半颗豆子0 - 宋马
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26天前

📝 源代码管理实践与AI编程工具体验报告

一、源代码管理实践成果 🧑💻

1. 环境配置与工具联动

环境配置对我而言不算陌生,由于之前常使用Gitee(个人主页:https: gitee.com zixi-moran)管理项目,所以积累了必定的版本控制经验。

但初次使用GitHub时,还是遇到了不少挑战:

🔍 问题一:SSH密钥兼容性问题

GitHub与Gitee的SSH密钥不兼容,需要为GitHub单独生成并配置新的SSH密钥。通过以下命令生成新密钥后,将公钥添加到GitHub账户的SSH设置中,解决了基础连接问题:

ssh-keygen -t ed25519 -C "exaple@exaple.com" 
      

🔍 问题二:TortoiseGit配置异常

之前使用Gitee时,习惯通过TortoiseGit(小乌龟)进行图形化操作,但切换到GitHub后,出现了命令行(Git Bash)可正常推送,而TortoiseGit始终提示Could not read from remote repository 的错误。

在我与豆包的逐步排查下,发现核心缘由是两者使用的SSH客户端配置不同。最终解决过程如下:

  1. 在Git Bash中通过which git确认Git实际路径: mingw64 bin git,对应Windows物理路径为D:Gitmingw64in
  2. 右键点击仓库文件夹→TortoiseGit设置网络,将SSH客户端路径强制指定为D:Gitmingw64inssh.exe(与Git Bash保持一致)
  3. 启动Pageant(TortoiseGit自带的密钥管理器),添加本地SSH私钥(~ .ssh id_ed25519),确保密钥被正确加载
    1. 配置完成后,TortoiseGit成功与GitHub建立连接,推送操作恢复正常,整个联动流程顺畅运行。


      二、AI编程工具体验报告 🤖

      1. 工具选择与实践场景

      在项目开发中,我实际体验了两款主流AI编程工具(cursor和GitHub copilot),分别进行了体验:

      🚀 Github Copilot:可以直接在Vs Code中插入插件,之后登录GitHub帐号即可使用,超级之方便,继承了VsCode的所以优点的同时,可以加快我们的编码速度。

      这里我是直接让其在当前工作区文件夹下生成一个感知机算法的python文件,结果还不错。之后开始模块化开发时应该能够节省不少查找语法,资料的时间。

      ✨ Cursor:需要下载其APP,登录后有免费次数试用,个人感觉其反应速度和生成文件的速度都比copilot要好一点,并且还有一点不错的是可以使用VsCode的IDE形式,这也可以减少了要熟悉新编辑器的时间成本。在cursor的体验时,我是让其生成了一个最小二乘算法的python文件,结果也很不错。

      2. 功能对比与效率分析(该对比来自网络)

      评估维度VS Code CopilotCursor
      代码生成速度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
      复杂逻辑理解⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
      IDE集成流畅度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
      学习成本低(作为插件使用)中(需下载APP)
      代码可维护性中(需手动调整格式)高(自动生成注释和类型注解)

      实际效率提升:在基础功能开发(如工具函数、简单验证逻辑)中,节省约大量的编码时间,使我们将更多精力放在其他复杂功能点的设计和完善上;但根据以往经验,在比较复杂的核心业务逻辑中,AI生成的代码需要60%以上的人工调整才能符合需求。


      三. GitHub核心操作与协作案例

      上述为自身学习成果,下面展示团队合作流程及练习。

      以上述的Python项目为例,我与同伴完成了完整的协作流程,通过具体场景实践了源代码管理的核心逻辑:

      🌿 分支管理:功能隔离开发