copilot

remix里包含copilot吗

是的，Remix IDE（通常简称 “Remix”）包含一个名为 “Solidity Copilot” 的 AI 辅助功能。具体信息如下：

✅ 支持 “Solidity Copilot”

根据官方文档，Remix 在其插件／工具集里设有 “AI Tools” 区域，其中明确提到：

  • “Solidity Copilot” 是一个专为 Solidity 代码开发设计的辅助工具。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)
  • 它集成在编辑器中：在右键菜单里（右键点击代码）可以调用 “Explain this code”、“Generate documentation” 等选项。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)
  • 它支持“代码补全”（code completion）：在编辑器开启 Copilot 开关后，输入时会有自动建议。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)

⚠️ 注意事项 &使用细节

  • 虽然名称为 “Copilot”，但这个 “Solidity Copilot” 并不是 GitHub Copilot（GitHub 的那款 AI 辅助工具）——而是 Remix 自己集成的一个 LLM 辅助模块，文档中称其 “thousands of times smaller than ChatGPT” 。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)
  • 你需要在 Remix 设置中打开/启用该功能，具体在 “Settings” 面板里可以看到 “Solidity Copilot Settings”，可以调整例如 “Maximum words”、“Temperature” 参数。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)
  • 功能虽然有，但毕竟是辅助工具：生成建议／补全后仍然需要你进行逻辑、安全性检查。
  • 用法举例：在编辑器中可在行注释前输入 /// 然后让 Copilot 帮助写函数。 (remix-ide-dev.readthedocs.io)

🔍 对你学习 Solidity 的意义

鉴于你正在学习 Solidity 以及实现 ERC‑20 标准合约，这个功能对你来说很有帮助：

  • 在 Remix 中编写函数（如 transfer, approve, allowance）时，可以先开启 “Solidity Copilot” 来获得函数体建议，减少重复性代码书写。
  • 当你卡住某段逻辑或不确定实现方式，也可以右键使用 “Explain this code” 来理解已有代码。
  • 利用代码补全功能加快原型开发流程，在你主要精力放在合约逻辑、安全性验证等关键环节。

如果你愿意，我可以 带你一步步操作如何在 Remix 中启用并使用这 “Solidity Copilot” 功能，包括截图／教学。要不要？

为什么要使用copilot，而不直接使用chatgpt？

使用 GitHub Copilot 和 ChatGPT 各有其优缺点，它们各自适用于不同的编程场景。下面是为什么有些开发者选择使用 Copilot 而不是直接使用 ChatGPT 的一些原因：

1. 与 IDE 集成

  • GitHub Copilot：与 IDE（如 Visual Studio Code）紧密集成，能够实时在你编写代码时提供自动补全建议。它直接嵌入在开发环境中，开发者无需离开编辑器，能够在编写代码的过程中获得即时帮助。它对编程语言的语法、库和框架有很好的理解。
  • ChatGPT：ChatGPT 目前并没有与 IDE 紧密集成，它通常作为外部工具使用，开发者需要切换到浏览器或其他界面来与其交互，然后将结果复制到 IDE 中。

2. 自动补全与代码生成

  • GitHub Copilot：主要用于在代码编写时提供自动补全、代码片段建议以及函数生成，尤其擅长通过你已经编写的代码和注释来推测并生成后续代码。它能够实时感知代码上下文，动态生成符合逻辑的代码片段。
  • ChatGPT：ChatGPT 可以回答编程问题、提供代码示例或解释代码，但它并不会直接嵌入到代码编写过程中。虽然你可以与 ChatGPT 互动，要求它生成代码，但它并不会像 Copilot 那样直接在编写代码时自动给出建议或补全。

3. 实时协作与上下文理解

  • GitHub Copilot：Copilot 会根据当前代码文件的上下文（如已编写的函数、变量名、导入的库等）来生成相关的代码建议。它不仅根据用户的输入进行补全，还能够根据现有的项目结构进行智能化的代码推理。
  • ChatGPT：虽然 ChatGPT 能理解代码上下文，但它通常需要你明确地提供足够的信息，并且需要手动复制粘贴代码片段。它没有像 Copilot 那样深度集成到开发流程中，因此需要更多的交互和手动操作。

4. 增强开发流程中的连贯性

  • GitHub Copilot：它提供的建议是动态的、上下文相关的，意味着开发者可以在写代码时不断获得实时反馈。这种交互方式增强了开发流程的连贯性，减少了开发者的操作步骤。
  • ChatGPT：如果你需要生成某个特定功能的代码，通常需要在 ChatGPT 中提出问题或请求，然后从它那里得到反馈后，再将代码复制到 IDE 中继续开发。它的交互方式通常是基于问答的，而不是直接与开发环境集成。

5. 专注于编程任务

  • GitHub Copilot：专门为编程任务设计，优化了代码生成、补全和样板代码的创建。它支持多种编程语言，并且能够理解大多数开发框架的代码结构和规范。
  • ChatGPT：虽然 ChatGPT 在编程方面有广泛的知识，能够解释代码、提供建议、修复 bug 等，但它并不专门针对编程设计，因此它的代码生成功能没有像 Copilot 那样与 IDE 紧密集成，且生成代码的上下文感知度也不如 Copilot 强。

6. 代码质量和准确性

  • GitHub Copilot：生成的代码通常与开发者当前项目的环境、库和依赖关系更为匹配。Copilot 会尝试自动生成适用于当前编程语言和框架的代码，减少开发者在编写代码时需要查阅的文档。
  • ChatGPT：虽然 ChatGPT 可以根据对话历史提供有用的代码建议，但它没有对 IDE 内部环境的实时感知，可能不如 Copilot 在代码质量和准确性上那么高效，特别是在一些特定语言或库的使用上。

