1.3    Code-Assistenten

Chat-basierte KI-Tools vermitteln einen unkomplizierten und kostenlosen Einstieg in die Welt des KI-unterstützten Codings. Allerdings ist das ständige Hin und Her zwischen der Weboberfläche des KI-Tools und dem Editor bzw. der Entwicklungsumgebung umständlich. Immer wieder kopieren Sie Code zwischen dem Editor und dem Webbrowser hin und zurück. Das muss doch einfacher gehen?

Tatsächlich hat Microsoft mit dem Technical Preview des GitHub Copilot bereits begonnen, bevor OpenAI seine universelle ChatGPT-Oberfläche der Öffentlichkeit präsentierte. Seit Juni 2022 ist GitHub Copilot als kostenpflichtiges Service erhältlich. Die günstigste Variante kostet aktuell 10 $ pro Monat (mit Steuern aktuell ca. 11 € pro Monat).

Der Begriff »Copilot«

Microsoft hat Copilot anfänglich nur zur Bezeichnung des neuen Code-Assistenten verwendet. Mittlerweile wird der Begriff aber inflationär für diverse KI-Tools von Microsoft verwendet, für Suchfunktionen ebenso wie für Office-Werkzeuge. Seit Mitte 2024 gibt es sogar eine derart benannte Notebook-Serie (»Copilot+ PC«).

In diesem Buch steht ausschließlich der »GitHub Copilot« im Fokus.

Die Idee von GitHub Copilot ist eine logische Erweiterung des in der Microsoft-Welt schon lange etablierten IntelliSense-Konzepts: Während der Eingabe von Code schlägt VS Code eine Vervollständigung vor. Aber während sich IntelliSense auf die Namen von Methoden oder Eigenschaften beschränkte, macht GitHub Copilot Vorschläge für Schleifen samt Inhalt oder gleich für ganze Methoden oder Funktionen.

GitHub Copilot funktioniert mitunter geradezu unheimlich gut: Sie beginnen die Definition einer neuen Funktion findCancelledCustomers. Aus dem Kontext der restlichen Datei erkennt GitHub Copilot, dass Sie vermutlich eine Liste aller Kunden aus der Tabelle customers ermitteln möchten, deren Status »cancelled« lautet. Dementsprechend schlägt GitHub Copilot den kompletten Code für die Funktion vor: Er generiert SQL-Code für die Abfrage, führt unter Verwendung der an einer anderen Stelle in der Datei bereits definierten Variable für die Datenbankverbindung aus und liefert die Liste der Kundennamen und -IDs als Funktionsergebnis zurück.

Natürlich sind die Vorschläge von GitHub Copilot nicht immer perfekt. Oft können Sie den Code trotzdem übernehmen und müssen in der Folge ein paar Details anpassen. Wenn das KI-Tool Ihre Intention nicht richtig errät, setzen Sie die manuelle Eingabe Ihres Codes einfach fort. Spätestens in der nächsten oder übernächsten Zeile wird GitHub Copilot neue Vorschläge machen, die aufgrund zusätzlicher Kontextinformationen (z. B. in Form von Kommentaren oder Variablennamen) besser ausfallen.

Hinter den Kulissen verwendet GitHub Copilot zurzeit ebenso so wie ChatGPT ein Sprachmodell der Firma OpenAI (zuletzt GPT-4). Das Sprachmodell wurde unter anderem mit Code aus öffentlichen Repositorys von GitHub trainiert. Dieser Umstand hat zu Kontroversen geführt, die sowohl Copyright-Fragen als auch Sicherheitsaspekte betreffen. Bis heute ist nicht restlos klar, ob das Training mit Code aus öffentlichen Quellen tatsächlich – wie von GitHub bzw. Microsoft argumentiert – als Fair Use gilt. In diesem Buch gehen wir im Kapitel 13, »Risiken und Ausblick«, auf diese Frage und andere Aspekte ein.

Alternativen zu GitHub Copilot

So wie ChatGPT nicht die einzige Chat-basierte KI-Umgebung ist, so gibt es auch zum GitHub Copilot diverse Alternativen – beispielsweise GitLab Code Suggestions mit Duo Chat oder die in aktuellen Xcode-Versionen integrierte Funktion Swift Assist.

