GitHub Copilot，最近又出了个新功能。这一次，它不再是帮你写代码了，而是充当一个“翻译官”:用“人话”告诉你，这段代码到底写了啥。

瞧，只需要选中一段代码，然后点一下旁边的“Ask Copilot”，就会快速得到代码的“人话版”解释:

示例中的代码片段是这样的:

if len(l)=0:     return Non else:     max_int=l[0]     for i in l         if i>max_int             max_int=i     return max_int

Copilot 对此进行“翻译”后，输出的内容是:

定义一个函数 max_int ()，它将一个列表作为输入。

设置一个变量 max_int=l [0]，它包含列表中的第一个元素。

设置一个 for 循环，迭代列表中的每个元素。

如果元素大于 max_int，便让 max_int 等于 I。

返回 max_int。

这便是 GitHub Copilot 的最新功能 ——Explain Code。之前 Copilot 是基于人类的注释生成代码，现在好了，它也学会了反向输出。

网友们的反应也是可想而知了:

但在“新奇”之后，这件事也引发了不小的讨论。

AI 给代码做注释，有必要吗？

不仅是 Copilot，“AI 给代码做注释”这事最近在 Reddit 也比较火。

有位贴主上传了他用 AI 技术，给代码做注释的 demo。不同于 Copilot 的 Explain Code，这个 AI 不会非常详尽地去描述每行代码运行的过程。而是概括性地去讲“这段代码是干嘛的”。

以下面这个代码片段为例:

在 AI“解读”过后，它就会告诉你:

这段代码是用来从 GitHub 的 Repo 中收集数据。会返回一个数据的矩阵。

再如下面这个代码片段:

AI 给出的注释是:

函数运行的是梯度下降算法。

而后它还会对函数中的变量依次做解释。看似不错的效果，但依旧还是引来了网友们激烈的讨论。

“乐观派”网友认为:

辅助写注释和写测试比写代码的帮助大更多，而犯错可能更少。

但有人质疑这种 AI 的能力:

如果我函数写的特别乱、变量这名字乱糟糟的，它还能好使吗？

也有人认为，诸如此类的 AI“没有什么用处”:

更形象一点的比喻，这种 AI 起到的作用，可能就是“复读机”……

那么对于“AI 给打码写注释”这件事，你觉得是否有用呢？

参考链接:

[1]/ow/status/

[2]/r/MachineLearning/comments/sab6tk/p_documentation_generated_using_ai/

[3]//LcqZsETbR?filter=hot&root_comment_id=0&type=comment