的推文下表达自己的弃用之心，并倔强地表示“我自己的代码自己写”。

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不得不说，生成式 AI 任重道远，即便是最为看好的编程场景，依旧有着不少挑战等待解决。

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