GitHub Copilot – Pair Programming mit der KI

Vor drei Monaten konnte ich zum ersten Mal mit GitHub Copilot von Microsoft auf die Startbahn gehen. Ob der Flug erfolgreich war oder ob ich es gar nicht in die Luft geschafft habe, möchte ich euch einmal berichten.

Was ist GitHub Copilot?

Der Copilot ist ein intelligenter Assistent, der euch beim Programmieren helfen soll. Dies erfolgt in der Form von Vorschlägen, die euch Copilot in Echtzeit während der Eingabe anzeigt. Beim Copilot handelt es sich um eine Künstliche Intelligenz, die auf OpenAI Codex basiert.

Registrieren und Installieren

Zunächst werfen wir einen Blick in den Registrierungs- und Installationsprozess. Als Erstes müsst ihr euch bei GitHub registrieren und dort eine Lizenz erwerben. Der Copilot ist leider nicht kostenlos. Es besteht aber die Möglichkeit das Tool zunächst 60 Tage lang zu testen. Danach kostet es 10 $ pro Monat oder 100 $ pro Jahr.

Studierende haben die Möglichkeit, sich über die GitHub-Education-Seite zu registrieren und sich den GitHub-Pro-Account zu sichern. Darin sind einige Tools enthalten. Unter anderem GitHub Copilot, aber auch der Azure-Edu-Account mit 100 $ Startbonus (kann man sich durchaus mal anschauen).

Nach der Registrierung müsst Ihr Copilot in eurer IDE als Plugin installieren. Ich habe das ganze ausschließlich in IntelliJ und Android Studio genutzt, weshalb hier nur dieser Weg aufgezeigt wird. Neben den JetBrain IDEs steht euch Copilot auch noch in Visual Studio Code, Visual Studio und Neovim zur Verfügung.

GitHub stellt Copilot als Plugin bereit und ihr könnt ihn mit wenigen Klicks innerhalb der IDE im Pluginfenster installieren.

Ist das abgeschlossen, müsst ihr noch euren GitHub-Account mit der IDE verbinden! Hierdurch wird geprüft, ob ihr eine gültige Lizenz besitzt. Das Login-Fenster findet ihr (in IntelliJ) ganz unten rechts in der Taskbar.

Danach könnt ihr direkt mit Programmieren anfangen und Copilot wird euch ab sofort Vorschläge geben.

Wie funktioniert es in der IDE?

Nachdem Copilot eingerichtet ist, könnt Ihr mit der Benutzung starten. Der zunächst intuitive Anwendungsfall ist die Inline-Vervollständigung. Ihr habt eine bereits implementierte Funktion und wollt diese nun im Code aufrufen. Fangt ihr an, diese Funktion einzutippen, erscheint ein ausgegrauter Vorschlag. Das Besondere dabei ist, dass auch die Übergabeparameter mit syntaktisch korrekten Parametern vorgeschlagen werden.

Du tippst:

1sumOf

Vorschlag vom Copilot:

1sumOfTwoNumbers(2, 5)

Gefällt euch der Vorschlag nicht, habt ihr drei Möglichkeiten, damit umzugehen. Zum einen könnt Ihr mit der Tastenkombination Option + [ bzw. Option + ] durch weitere Vorschläge iterieren. Natürlich nur sofern diese vorhanden sind. Zum anderen könnt Ihr den Vorschlag mit Esc ablehnen.

Das Schönste an Copilot ist aber die Möglichkeit, weiterzuschreiben und ihn einfach zu ignorieren. Im Gegensatz zu anderen solcher Tools stört er fast nie. Warum fast nie? Weil es hin und wieder vorkommt, dass er mehrere Zeilen an Vorschlägen macht und sich somit der eigentliche Code nach unten bewegt. Will man aktuell gar nicht mit ihm arbeiten, glitscht es dann ein wenig. Aber das ist selten und stört in Summe nicht. Wollt ihr dennoch mal Ruhe von Copilot haben, könnt ihr ihn mit zwei Klicks leicht deaktivieren. Entweder komplett oder für einen bestimmen Dateityp. Das findet ihr am gleichen Ort wie für die Authentifizierung mit GitHub (in IntelliJ).

Hier noch einmal die Shortcuts in der Zusammenfassung:

Aktion	Windows / Linux	macOS
Inline-Vorschläge	Alt + \	Option + \
nächster Vorschlag	Alt + ]	Option + ]
vorheriger Vorschlag	Alt + [	Option + [
Vorschlag akzeptieren	Tab	Tab
Vorschlag ablehnen	Esc	Esc
*In anderen IDEs können die Shortcuts abweichen

Beispiele

Besonders positiv ist mir Copilot bei der Verwendung von Methoden mit vielen Parametern aufgefallen. Gerade beim Nutzen von Datenklassen, die dann in Mocks genutzt wurden, musste ich mir keine Dummy-Daten ausdenken – zum Beispiel beim Verwenden eines Personenobjekts.

1data class Person(  
2    val name: String,  
3    val age: Int,  
4    val isMarried: Boolean,  
5    val children: List<Person>  
6)

Jetzt gibt man nur Person ein und Copilot schlägt dann etwas wie das folgende vor:

1Person(  
2    name = "John", age = 30, isMarried = true, children = listOf(  
3        Person(  
4            name = "Mary", age = 15, isMarried = false, children = listOf()  
5        ),   
6        Person(  
7            name = "Bob", age = 20, isMarried = false, children = listOf()  
8        )  
9    )  
10)

Ok zugegeben, dass John mit 10 Jahren schon den Bob als Kind bekam, scheint nicht ganz realistisch. Hieran erkennt man aber auch die Grenze der KI.

