提高PowerShell编码效率的AI建议和评论方法

目录

• 简介 🌟
• 作者的AI技术介绍 🤖
• AI代码学习和建议 💡
• 使用AI作为教练 💪
• 提高代码编写效率的评论方法 📝
• 评论对AI训练的影响 🧠
• 代码示例：设置变量和打印值 👨‍💻
• 代码示例：与SharePoint Online建立连接 🔌
• 代码示例：列举网站集合和列表信息 📋
• AI的局限性和调整需求 👓
• 结论 🎉

AI代码学习和建议 💡

最近，类似于聊天GPT和其他AI技术的人工智能技术取得了突破性进展。而现在，GitHub的COPILOT给予您编码辅导和建议，这基于GitHub的内容和公开互联网上的内容。让我们做一个PMP演示来探索它。首先，我们创建一个ai.ps1的PowerShell文件。这是一个PowerShell文件，Visual Studio代码能够识别，并提供一些自动补全的辅导，比如write-host，它会给出您可以使用的不同参数。一般来说，我们在使用VS代码的过程中已经习惯了智能感知自动补全语言功能，在扩展中运行时，加载PowerShell扩展程序之后，就能获得一些语言支持，比如自动补全、语法高亮等。我们已经习惯了这种智能感知。然而，使用AI和类似Copilot的功能来自GitHub，提供的不仅仅是一个单词或一行代码的自动补全，而是对代码段的自动补全。因此，当我们输入和执行代码时，可以通过这些建议来指导系统，并进行编辑。在这个演示中，我们可以看到代码注释中声明了我们的意图，并且在此之后开始填写提示。这样，我们将GitHub的Copilot带到PowerShell中。这种简单的演示设置了一个变量，将其逐一递增到200，并打印出黄色的值。如果我们只是输入$x = 1并按Enter键，而不是得到一个单词或一行代码的建议，我们将得到一个完整的段落：当$x <= 200时打印出Write-Host -ForegroundColor Yellow $x++，按Tab键接受它，保存并按F5执行即可查看输出。

使用AI作为教练 💪

通过评论对系统进行教学，AI和类似Copilot的功能可以为我们提供一些特定的建议。多年来，代码注释几乎毫无意义，它只是开发人员的个人备注，并不是给系统、运行时、扩展或插件看的。但是现在，我们在评论中写下的内容非常重要，因为它可以影响后台的AI系统，并指导我们通过创建代码。这是一个非常简单的例子，比如设置一个变量，我们声明了我们要做的意图和提示。在这个方式下，GitHub的Copilot不仅支持PowerShell语言，还支持各种语言，它远不止于PowerShell。这就是它的工作原理，如果我们想做一些更加具体的事情，比如与SharePoint Online建立连接，并使用客户端ID和密钥，它会给出一个完整的建议。只需按照建议一步一步输入，我们就能设置租户值、客户端ID和密钥，并建立一个实时的连接。这是一个令人着迷的技术，通过使用评论来教育系统，并得到代码段的建议，我们能够快速提高代码的功能。当然，我们可能需要做一些调整，因为建议的参数可能基于早期版本的模块，而你可能需要进行一些语法更新，但它距离完美非常接近。通过使用评论来注释我们的代码，我们可以快速创建出功能性的代码，然后可以迭代和改进它。因为软件的开发就是一个迭代的过程，我们不断发布和改进，始终有新的版本发布。

提高代码编写效率的评论方法 📝

使用更多特定和详细的评论，可以提高编写代码的效率。通过评论中的关键词来匹配变量，如果您在评论中称某个东西为“customer”，那么在代码中也叫它“customer”，将评论作为教育系统的一种方式。评论应该更加具体和频繁，告诉系统我们为什么要执行某个操作，例如检查条件。也可以这样写一个评论，比如“如果列表标题包含关键词'audit'，则打破权限继承并授予'audit'完全访问权限”。通过在一个非常具体和详细的评论中，我们能够得到匹配关键词，比如打破权限继承和授予权限的表达，这样我们就能够迅速得到代码段的建议。评论越频繁越具体，对于快速创建出功能性代码会有很大的帮助。当然，您可能需要进行一些编辑，但这并不是必须的。如果你写了一个非常详细的评论作为85%的匹配项，然后在继续的过程中进行一些调整，可能只需更改一些参数，那么你将获得一个可以立即运行的功能性代码。所以你可以迭代并不断改进它。因此，对于开发人员来说，关键是要学会如何在评论中更加符合策略，写下更加具体和频繁的评论。

