GitHub Copilot just got promoted to Captain

Summary

El futuro de la programación se vislumbra con la presentación de GitHub de su nueva herramienta, Co-pilot Workspace, que promete cambiar la forma en que escribimos código. Esta innovación utiliza lenguaje natural para planificar, escribir, probar y ejecutar código, elevando a Co-pilot del papel de asistente a capitán. Aunque algunos podrían temer por el futuro de los programadores, la realidad es que, al menos por ahora, Co-pilot Workspace es una herramienta que aumenta la productividad sin amenazar significativamente el empleo. La verdadera amenaza para el desarrollo de software tradicional proviene de modelos generales de propósito amplio que están haciendo obsoleto ciertos tipos de aplicaciones. Sin embargo, la historia demuestra que cada vez que la programación se vuelve más fácil, se produce un aumento en el número de programadores. La introducción de herramientas como Co-pilot Workspace, aunque desafiante, también ofrece oportunidades para la mejora continua y la evolución del oficio de programar.

Takeaways

• 🚀 GitHub ha lanzado una nueva herramienta llamada Co-pilot Workspace que permite escribir, probar y ejecutar código a partir de lenguaje natural.
• 🧭 Co-pilot Workspace ofrece un control significativo al desarrollador, más allá de una simple autocompletado de AI.
• 📘 Para utilizar Co-pilot Workspace, se debe saber leer y entender el código, lo que aumenta la productividad para desarrolladores experimentados.
• 🔍 La herramienta permite a los desarrolladores modificar y dirigir el AI para que se ajuste a sus necesidades específicas.
• 📝 Co-pilot Workspace puede generar descripciones para solicitudes de extracción (pull requests), facilitando el proceso de integración de código.
• 🤖 A pesar de la eficiencia de la herramienta, no se espera que hagaobsolete a los programadores; en lugar de eso, mejora la productividad.
• el riesgo de los LLM (Modelos de Lenguaje Grandes) y la IA es que podrían amenazar la necesidad de construir nuevo software, especialmente aplicaciones de interfaz de usuario y aplicaciones empresariales.
• 💼 Empresas como Chegg, que ayudan a los estudiantes universitarios a copiar en sus tareas, están sufriendo debido al aumento de la IA, que ofrece formas más rápidas y económicas de 'hacer trampa'.
• 🔧 La IA y los modelos generales de propósito amplio están haciendo obsoletas muchas aplicaciones tradicionales que los programadores saben cómo construir.
• 🌟 A lo largo de la historia, cada vez que la programación se ha vuelto más fácil, ha resultado en un aumento del número de programadores.
• 📈 La especie de programadores continúa floreciendo y se encuentra en la parte superior de la escala salarial, lo que es probable que continúe hasta el anuncio de GPT 5.

Q & A

¿Qué es GitHub Co-Pilot Workspace y qué hace?

GitHub Co-Pilot Workspace es una herramienta recién lanzada por GitHub que permite escribir, probar y ejecutar código a partir de lenguaje natural. Permite a los desarrolladores describir una función que quieren implementar y luego propone ediciones en los archivos del repositorio relacionados con el problema para solucionarlo.

¿Cómo se desencadena GitHub Co-Pilot Workspace?

Se puede activar GitHub Co-Pilot Workspace haciendo clic en el botón 'code' y luego describiendo la función que se desea implementar en el código o iniciando con una incidencia de GitHub y abriéndola en un espacio de trabajo.

¿Cómo funciona el proceso de especificación en Co-Pilot Workspace?

El primer paso es la especificación, donde se examina el estado actual de los archivos en el repositorio relacionados con la incidencia y se proponen las ediciones que se realizarán en estos archivos para solucionar el problema. Los desarrolladores pueden editar este documento para dirigir al AI en la dirección correcta.

¿Qué sucede después de establecer la especificación en Co-Pilot Workspace?

El siguiente paso es el plan, donde se enumeran todos los archivos afectados y se describen los cambios de código en cada uno de ellos. Los desarrolladores también pueden editar este documento para modificar el plan antes de enviarlo.

¿Cómo se realiza la revisión del código generado por Co-Pilot Workspace?

Una vez enviado el plan, los archivos se agregan a una cola donde el AI escribe todo el código para realizar los cambios. Los desarrolladores pueden abrir cada archivo y revisar las diferencias (diff) para ver qué cambió realmente y modificar el código según sea necesario.

¿Cómo se puede ejecutar y depurar el código en Co-Pilot Workspace?

Se puede ejecutar y depurar el código utilizando el terminal integrado o ejecutarlo en VS Code en la nube con un GitHub Code Space, lo que permite probar y depurar el código como si lo hubiera escrito el usuario mismo.

¿Qué hace Co-Pilot cuando se crea una solicitud de extracción (pull request)?

Co-Pilot incluso escribe la descripción de la solicitud de extracción para el desarrollador, lo que agiliza y mejora el proceso de revisión del código.

¿Considera que Co-Pilot Workspace hará que los programadores queden obsoletos?

No necesariamente. Aunque es una herramienta que mejorará la productividad, no eliminará significativamente los empleos. Los programadores experimentados encontrarán en Co-Pilot un gran impulso en su productividad, mientras que las personas promedio solo podrán construir cosas triviales con él.