Ausgesprochen spannend ist Cody. Im Prinzip führt auch Cody Code-Vervollständigungen durch und beantwortet Chat-Prompts. Es gibt aber zwei wesentliche Vorteile: Zum einen können Sie zwischen verschiedenen Sprachmodellen wählen (lokale LLMs, Claude Sonnet, Gemini, Mixtral, beim Pro-Account auch GPT-4o und Cloud Opus), zum anderen berücksichtigt Cody Ihre gesamte Code-Basis im aktiven Verzeichnis. (Es ist zu erwarten, dass diese Funktion früher oder später auch in GitHub Copilot implementiert wird.) Sie können Cody kostenlos ausprobieren. Das Pro-Abo mit uneingeschränkten Chat-Funktionen und größerer LLM-Auswahl kostet aktuell 9 $ pro Jahr. Mehr Informationen können Sie hier nachlesen:

https://sourcegraph.com/cody

Abseits kommerzieller Angebote gibt es auch kostenlose Editor-Erweiterungen bzw. Plug-ins. Sie setzen voraus, dass ein KI-System über eine Schnittstelle (API) zugänglich ist. In diesem Buch konzentrieren wir uns exemplarisch auf das VS Code-Plug-in Continue (siehe Abschnitt 9.5, »Continue«). Es bietet ganz ähnliche Funktionen wie GitHub Copilot, kann aber ein lokal ausgeführtes Sprachmodell verwende. Entsprechende Rechenleistung vorausgesetzt, können Sie sich damit von kostenpflichtigen KI-Anbietern trennen; zudem vermeiden Sie, dass Ihre Daten in die Cloud übertragen werden.

Continue kann auch mit einer KI-Instanz im lokalen Netzwerk oder im Internet verbunden werden. Sie können also beispielsweise als Arbeitsgruppe einen leistungsstarken Rechner mit GPU konfigurieren; alle Teammitglieder nutzen diesen Rechner dann gemeinsam für KI-Coding-Aufgaben. Ein großer Vorteil für Firmen besteht darin, dass sie damit allen Datenschutzbedenken aus dem Weg gehen.

GitHub Copilot installieren

GitHub Copilot wurde anfänglich als Erweiterung zum Editor VS Code entwickelt. Bis heute ist die Kombination aus VS Code mit GitHub Copilot äußerst beliebt. Dementsprechend sind die meisten Code-Assistant-Beispiele in diesem Buch Anwendungen dieses »Dream Teams«. Bevor Sie GitHub Copilot nutzen können, müssen Sie die gleichnamige Erweiterung installieren, sich in VS Code bei Ihrem GitHub-Konto anmelden und auf der GitHub-Website ein Copilot-Abo abschließen:

https://github.com/features/copilot/plans

Sie können GitHub Copilot für 30 Tage kostenlos ausprobieren. Für Studenten, Lehrpersonal sowie Maintainer von großen Open-Source-Projekten sind kostenlose Lizenzen vorgesehen.

GitHub-Copilot-kompatible Editoren und Entwicklungsumgebungen

GitHub Copilot kann nicht nur mit VS Code, sondern auch mit diversen anderen Editoren bzw. Entwicklungsumgebungen verwendet werden, z. B. mit Visual Studio, mit allen JetBrains-IDEs (IntelliJ, Android Studio, PyCharm usw.) sowie mit den Editoren Vim und Neovim. Für diverse weitere Editoren gibt es inoffizielle Plug-ins, z. B. für Emacs oder Xcode.

Erste Schritte mit VS Code und GitHub Copilot

Nach der Installation zeigt VS Code in der Statusleiste ein Copilot-Icon an. Es führt in das Copilot-Statusmenü. Die erste Zeile des Menüs muss den Eintrag Status: Ready enthalten.

Um GitHub Copilot auszuprobieren, erstellen Sie eine neue Datei in Ihrer Lieblingssprache. Für das folgende Beispiel haben wir Python verwendet. Nun geben Sie z. B. def factorize(x) ein. Es ist also anzunehmen, dass Sie eine Funktion programmieren möchten, die eine ganze Zahl in ihre Faktoren zerlegt.

