主要观点总结
本文探讨了GitHub的Copilot编程AI工具对代码质量的影响。一些人认为AI工具提高了开发效率，但存在代码质量客观上的争议。争议主要集中在Copilot生成的代码是否真正提高了代码质量，以及是否可能导致技术债务的积累。文章引述了GitClear的研究报告，指出Copilot的使用可能导致代码质量下降，引发对代码长期可维护性的担忧。同时，也讨论了AI编程助手可能对软件工程师薪酬和软件开发净收益产生的影响。
关键观点总结
关键观点1: GitHub的Copilot作为AI编程工具在商业上取得成功，但存在关于其编写的代码质量的争议。
一些人认为Copilot提高了开发效率，但GitClear的研究报告指出其可能降低了代码质量，引发对技术债务的担忧。
关键观点2: 使用Copilot后开发人员提交的代码在功能性、可读性、可靠性、可维护性和简洁性等方面的提升存在争议。
GitHub进行的研究表示使用Copilot的开发者在各方面有所提升，但存在统计方法和样本选择上的质疑。
关键观点3: GitClear的研究报告强调AI生成的代码更偏向于添加而非更新或删除代码，可能导致代码冗余和长期可维护性问题。
报告指出AI工具可能导致技术债务的急剧增加，对软件工程师的薪酬和软件开发净收益产生影响。
关键观点4: AI编程助手的使用需要谨慎，开发人员需要学会如何更好地运用这些工具。
尽管AI编程助手具有潜在的价值，但开发人员需要保持警惕，谨慎使用这些工具以避免潜在的问题。
文章预览
“如果没有 AI 就写不出好代码，那你可能压根就没资格搞开发。” 一些人认为生成式 AI 的第一个杀手级应用场景已经出现了，那就是 AI 编程工具。无论是 Curosr 还是 GitHub Copilot，都在商业化上取得了成功。有机构估计，到 2024 年 11 月，Cursor 的年经常性收入（ARR）已经达到 6500 万美元。而 GitHub Copilot 的数据更漂亮，根据今年 7 月份从微软财报电话会议来看，GitHub Copilot ARR 已经超过 3 亿美元，占 GitHub 今年整体增长的 40%。 微软一直在不遗余力地推广 GitHub Copilot。GitHub 称人工智能从根本上改变了软件开发，Copilot 已经帮助开发人员将编码速度提高了 55%。其首席执行官 Thomas Dohmke 还曾放话说“不久后 80% 的代码将由 Copilot 编写。” 但问题仍然存在：使用 GitHub Copilot 编写的代码质量客观上是更好还是更差？ 今年初，GitClear 收集并分析了 2020 年 1 月至 2
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