¿Qué riesgos ven más allá de la programación en relación con las LLM (Modelos de Lenguaje Grandes) y la IA?

El mayor riesgo es que las LLM y la IA puedan amenazar con hacer obsoleto la necesidad de construir nuevo software, especialmente interfaces de usuario de front-end y aplicaciones enfocadadas a los negocios.

¿Cómo ha afectado el avance de la IA a empresas tradicionales?

Empresas como Chegg, que ayudan a los estudiantes universitarios a copiar en sus tareas, han comenzado a colapsar debido a la aparición de la IA, ya que es más barato y rápido usar herramientas como Claude o GPT-4.

¿Por qué no está preocupado a pesar de los cambios que trae la IA en la programación?

Por dos razones principales: primero, para usar una herramienta como Co-Pilot Workspace, es necesario saber cómo leer y entender el código. Segundo, a lo largo de la historia, cada vez que la programación se ha vuelto más fácil, ha resultado en más programadores, lo que sugiere que la profesión seguirá prosperando.

¿Cuál es la predicción para el futuro de la programación y la IA?

Los programadores se vuelven más productivos, mientras que el software tradicional que saben construir está siendo hecho obsoleto por modelos generales de propósito grande. Aunque suena pessimista, la capacidad de programadores para adaptarse y la historia de la evolución de la programación sugieren un futuro prometedor.

Outlines

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🚀 Introducción a GitHub Co-Pilot Workspace

Se presenta GitHub Co-Pilot Workspace, una herramienta que permite escribir, probar y ejecutar código a partir de lenguaje natural. Esta herramienta podría cambiar la forma en que escribimos código y se explora si es una amenaza para los programadores o simplemente una nueva tendencia en la inteligencia artificial.

Keywords

💡GitHub

GitHub es una plataforma de desarrollo colaborativo de software para alojar y revisar código, así como un sistema de control de versiones. En el video, se menciona que GitHub ha lanzado una nueva herramienta llamada Co-pilot Workspace, que cambiará la forma en que escribimos código.

💡Co-pilot Workspace

Co-pilot Workspace es una nueva herramienta de GitHub que permite a los desarrolladores escribir, probar y ejecutar código a partir de instrucciones en lenguaje natural. En el video, se destaca cómo esta herramienta puede mejorar la productividad de los programadores y su capacidad para resolver problemas de programación.

💡Lenguaje Natural

El lenguaje natural se refiere a cualquier idioma que usan los seres humanos para comunicarse, como el inglés o el español. En el contexto del video, Co-pilot Workspace utiliza el lenguaje natural para entender las instrucciones dadas por los desarrolladores y generar código en consecuencia.

💡Programación

La programación es el proceso de crear un conjunto de instrucciones que un computadora puede entender y ejecutar. En el video, se discute cómo las herramientas de IA como Co-pilot Workspace están influyendo en la forma en que los programadores desarrollan software, automatizando algunas de las tareas de programación.

💡Productividad

La productividad se refiere a la cantidad de trabajo que se puede realizar en un período de tiempo dado. En el video, se argumenta que Co-pilot Workspace aumentará la productividad de los desarrolladores al permitirles escribir código más rápido y resolver problemas de manera más eficiente.

💡IA (Inteligencia Artificial)

La IA es una rama de la informática que se dedica a la creación de sistemas que imitan la inteligencia humana. En el video, se explora cómo la IA, particularmente a través de Co-pilot Workspace, está transformando el campo de la programación y las posibles consecuencias para los desarrolladores.

💡GPT 4

GPT 4 es una referencia a una versión futura del modelo de lenguaje llamado GPT (Generative Pre-trained Transformer). En el video, se menciona que la predicción de que una herramienta como Co-pilot Workspace vendría era una de las expectativas después de la lanzada de GPT 4.

💡Pull Request

Un pull request es una solicitud en GitHub que permite a los desarrolladores integrar cambios propuestos en el repositorio principal de un proyecto. En el video, se menciona que Co-pilot Workspace incluso puede escribir la descripción de un pull request, facilitando el proceso de integración de cambios.

💡

💡Programadores

Los programadores son profesionales que escriben, diseñan, desarrollan y prueban software. El video discute si las herramientas de IA como Co-pilot Workspace harán que los programadores queden obsoletos, concluyendo que, en lugar de eso, estas herramientas mejoran la productividad y la eficiencia de los programadores.

💡Software Obsoleto

El software obsoleto se refiere a programas o aplicaciones que ya no son compatibles o útiles debido a la evolución de la tecnología. En el video, se argumenta que algunas aplicaciones de software tradicionales están siendo reemplazadas por modelos de propósito general más grandes y avanzados en IA, lo que podría afectar el tipo de trabajo que los programadores realizan.

💡Programación Fácil

La programación fácil se refiere a la facilidad con la que se puede escribir y entender el código gracias a herramientas y tecnologías que simplifican el proceso. En el video, se sugiere que la programación ha ido volviéndose más fácil a lo largo de la historia, lo que ha llevado a un aumento en el número de programadores y a una mayor demanda por su habilidad.

