A: Während einige der Kernfunktionen gemeinsam genutzt werden, besteht der große Unterschied in der 12.2-Implementierung darin, dass es sich um eine offene Architektur mit einer ToolAPI handelt, die Plugins sowohl in Bezug auf Engines als auch in Bezug auf UI und Befehle ermöglicht.

A: Ja.

A: In der derzeitigen Implementierung, nein.

A: CoPilot bietet keine REST-API oder eine offene API an. Wenn diese verfügbar wäre, würden wir in Betracht ziehen, sie zu unterstützen.

A: Das ist möglich, indem man eine Engine mit spezifischen Informationen anpasst. Wir bieten kein spezielles Tool in dieser Richtung an. Sobald man eine angepasste Engine hat, kann man sie mit Smart CodeInsight abfragen.

A: Ja, man kann SQL auswählen und in einer Anfrage übergeben.

A: Das ist etwas, das wir für die Zukunft erforschen.

A: Nicht standardmäßig. Sie können eine benutzerdefinierte Chat-Abfrage erstellen, um nach etwas Bestimmten zu fragen. Welche Unit-Tests Sie erhalten, hängt von der KI-Engine ab, es ist nichts in unsere IDE-Integration eingebaut

A: Das hängt von Ihrer Anfrage (über eine benutzerdefinierte Chat-Anfrage) und von der KI-Engine ab. Wir können in Betracht ziehen, DUnitX automatisch zu bevorzugen.

A: Nein, wir senden nicht automatisch einen Teil Ihres Codes an die KI-Engine, es sei denn, Sie wählen ihn aus und führen eine bestimmte Aktion aus. Wir wollten, dass der Datenschutz an erster Stelle unserer Überlegungen steht.

A: Wir denken nicht, dass ein LLM das beste Werkzeug für diese Aufgabe ist. Wir diskutieren verschiedene Optionen, um eine solche Funktion anzubieten, die auf Code-Parsing und nicht auf KI basiert.

A: KI kann Ihnen beim Schreiben von Code helfen, nicht nur bei der Klassenvervollständigung. Sie kann einfache Codeschnipsel für Sie generieren. Wenn Sie ein erfahrener Entwickler sind, ist das vielleicht nicht schneller, als wenn Sie den Code selbst schreiben. Das Gleiche gilt für die Generierung von Unit-Tests: Es wird kein Skelett generiert, wie es einige Assistenten tun, sondern der Test wird mit einigen fertigen Testfällen gefüllt.

A: Wir bieten in diesem Bereich keine spezifische, gebrauchsfertige Lösung an, obwohl man dem Blueprint folgen kann, den wir in der IDE bereitstellen

A: Ja, wir haben eine ausführliche Dokumentation, wie man eine Verbindung herstellt und stellen ein fertiges Docker-Image für Ollama mit Codellama zur Verfügung.

A: Wir ziehen alternative Optionen in Betracht. Bedenken Sie aber, dass wir den Inhalt des Editors nur in einem Kommentar hinzufügen. Wir ändern nicht den eigentlichen Code.

A: Im Moment müsste man dafür eine spezielle Anfrage im Chatfenster stellen.

A: Das hängt von der KI-Engine und dem jeweiligen Code ab. Es gibt keine definierten Lösungen. Mit den neuen LLM-Modellen, die auf den Markt kommen, können sich die Dinge auch in Zukunft verbessern.

A: Sie können mehr Kontextinformationen in das Chatfenster einfügen.

A: Zurzeit nicht, Sie müssen den Text manuell zusammen mit einer benutzerdefinierten Anfrage in das Chat-Fenster kopieren. Wir planen, diesen Prozess in Zukunft zu vereinfachen.

A: Unserer Erfahrung nach geht dies ein wenig über die Grenzen der KI-Tools hinaus, aber es gibt nichts in unserer Implementierung, was dies verhindern würde (im Chatfenster). Wir haben keinen voreingestellten Mechanismus für das Hochladen eines ganzen Projekts. Außerdem ist zu beachten, dass die Gebühren auf der Grundlage der Textmenge berechnet werden, die Sie in einer Abfrage hochladen.