7. 编程速度

  • GitHub Copilot：由于它直接集成在 IDE 中，自动补全和建议能够极大提高编程速度，特别是在重复性代码或常见模式的编写时。它能够让开发者无需手动查找文档，自动生成符合上下文的代码。
  • ChatGPT：虽然 ChatGPT 能帮助开发者解决问题和生成代码，但每次与其交互都需要额外的时间来进行沟通和复制粘贴，可能会拖慢编程进度。

8. 补充功能

  • GitHub Copilot：它不仅可以自动补全和生成代码，还可以通过自动化生成注释、函数签名、文档等，帮助开发者更轻松地维护代码的可读性和可维护性。
  • ChatGPT：ChatGPT 在生成文档和解释代码方面更强，可以帮助开发者理解复杂的逻辑，或者在出现错误时提供调试建议，但其主要优点并不是在开发环境中直接提供补全功能。

总结：

  • GitHub Copilot 是一个与 IDE 集成紧密的 AI 编程助手，能够实时自动补全和生成代码，帮助开发者快速写出符合上下文的代码，极大地提高了编程效率，特别适用于日常编程任务。
  • ChatGPT 是一个功能强大的 AI 对话模型，能够帮助开发者解答问题、解释代码、生成代码示例等，但需要手动操作并且无法像 Copilot 那样直接嵌入到开发环境中提供实时补全。

如果你的目标是提高编程效率、加快开发过程，并且希望与 IDE 集成使用，那么 GitHub Copilot 是更合适的选择。如果你需要更为广泛的帮助，包含编程问题的解释、代码逻辑的优化或是技术支持，ChatGPT 则是一个更全面的工具。

既然有ai了，那还需要程序员干什么？程序员会不会像马车夫一样被淘汰

这是一个非常深刻的问题，也是当前技术进步中常常讨论的话题。虽然 AI，特别是在编程领域的应用（如 GitHub Copilot、Solidity Copilot 等）能够大大提高开发效率，帮助程序员完成许多重复性和规范化的任务，但这并不意味着程序员会被完全取代。以下是一些原因，解释了为什么程序员仍然不可或缺：

1. AI 只能作为工具，而不是替代者

AI 当前的角色更像是一个 工具，帮助程序员完成某些任务，但它并不具备独立的创造性、理解能力和复杂决策能力。例如：

  • AI 可以帮助写代码、优化逻辑、自动生成文档等，但它无法主动理解复杂的业务需求或设计系统架构。
  • 对于一些 非标准化的挑战（例如高度定制的业务逻辑、系统架构设计、性能优化等），AI 仍然需要程序员提供方向和决策。

2. AI 依赖数据与训练，缺乏深层次的理解

AI 模型（包括 GitHub Copilot）是通过大量数据训练出来的，它们根据已知的模式做出建议，但它们 并不理解 代码背后的深层次逻辑或业务场景。因此，在面对：

  • 创新性问题：需要设计新的算法、解决新问题的场景，AI 可能无法给出最佳方案。
  • 业务决策：AI 无法像人类一样理解并处理复杂的商业决策、沟通需求等。

3. 程序员的创造性与适应性

编程不仅仅是“写代码”，更是 解决问题的艺术：

  • 程序员需要根据不断变化的需求和环境调整解决方案，提出创新的方法来适应新的挑战。
  • AI 目前的局限性使得它无法像程序员那样进行复杂的、跨学科的思考和适应。尤其是在高度不确定、需要灵活调整的场景下，程序员仍然是 决策者。

4. AI 仍然需要人类的监督和验证

AI 尽管在某些方面表现出色，但它生成的代码并非总是完美的。程序员仍然需要：

  • 审查：检查 AI 生成的代码是否符合安全性、性能和业务需求，尤其是防止常见的安全漏洞（如重入攻击、溢出漏洞等）。
  • 验证：对 AI 提供的解决方案进行测试，确保它们能够在真实世界中正确运行。

5. 程序员的软技能

程序员不仅需要技术能力，还需要具备：

  • 团队合作与沟通：理解团队需求、与设计师/产品经理等其他角色合作，提出合适的技术方案。
  • 需求分析与优化：程序员需要从用户的角度出发，分析需求、进行功能优化。AI 很难理解复杂的业务需求，且无法代替人的直觉和经验。

那程序员会被淘汰吗？

像 马车夫 被 汽车 替代一样的趋势，的确在某些工作中发生过。然而，随着技术的进步，许多新的工作机会和角色会随之出现。对于程序员来说，未来可能会更多是：

  • 与 AI 协作：程序员将不再只是单纯地写代码，而是更多地 利用 AI 工具 来提高效率，专注于更有价值的任务。
  • 创新和设计：AI 处理标准化任务，程序员则更多关注 创新性设计、复杂问题的解决 和 系统架构。
  • 开发与维护 AI 系统：随着 AI 的发展，程序员将需要理解 AI 的工作原理，开发、调优和维护这些 AI 系统本身，甚至训练和定制模型。

总结

AI 会成为程序员的得力助手，帮助他们提高效率，减少重复劳动，但 不会替代程序员。正如 AI 无法完全替代艺术家、医生、律师等专业人士一样，程序员的角色将从“执行者”转变为“决策者”和“创新者”。未来的程序员，可能需要具备更多跨学科的知识，并与 AI 协作，共同应对更加复杂的挑战。

换句话说，程序员不会消失，但他们的工作方式和职责将会发生改变，更多的是“与 AI 协作”而非“被 AI 取代”。