GitHub Copilot schlägt in grauer Schrift eine mögliche Fortsetzung des Codes vor. Wenn Sie den gesamten Vorschlag übernehmen möchten, bestätigen Sie ihn einfach mit (ê). Alternativ können Sie durch das wiederholte Drücken von (Strg)+(Cursor rechts) den Vorschlag in kleinen Teilen übernehmen (wort- bzw. zeilenweise).

Abbildung 1.3     Erste Experimente mit GitHub Copilot in VS Code. Der Minidialog zur Vorschlagsauswahl erscheint nur, wenn Sie den Mauscursor über den Codevorschlag bewegen.

Zwischen Code-Vorschlägen wechseln

VS Code zeigt immer nur einen Code-Vorschlag an, obwohl GitHub Copilot intern mehrere Optionen zur Auswahl stellt. Zum Wechsel zwischen den ersten drei Vorschlägen sind die Tastenkürzel (Alt)+[eckige Klammer links] bzw. (Alt)+[eckige Klammer rechts] gedacht. Die funktionieren auf einer deutschen Tastatur aber nicht. Unter Windows können Sie stattdessen (Alt)+[ß] oder (Alt)+[Acute] drücken (siehe Tabelle 1.2).

Tastenkürzel	Funktion
(ê)	Vorschlag annehmen
(Strg)+(Cursor rechts) bzw. (cmd)+(Cursor rechts)	Wort oder Zeile des Vorschlags annehmen
(Alt)+[eckige Klammer links]	nächster Vorschlag (US-Tastatur)
(Alt)+[eckige Klammer rechts]	voriger Vorschlag (US-Tastatur)
(Alt)+[ß]	nächster Vorschlag (deutsche Tastatur)
(Alt)+[Acute]	voriger Vorschlag (deutsche Tastatur)
(Strg)+(¢) bzw. (cmd)+(¢)	zehn Vorschläge in einem Seitenfenster anzeigen
(Strg)+(I) bzw. (cmd)+(I)	Copilot-Dialog öffnen (Inline-Chat)
(Strg)+(Alt)+(I)	Chat-Seitenleiste öffnen
(ctrl)+(cmd)+(I)	Chat-Seitenleiste öffnen (macOS)

Tabelle 1.2     VS-Code-Tastenkürzel zur GitHub-Copilot-Steuerung

Unter Linux und macOS sind diese Tastenkürzel nicht definiert. Abhilfe schafft eine manuelle Konfiguration.

Abbildung 1.4     Definition eigener Tastenkürzel zur Auswahl von GitHub-Copilot-Vorschlägen

Wir haben in VS Code den Konfigurationsdialog Keyboard Shortcuts geöffnet, nach den Kommandos editor.action.inlineSuggest.showPrevious bzw. .showNext gesucht und diesen per Doppelklick in der Keybinding-Spalte eigene Tastenkürzel zugeordnet.

Wenn Ihnen drei Vorschläge nicht reichen, öffnen Sie mit (Strg)+(¢) ein Subfenster am rechten Rand mit bis zu zehn Vorschlägen. Sie können sich von den Ideen inspirieren lassen und schließlich einen Vorschlag mit dem Button Accept suggestion n auswählen.

Abbildung 1.5     Code-Vorschläge in einem rechts angeordneten Teilfenster

Tipps und Tricks

Bei Tests in einer neuen, fast leeren Code-Datei bleibt ein erheblicher Teil des Potenzials von GitHub Copilot ungenutzt. Deswegen empfehlen wir Ihnen, sich mit dem KI-Tool in einem Projekt vertraut zu machen, dessen Code Sie gut kennen. Entscheidend ist, dass Sie die Qualität der Vorschläge von GitHub Copilot zweifelsfrei beurteilen können. Das gelingt am besten in einer vertrauten Umgebung. Erweitern Sie Ihr Projekt um eine neue Funktion, oder führen Sie in vorhandenem Code Änderungen durch – Sie werden verblüfft sein, wie konstruktiv und nützlich die Vorschläge sind!

