A. 書かれているコードのコンテキストと構造を分析する
B. ユーザーの閲覧履歴を確認して公開リポジトリを識別する
C. 機械学習を使用して、提案を公開コードと比較します。
D. 公開コードを検出するために設計されたフィルターを使用してコード提案を実行する
A. チャット
B. ナレッジベース
C. プルリクエストの差分分析
D. コードの提案
A. 説明はユーザーからのフィードバックに基づいて動的に更新されます。
B. GitHub Copilot Chat は説明を生成するために静的データベースを使用します。
C. 生成された出力の正確性と完全性を確認し、検証します。
D. 説明は主にユーザー提供のドキュメントに基づいています。
A. ベストプラクティスに基づいてコードの読みやすさと保守性を向上させるための提案を提供します。
B. 業界全体の規制基準への準拠を独立して確保することにより。
C. コードベース全体を最新のプログラミング言語に自動的にリファクタリングします。
D. パフォーマンスを向上させ、複雑さを軽減するコード変換例を提供します。
A. AI フィルタリング アルゴリズムを定期的に更新します。
B. 評判の高い AI 開発会社に依頼することで。
C. コンテンツ フィルタリングに対するユーザー満足度に重点を置きます。
D. AI がフィルタリングするように設計されたコンテンツの種類と、その結論に到達する方法について明確な説明を提供します。
A. リポジトリへのコミット頻度
B. IDE に統合されたバージョン管理システム
C. プロジェクト内の隣接または関連ファイル
D. IDE におけるコードの構文強調表示スキーム
A. チャット履歴をサードパーティのサービスと共有することで、統合と機能性を向上させます。
B. チャット履歴を記録してユーザーのアクティビティを監視し、コーディング標準への準拠を確保します。
C. 過去のチャットのやり取りを分析して、一般的なプログラミング パターンとエラーを特定します。
D. チャット履歴を使用して、以前のプロンプトに基づいてパーソナライズされたコード スニペットを提供します。
A. .gitconfigに重要なファイルを追加することで
B. IDEで関連するタブを開くと
C. プロンプトに関連コードスニペットを追加することで
D. 重要なファイルのプロンプトに完全なファイルパスを追加することで
A. コード提案に偏りがない
B. 限定的なトレーニングデータ
C. あらゆるプログラミング言語を幅広くサポート
D. 複雑なコード構造を処理する能力
A. エディタの補完パネルを開くと
B. コード内のコメントを使用して複数の提案を求める
C. コマンド 'multiple' でインラインチャット機能を使用する
D. チャットウィンドウで@workspaceを使用する