Eine weitere Möglichkeit zur Generierung von Code ist das Schreiben von Kommentaren. Ihr könnt einfach beschreiben, was ihr haben möchtet und Copilot liefert euch einen oft ganz guten Ansatz.

Beispiel:

1// write a function, that can calculate the sum of 2 float values

Copilot schlägt dann folgendes vor:

1fun sum(a: Float, b: Float): Float {  
2    return a + b  
3}

Ihr könnt auch auf anderen Sprachen als Englisch schreiben. Hier zum Beispiel mal zum Vergleich auf Englisch und Deutsch.

1class Test(){  
2//write a function, that takes a string and returns the first character of the string  
3//if the string is empty, return null    
4
5fun firstChar(str: String): Char? {  
6    if (str.isEmpty()) {  
7        return null  
8    }  
9    return str[0]  
10}

1// schreibe eine Funktion, die einen string übergeben bekommt und den ersten Buchstaben des Strings zurückgibt  
2// wenn der String leer ist, gib 5 zurück    
3
4fun firstChar2(str: String): Char? {  
5    if (str.isEmpty()) {  
6        return '5'  
7    }  
8    return str[0]  
9}

*Den Return habe ich geändert, damit man erkennt, dass es unterschiedliche Vorschläge sind.

Copilot kann durchaus noch mehr. Hier sind vor allem auch kreative Ideen gefragt. Eine kleine Auflistung liefert GitHub im Artikel 8 things you didn’t know you could do with GitHub Copilot.

Copilot!

Das ganze wirkt durchaus beeindruckend und funktioniert erstaunlich vernünftig sowie stressfrei. Dennoch ist es nur eine Hilfe. Der Name Copilot ist Programm und sollte auch so verstanden werden. Im Kontext der Programmierung steuert der Pilot (das seid ihr) das Flugzeug (das Programm). Er entscheidet, wo es hingeht und er hält das Flugzeug auf Kurs.

Copilot gibt dabei wertvolle Unterstützung beim Start, der Landung und dem Flug, ist aber nicht entscheidend für den Erfolg dieses Fluges. Verlasst euch niemals nur auf den Vorschlag von Copilot. Überprüft, was er vorschlägt und ob das ganze wirklich passt.

Ein Blick hinter die Kulissen

Nach dem ersten positiven Hype, den ich beim Ausprobieren entwickelt habe, stellte ich mir die Frage, woher die Vorschläge eigentlich kommen.

Zum einen stammen viele Vorschläge vom aktuelle Repository, in dem ich gerade arbeite. Es werden zum Beispiel bereits implementierte Klassen und Methoden erkannt und die Übergabeparameter "sinnvoll" vorgeschlagen. Soweit ist das nichts Neues und das gleiche Vorgehen wie auch bei anderen solcher Tools.

Jedoch werden auch Vorschläge für ganze Codeblöcke gemacht, die keineswegs von meinem Code stammen können. Ein Blick auf die Funktionsbeschreibung von Copilot verrät, dass die Quelle andere Repositories auf GitHub sind. Laut GitHub handelt es sich dabei um öffentlichen Repositories, anhand derer die KI trainiert wird.

Codex versucht Strukturen und Pattern von existierendem Code zu finden und erzeugt daraus unter anderem diese Vorschläge. Darin liegt die Macht von Github Copilot.

Die Dunkle Seite der Macht

Neben all dem positiven gibt es auch eine Schattenseite. Wie schon erwähnt, generiert der Copilot seine Vorschläge anhand von öffentlichen Repositories.

Und das ist der große Knackpunkt. Darf Microsoft einfach den Code von anderen Repositories nutzen und damit Profit generieren? Viele der auf GitHub gehosteten Projekte wurden unter einer Copyleft-Lizenz lizenziert. Damit sind diese Projekte nicht gemeinfrei, sondern stehen unter der "Free and Open Source Software"-Lizenz (FOSS).

Nutzt man diese Projekte, muss man den oder die Autoren nennen. Außerdem gibt es die Option, dass Software, die auf Grundlage dieser Open-Source-Software basiert, ebenfalls unter einer Copyleft-Lizenz lizenziert werden muss. Das ganze geschieht bei der Nutzung von GitHub Copilot nicht. Rein rechtlich ist Microsoft hier wohl auf der sicheren Seite, aber einen faden Beigeschmack hat das Ganze dennoch.

Das ist ein komplexes Thema, welches schon in anderen Artikeln gut beleuchtet wurde. Dieses Thema wird in den kommenden Jahren noch für viel Gesprächsstoff sorgen. Nicht nur GitHub Copilot stößt an Grenzen der Ethik und des Rechts. Auch anderer solcher Tools werden diese Probleme bekommen. Denn eine KI, die gut funktionieren soll, muss auch gut trainiert werden. Das bedeutet, dass es viele Daten braucht. Die Grenzen werden sich wohl Stück für Stück verschieben und ggf. müssen neue Regelungen geschaffen werden, damit der Open-Source-Gedanke weiter bestehen kann.

Fun Fact

Ich schreibe den Blogbeitrag aktuell im IntelliJ mit Markdown. Und während ich diese Zeilen schreibe, schlägt mir der Copilot meine Satzvervollständigung vor.
Wir probieren mal, was passiert, wenn ich ab jetzt nur noch das nehme, was Copilot vorschlägt. Ich markiere alles, was ich getippt habe, dick. Und Los gehts:

Hallo, ich bin ein neuer Entwickler. GitHub ist ein tolles Tool. Das ist ein COPILOT-Tool.
Zum Abschluss: sei nochmal gesagt, dass ich ein COPILOT-Tool bin.

Naja, wie sinnvoll das in Textanwendungen ist, sei mal dahingestellt. :)