Люблю пробовать новые штуки и работать эффективней. Поэтому как только появился Github Copilot, начал его тестить. Было лучше tabnine - иногда даже функцию дописывал, но всё равно не то.
Особенно хорошо тупость и ограничения Github Copilot можно увидеть на этом примере.
Есть класс, в котором, исходя из тайпингов, баг в конструкторе. Спрашиваем у Github Copilot есть ли баг - "нет, нет бага" (скрин 1).
1️⃣ Это первая проблема Github Copilot - там не флагманская модель OpenAI под капотом, там что то заметно более тупое
2️⃣ Вторая проблема видна на моем втором вопросе (на скрине 1), где копайлот мне вкорячил импорт, который на самом деле имеется в 1ой строчке файла. То есть он при выделении текста и вопросе смотрит локально, а не по всему файлу / кодовой базе.
Это очень неудобно. Для максимальной эффективности AI копайлотов им нужен наибольший возможный контекст - вся кодовая база.
Модель OpenAI справляется с задачей без проблем, просто смотря на эти 5 строчек (скрин 2)
Так вот, на прошлой неделе попробовал новую IDE-шку - cursor.sh (vscode с AI наворотами)
И пока кажется, что это прям топ 🔥 Как минимум, там умная OpenAI модель (gpt-4 / gpt-4o на выбор) под капотом и это делает все остальные фичи типа вопросов по всей кодовой базе не бесполезными.
С задачкой она конечно справилась (скрин 3).
Ещё есть офигенная фича (в бете пока), которая предсказывает куда ты направишь курсор после текущей отредактированной строчки и предлагает правки. Несколько раз уже срабатывало так, что прям как магия какая-то 🤯 просто кликаешь Accept и IDE правит код последовательно по всему файлу
В общем cursor очень нравится, буду в нем теперь работать. А там может и полноценный AI программист появится и будет за меня кодить 🤖
Но! Никакая машина не догадалась написать в одну строчку, как истинный python мастер
self._instruction_injection = instruction_injection.strip() if instruction_injection else None@building_singularity