提高评论对AI训练的影响 🧠

通过对系统教学的评论，我们可以对AI训练产生更大的影响。通过写入非常具体和详细的评论，我们可以告诉系统我们的意图，并得到相应的建议。例如，我们想要打印输出到屏幕上，并指定颜色、增量和最大值等等。当这些要求通过我们的评论传递给系统时，我们可以得到对应的建议。系统了解到我们想要的最大值是200，我们想要打印输出到屏幕上，我们指定它为黄色，并给出了递增的值。通过在评论中指定这四个概念，我们得到了一个建议，它包含了我们在回复中提到的这四个概念。GitHub的Copilot支持多种语言，这不仅仅局限于PowerShell。这是一个非常强大的功能，让我们可以通过评论来教育系统，并得到功能性的建议。

代码示例：设置变量和打印值 👨‍💻

让我们来看一个简单的代码示例，展示如何使用AI代码学习和建议。我们将设置一个变量，并将它逐一递增到200，并打印出黄色的值。以下是示例代码：

# 设置变量和打印值
$x = 1
while ($x -le 200) {
    Write-Host -ForegroundColor Yellow $x
    $x++
}

这段代码展示了如何使用Copilot的建议来快速设置变量并打印输出。通过评论的方式教导系统我们的意图，我们能够得到功能性代码的建议。这大大提高了编写代码的效率。

代码示例：与SharePoint Online建立连接 🔌

另一个示例是如何与SharePoint Online建立连接，并使用客户端ID和密钥。以下是示例代码：

# 与SharePoint Online建立连接
$clientId = "your-client-id"
$clientSecret = "your-client-secret"
$tenant = "your-tenant"
Connect-PnPOnline -Url "https://your-sharepoint-site-url" -ClientId $clientId -ClientSecret $clientSecret -Tenant $tenant

通过使用Copilot的建议，我们可以轻松地建立与SharePoint Online的连接，并填充所需的客户端ID、客户端密钥和租户值。这为我们创建与SharePoint Online的连接提供了快捷方式。

代码示例：列举网站集合和列表信息 📋

最后，让我们看一个示例，展示如何使用Copilot的建议来列举SharePoint Online的网站集合和列表信息。以下是示例代码：

# 列举网站集合和列表信息
$siteCollections = Get-PnPTenantSite
foreach ($siteCollection in $siteCollections) {
    Write-Host -ForegroundColor Yellow $siteCollection.Title
    $lists = Get-PnPList -Web $siteCollection.Url
    foreach ($list in $lists) {
        Write-Host -ForegroundColor Yellow $list.Title
    }
}

通过使用Copilot的建议，我们得到了一个简单的模板，可以列举出网站集合和列表的标题信息。这个代码示例展示了AI如何帮助我们快速创建出功能性的代码。

AI的局限性和调整需求 👓

虽然AI代码学习和建议的功能非常强大，但仍然有一些局限性。有时，AI的建议可能是基于旧版本的模块，导致语法更新和调整的需要。因此，在使用AI的建议时，我们需要时刻注意并进行调整。另外，AI不能完全取代开发人员的判断和专业知识。在使用AI建议时，我们仍然需要对所生成的代码进行审查和编辑，以确保其准确性和可靠性。

结论 🎉

AI代码学习和建议是一项非常有前景的技术，它能够显著提高开发人员的代码编写效率。通过使用评论来教导系统我们的意图，并利用AI的建议，我们能够快速创建出功能性的代码。然而，我们仍然需要对所生成的代码进行审查和调整，以确保其准确性和可靠性。随着AI的发展，它将成为开发的新标准，给开发人员带来更多的便利和效率。

该文章主要讨论了使用AI进行代码学习和建议的功能，并使用GitHub的Copilot作为示例。通过评论来教导系统以获得更具体和频繁的建议。代码示例展示了如何使用AI建议快速设置变量和打印输出，以及如何与SharePoint Online建立连接和列举网站集合和列表信息。文章还提到了AI的局限性，需要进行审查和调整。通过使用AI代码学习和建议，开发人员可以提高代码编写效率，并快速创建出功能性的代码。