Jak używać narzędzia GitHub Copilot – asystenta AI w programowaniu? 

Według badań firmy McKinsey rozwiązania AI i low-code mogą pozytywnie wpłynąć na produktywność deweloperów, zwiększając ją nawet o 45%. Jednym z cenionych narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji jest GitHub Copilot, który zmienia oraz usprawnia proces programowania.

Jak korzystać z GitHub Copilot w codziennym programowaniu? 

Aby rozpocząć korzystanie z GitHub Copilot, musimy spełnić kilka prostych warunków.

Po pierwsze – jeśli nie posiadamy konta na github.com – musimy je założyć. Będzie to niezbędny krok do aktywowania subskrypcji naszego asystenta. Jeśli to mamy już za sobą, logujemy się na swoje konto, wybieramy pakiet, który odpowiada naszym potrzebom. Dostępnych mamy kilka wariantów – od planu darmowego służącego do nauki po plan dla profesjonalistów. 

Kolejnym krokiem, jaki musimy podjąć, jest uruchomienie naszego ulubionego edytora kodu i instalacja wtyczki. Następnie łączymy swoje konto GitHub z IDE i nasz osobisty asystent jest gotowy do pracy. Od tej pory GitHub Copilot analizuje kod w naszych plikach! 

Dzięki analizie Copilot jest w stanie podpowiedzieć nam kolejne linie, metody oraz algorytmy. W chwili, gdy zaczynamy pisać kod, asystent proponuje autouzupełnienie – możemy je zaakceptować, wciskając klawisz Tab, lub odrzucić. 

Różnica pomiędzy autouzupełnianiem kodu, jaką znamy z popularnych IDE (VSC lub JetBrains), jest taka, że edytory udzielają nam podpowiedzi, bazując na wcześniej zadeklarowanych klasach, zmiennych, metodach oraz zasadach składni. 
 
Copilot idzie nieco dalej. Wykorzystuje AI oraz modele językowe do przewidywania całych bloków kodu. Nie jest ograniczony jedynie składnią – sugeruje gotowe metody, a nawet algorytmy; podpowiedzi są dużo bardziej zaawansowane niż w przypadku tradycyjnego autouzupełniania. 

// Create a function to validate an email address 
function isValidEmail(email: string): bBoolean{...}

Skuteczne okazuje się również generowanie kodu na podstawie komentarzy. Przykładowo, gdy chcemy napisać metodę, możemy po prostu opisać ją jako komentarz, a Copilot zaproponuje gotową implementację: 
  

Kolejnym sposobem na skuteczną komunikację z Copilotem jest też funkcja czatu. Wystarczy, że wciśniemy kombinację klawiszy CTRL + I i pojawi się okienko, w którym możemy zadawać pytania naszemu asystentowi. 

Jakie możliwości funkcji GitHub Copilot oferuje programistom? 

Asystent AI może wspierać nas na różnych etapach rozwoju oprogramowania: 

• Generowanie kodu w czasie rzeczywistym – analizuje nasze poczynania i sugeruje zmiany – od pojedynczych sugestii po całe klasy lub funkcje. 

• Tworzenie całych struktur kodu – gdy poprosimy Copilota o wygenerowanie całego komponentu, np. w React / Angularze, modułu w Nest.js lub zapytań SQL – bez problemu zareaguje wygenerowaniem odpowiednich linii kodu. 

// Create a service to connect to the API 
  

• Tworzenie testów jednostkowych – ogromną zaletą Copilota jest możliwość autotworzenia UT. Jest w stanie wygenerować testy, np. w znanych frameworkach, jak Jest czy Jasmine. Na podstawie analizy implementacji funkcji podpowiada nam odpowiednie przypadki testowe. 

// Create a UT for getUsers function. 
  

• Optymalizowanie oraz refaktoring kodu – któż z nas nie widział mnóstwa powtarzających się metod lub niewydajnych rozwiązań? Copilot bierze ten ciężar na siebie i sugeruje alternatywy – bardziej wydajne i zgodne z najlepszymi zasadami. 

• Generowanie dokumentacji kodu – Copilot może pomóc w generowaniu użytecznych komentarzy w formacie JSDoc lub Markdown, dzięki czemu ułatwimy innym programistom pracę nad naszym kodem – nie tracąc czasu na ręczne pisanie komentarzy. 

/** 
* Gets user data based on user ID 
* @param userId – user ID 
* @returns User object or null 
*/ 
  

Jak GitHub Copilot może pomóc w rozwiązywaniu problemów z kodem? 

Poza standardową pomocą w codziennych czynnościach związanych z kodem Copilot zapewnia także wsparcie w debugowaniu i naprawianiu błędów. Jest w stanie przeanalizować kod pod kątem potencjalnych bugów, np.: 

• Nieodpowiednia składnia – brak nawiasu, średnika czy innego elementu składniowego. 

