Visual Studio IntelliCode utilise l'apprentissage automatique pour proposer des suggestions de complétion de code utiles et riches en contexte
lors de la frappe , vous permettant d'apprendre les API plus rapidement et de coder plus rapidement. Bien que le modèle de base d'IntelliCode ait été formé sur plus de 3000 référentiels C # GitHub open source, il n'inclut pas tous les types personnalisés dans votre base de code. Pour produire des suggestions utiles, haute fidélité et riches en contexte, le modèle doit être adapté à des types uniques ou à des API spécifiques au domaine qui ne sont pas utilisées dans le code open source. Pour faire des recommandations IntelliSense basées sur la sagesse de la base de code de votre équipe, le modèle doit s'entraîner avec le code de votre équipe.
Plus tôt cette année, nous avons étendu nos capacités de formation sur les modèles ML au-delà de notre modèle de base formé par Github initial pour vous permettre de personnaliser vos suggestions d'achèvement IntelliCode en
créant des modèles d'équipe formés sur votre propre code .
Finitions d'équipe partagées et automatisées facilement!
Les réalisations de votre équipe font partie de votre flux de travail de développeur normal simplement en
associant un modèle à votre référentiel . Toute personne ayant accès à votre référentiel obtient automatiquement les complétions d'équipe - aucune étape de configuration supplémentaire n'est requise!
Une fois que vous êtes prêt, vous pouvez garder vos réalisations à jour avec notre nouvelle
tâche Azure DevOps qui peut recycler vos modèles sur CI. Lorsqu'une modification est apportée à votre base de code, le modèle est automatiquement formé et partagé avec votre équipe.
2 étapes pour terminer l'équipe
Configurer et partager
Les modèles associés au référentiel sont automatiquement partagés avec d'autres travaillant dans la même base de code tant que les utilisateurs ont activé l'acquisition automatique des modèles d'équipe dans Visual Studio. Pour activer l'acquisition automatique en accédant à Outils> Options> IntelliCode> Acquérir des modèles d'équipe pour terminer. L'accès au référentiel est l'accès au modèle. Lors de la formation, nous collectons des informations sur l'engagement validé où la formation a eu lieu. Toute personne qui demande ce modèle doit avoir le même commit dans son référentiel et être en mesure de produire les mêmes informations que celles collectées lors de la formation pour recevoir le modèle d'équipe.
Veuillez noter que vous devrez être au moins sur
Visual Studio 2019 version 16.4 preview 5 pour essayer ces mises à jour de l'expérience de fin d'équipe IntelliCode.
Voir plus de détails sur la façon d'acquérir et de partager les compléments d'équipe
ici .
Automatiser
Une fois que vous êtes satisfait de la fin de l'équipe sur votre repo, vous devez configurer pour vous recycler automatiquement dans le cadre de votre pipeline d'intégration continue (CI) dans
Azure Pipelines . Lorsque les modifications de code sont transmises à votre référentiel, la tâche de génération s'exécute et les finitions de votre équipe sont recyclées et mises à la disposition du référentiel. En parallèle, Visual Studio recherche les mises à jour des compléments d'équipe et se met à jour automatiquement.
Installez la
tâche de
formation du modèle d'équipe Visual Studio IntelliCode à partir de Visual Studio Marketplace sur votre organisation Azure DevOps ou Azure DevOps Server (anciennement TFS).
Voir plus de détails sur la façon de configurer et d'automatiser la tâche de construction
ici .
Dites-nous ce que vous en pensez!
Nous aimerions comprendre votre expérience actuelle avec IntelliCode et les points à améliorer. Essayez de partager les compléments d'équipe et d'automatiser les mises à jour dès aujourd'hui et dites-nous ce que vous pensez de la nouvelle expérience. Veuillez noter que vous devrez être au moins sur
Visual Studio 2019 version 16.4 preview 5 pour essayer ces mises à jour de l'expérience de fin d'équipe IntelliCode.
Veuillez soulever des problèmes et des commentaires
Visual Studio "signaler un problème" .
Nous sommes intéressés à recevoir des commentaires sur les recommandations elles-mêmes, les performances de la fonctionnalité ou les capacités qui pourraient vous manquer.
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