Highlights

GitHub has unveiled a new tool called Co-Pilot Workspace that aims to change the way we write code.

Co-Pilot Workspace can write, test, and execute its own code entirely from natural language.

The tool is seen as a significant step towards the vision of 'everybody being a programmer'.

Developers have more control with Co-Pilot Workspace compared to similar tools like Devon.

Co-Pilot Workspace guides users through a series of steps, starting with a specification phase.

Users can edit the proposed plan to guide the AI in the right direction.

After the plan is set, the tool lists out affected files and describes code changes.

The AI writes all the code to make the changes, which users can review and modify.

Integrated terminal or GitHub Code Space allows users to run and debug the code.

Co-Pilot can even write the pull request description for the user.

Co-Pilot Workspace strikes a balance between AI autocomplete and not taking over too much control.

The tool is seen as a productivity booster for experienced developers rather than a job killer.

AI and LLMs (Large Language Models) may threaten the need to build new software, especially front-end UIs and business applications.

The rise of AI has impacted businesses like Chegg, which helps students cheat on homework.

Despite the rise of AI, the need for programmers is not expected to diminish significantly.

The ability to read and understand code is still necessary to use Co-Pilot Workspace effectively.

Throughout history, as programming has become easier, the number of programmers has increased.

The expectation is that the programmer's role will continue to be in high demand.

The next significant development is anticipated with the announcement of GPT 5.

Transcripts

in the near future you'll see this weird

magic button when looking at an issue on

GitHub that's because yesterday GitHub

proudly unveiled its latest crime

against humanity a brand new tool that

wants to change the way we write code

called co-pilot workspace a tool that

can write test and execute its own code

entirely from natural language I think

we all knew this day was coming co-pilot

is no longer just the co-pilot but

finally taking over as Captain it's not

all bad news though we humans will still

have jobs as flight attendants who deal

with the angry confused customers

that mother back there is not real in

today's video we'll find out exactly how

co-pilot workspace works and answer the

question of should I be worried or is

this just more AI programming hype it is

May 1st 2024 and you're watching the

code report it's been just over one year

since GPT 4 was released and at that

time I predicted a tool like this was

coming a tool that can plan write test

and execute its own code using only

natural language instructions like

Jensen Wong recently said now everybody

is a programmer and co-pilot work space

brings us closer to that Vision last

month we talked about Devon which has

now been thoroughly debed and co-pilot

workspace is similar to it but gives the

developer a lot more control let's take

a look at how it works you can trigger

co-pilot workspace by clicking the code

button then describe a feature that you

want to implement in the code or you can

start with a GitHub issue then open it

up in a workspace it'll then take you

through a series of steps with the first

step being the specification here it

will look at the current state of files

in the repo related to the issue and

then propose the edits that it's going

to make in the these files to fix the

issue what's cool about this is that you

can edit this document is so if the plan

doesn't look right you can modify it to

guide the AI in the right direction

after the spec is in place the next step

is the plan here it will list out all of

the affected files and describe the code

changes in each one of them and as

before you can edit this document to

modify the plan then when you submit the

plan it will add these files to a queue

where the AI writes all the codes to

make the changes from there you'll be

able to open up each file and review the

diff to see what actually changed and of

course you can modify this code as

needed before we merge this code we can

actually run it either with the

integrated terminal or run it in vs code

in the cloud with a GitHub code space

and that means you can run and debug the

code as if you wrote it yourself looks

good to me let's now create a pull

request and co-pilot will even write the

pull request description for you pretty

cool and overall I think co-pilot

workspace is a good middle ground where

it's not just a simple AI autocomplete

but also not trying to take over too

much control like Devon the big question

though is will this make programmers

obsolete the answer is a lot more

interesting you might think when it

comes strictly to the skill of

programming this is still very much a

tool that will just improve productivity

without killing jobs in a significant

way in my opinion the much bigger risk

from llms and AI is that they could

threaten the need to build new software

especially front-end uis and business

focused applications for example a

company called cheg that helps college

kids cheat on their homework has been

collapsing ever since the rise of AI

That's because it's cheaper and faster

to cheat with tools like Claude or gp4

and there's many other businesses

affected in similar ways that's why you

see almost every business out there

desperately trying to shoehorn AI into

their business model somehow before

their software becomes totally obsolete

so programmers are becoming more

productive while the traditional

software that those programmers know how

to build is in many cases being made

obsolete by these big general purpose

models that sounds pretty pessimistic

but there's two reasons I'm not worried

reason number one is that in order to

use a tool like co-pilot workspace you

need to know how to read and understand

code it's a huge productivity booster

for experienced developers but can only

build trivial things for the average

person it's like giving someone the keys

to a fighter jet on their first flying

lesson that flight is not going to end

well but the other reason to be

optimistic is that throughout history

every time programming has become easier

it's resulted in more programmers a

keyboards compilers and goys are all

tools that make writing code easier yet

the programmer never went extinct His

Kind continues to flourish at the top of

the pay scale and that's likely to

continue for at least the next few

months until GPT 5 is announced this has

been the code report thanks for watching

and I will see you in the next one