• Naprawa nieprawidłowych typów – np. próba przypisania nieodpowiedniego typu do zmiennej. 

• Błędne / nieistniejące nazwy zmiennych lub funkcji. 

Jeśli mamy problem z działaniem metody – wystarczy, że zakomunikujemy to naszemu pomocnikowi: 

// The following function is not working properly, fix it 
function getUserData(id: number) { 
  return fetch(`/api/user/${id}`).then((res) => res.json()); 
} 
  

Otrzymamy poprawiony kod: 

async function getUserData(id: number) { 
  try { 
    const response = await fetch(`/api/user/${id}`); 
    if (!response.ok) throw new Error("data download error"); 
    return await response.json(); 
  } catch (error) { 
    console.error(error); 
    return null; 
  } 
} 
  

Jakie są najlepsze praktyki podczas korzystania z GitHub Copilot? 

• Zawsze sprawdzaj wygenerowany kod. Copilot generuje kod, który na pierwszy rzut oka wygląda dobrze, ale może zawierać błędy. 

• Stosuj precyzyjne prompty i opisy funkcji. Im dokładniejszy opis, tym lepsze wyniki. 

• Zwracaj uwagę na bezpieczeństwo. Unikaj generowania kodu zawierającego wrażliwe dane. 

• Wykorzystuj Copilota jako narzędzie edukacyjne. Można go używać do nauki nowych wzorców czy technologii. 

Jakie są opinie użytkowników na temat narzędzia GitHub Copilot? (wady i zalety) 

Według ogólnodostępnych badań:   

• Deweloperzy korzystający z Copilota byli w stanie ukończyć zadania nawet o 55% szybciej niż ci, którzy z niego nie korzystali. 

• 70% deweloperów deklarowało znacznie mniejszy wysiłek umysłowy przy wykonywaniu powtarzalnych zadań. 

Tyle statystyki, a jak to wygląda w praktyce? Copilot rodzi bardzo mieszane uczucia wśród użytkowników. Z jednej strony, usłyszymy głosy, że jest to rewolucja w wytwarzaniu oprogramowania, a narzędzie poprawia produktywność i ułatwia rozwiązywanie problemów. Z drugiej zaś strony są też nie do końca pozytywne opinie, które wskazują na przykład na jakość generowanego kodu oraz zagrożenia dotyczące bezpieczeństwa. 
 
Moje doświadczenie potwierdza te obserwacje. W moim środowisku Copilot cieszy się dużym zainteresowaniem – programiści doceniają przede wszystkim to, że mogą zaoszczędzić czas na pisaniu kodu czy testów jednostkowych. Ale z drugiej strony podchodzą do narzędzia sceptycznie, zwracając uwagę na błędy, które popełnia, lub nieefektywne rozwiązania. 

Przeczytaj także: The best AI for coding – czego używać w 2025 roku?

Zalety tworzenia oprogramowania z GitHub Copilot: 

• Zwiększenie produktywności. 

• Wsparcie dla Junior Developerów i osób uczących się nowych technologii. 

• Obsługa wielu języków programowania. 

Wady tworzenia oprogramowania z GitHub Copilot: 

• Możliwość generowania błędnego kodu. 

• Czasem proponuje przestarzałe rozwiązania. 

• Ograniczona wersja darmowa – pełna funkcjonalność wymaga opłaty. 

Gdzie dowiedzieć się więcej o GitHub Copilot? 

Najlepszym miejscem jest oficjalna dokumentacja. Warto też sprawdzić kursy na YouTube: 

• Traversy Media – przegląd Copilota i jego możliwości. 

• Fireship – szybkie wprowadzenie w kilka minut. 

• The Primeagen – krytyczna analiza Copilota w praktyce. 

Poza darmowymi materiałami warto odwiedzić: 

• Udemy – kursy dla różnych języków. 

• Pluralsight – kursy dla profesjonalistów. 

• Coursera – akademickie podejście do AI w programowaniu. 

Podsumowanie: AI w programowaniu 

Narzędzia bazujące na sztucznej inteligencji stają się coraz lepsze i dzięki temu odciążają programistów już chyba w każdym projekcie IT. Możemy programować szybciej, oszczędzając czas na powtarzalnych zadaniach, takich jak pisanie testów jednostkowych czy przeglądanie dokumentacji. Z drugiej jednak strony – wymagają uważności, czujności i świadomości ograniczeń tej technologii. Wykorzystanie takich narzędzi jak GitHub Copilot wymaga od nas ciągłego poszerzania wiedzy w zakresie możliwości AI, do czego was zachęcam!