GitHub Copilot，最近又出了個新功能。這一次，它不再是幫你寫代碼了，而是充當一個“翻譯官”：用“人話”告訴你，這段代碼到底寫了啥。

瞧，只需要選中一段代碼，然后點一下旁邊的“Ask Copilot”，就會快速得到代碼的“人話版”解釋：

示例中的代碼片段是這樣的：

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

Copilot 對此進行“翻譯”后，輸出的內容是：

定義一個函數 max_int ()，它將一個列表作為輸入。

設置一個變量 max_int=l [0]，它包含列表中的第一個元素。

設置一個 for 循環(huán)，迭代列表中的每個元素。

如果元素大于 max_int，便讓 max_int 等于 I。

返回 max_int。

這便是 GitHub Copilot 的最新功能 ——Explain Code。之前 Copilot 是基于人類的注釋生成代碼，現在好了，它也學會了反向輸出。

網友們的反應也是可想而知了：

但在“新奇”之后，這件事也引發(fā)了不小的討論。

AI 給代碼做注釋，有必要嗎？

不僅是 Copilot，“AI 給代碼做注釋”這事最近在 Reddit 也比較火。

有位貼主上傳了他用 AI 技術，給代碼做注釋的 demo。不同于 Copilot 的 Explain Code，這個 AI 不會非常詳盡地去描述每行代碼運行的過程。而是概括性地去講“這段代碼是干嘛的”。

以下面這個代碼片段為例：

在 AI“解讀”過后，它就會告訴你：

這段代碼是用來從 GitHub 的 Repo 中收集數據。會返回一個數據的矩陣。

再如下面這個代碼片段：

AI 給出的注釋是：

函數運行的是梯度下降算法。

而后它還會對函數中的變量依次做解釋。看似不錯的效果，但依舊還是引來了網友們激烈的討論。

“樂觀派”網友認為：

輔助寫注釋和寫測試比寫代碼的幫助大更多，而犯錯可能更少。

但有人質疑這種 AI 的能力：

如果我函數寫的特別亂、變量這名字亂糟糟的，它還能好使嗎？

也有人認為，諸如此類的 AI“沒有什么用處”：

更形象一點的比喻，這種 AI 起到的作用，可能就是“復讀機”……

那么對于“AI 給打碼寫注釋”這件事，你覺得是否有用呢？

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