Um das ganze Potenzial von GitHub Copilot auszuschöpfen, sollten Sie die folgenden Tipps beherzigen:

• Geben Sie neuen Funktionen oder Methoden möglichst aussagekräftige Namen.

• Formulieren Sie eventuell vor der Funktionsdefinition, vor einer Schleife oder vor einer Verzweigung einen Kommentar (ein, zwei Zeilen reichen), um die Aufgabenstellung genauer zu beschreiben bzw. auf Besonderheiten oder Details hinzuweisen. Damit helfen Sie GitHub Copilot, im Kontext passendere Vorschläge zu machen.

• Sie können auch den umgekehrten Ansatz wählen: Sie schreiben zuerst Code (sei es nun mit oder ohne KI-Unterstützung) und lassen sich dann von GitHub Copilot beim Verfassen des Kommentars unterstützen. Beginnen Sie den Kommentar je nach Sprache einfach mit # oder // oder /*! GitHub Copilot wertet den umliegenden Code aus und schlägt eine oft brauchbare Dokumentation vor.

• Öffnen Sie ein paar relevante andere Dateien Ihres Projekts in VS Code mit vergleichbarem Code bzw. mit der Definition von Funktionen oder Klassen, die Sie in der gerade bearbeiteten Datei nutzen möchten! GitHub Copilot berücksichtigt den Code der offenen Tabs als Kontextinformation und erkennt, wie Sie Funktionen, Eigenschaften oder Methoden bisher aufgerufen oder ausgewertet haben. Das verbessert die Qualität der Code-Vorschläge.

  Aktuell (Mitte 2024) berücksichtigt GitHub Copilot nur Projektdateien, die im Editor geöffnet sind. Möglicherweise werden zukünftige Versionen auch geschlossene Dateien auswerten. Aktuell klappt das aus zwei Gründen nicht: Zum einen ist die Größe des Kontexts bei den aktuellen Sprachmodellen stark begrenzt. GitHub Copilot kann nicht einfach alle Dateien berücksichtigen. Zum anderen ist es bei großen Projekten schwierig, innerhalb von Hunderten von Dateien diejenigen zu erkennen, die gerade relevant sind.

Chat-Betrieb mit zusätzlichen Schlüsselwörtern

Der Code-Assistent und die Chat-Funktionen schließen einander keineswegs aus. Mit (Strg)+(Alt)+(I) bzw. (ctrl)+(cmd)+(I) öffnen Sie innerhalb des Editors die Chat-Seitenleiste. Dort können Sie mit dem KI-Sprachmodell frei kommunizieren. In der Antwort enthaltenen Code können Sie mit einem Button direkt bei der aktuellen Cursor-Position in die gerade offene Code-Datei übertragen und ersparen sich so den Umweg über die Zwischenablage.

Abbildung 1.6     GitHub Copilot erläutert in der Chat-Seitenleiste die markierte Code-Zeile.

Ein entscheidender Vorteil im Vergleich zu ChatGPT im Webbrowser besteht darin, dass Sie bei der Kommunikation über spezielle Schlüsselwörter auf den Kontext der geöffneten Editor-Tabs Bezug nehmen können.

• @workspace gibt an, dass Sie auf den Code im Workspace Bezug nehmen und keine ganz allgemeine Frage stellen möchten. (Der VS Code-Workspace setzt sich aus den Dateien des Projektverzeichnisses bzw. aus allen gerade aktiven Projekten zusammen.)

• @vscode bedeutet, dass Sie eine Frage zur Bedienung des Editors stellen. GitHub Copilot baut gegebenenfalls VS Code-Kommandos in die Antwort ein, die Sie direkt anklicken können.

• @terminal richtet den Kontext auf das Terminal. Das ist für Fragen zweckmäßig, die sich auf Terminalkommandos beziehen. GitHub Copilot erläutert je nach verwendetem Betriebssystem Antworten zu Linux- oder macOS-Kommandos bzw. zu PowerShell-CmdLets.

• /clear löscht den bisherigen Chat-Verlauf.

• /doc versieht den Code mit Kommentaren.

• /explain erläutert die Aufgabe oder Funktionsweise des aktuellen Codes. Das ist vor allem dann praktisch, wenn Sie fremden Code bearbeiten oder Code aus dem Internet (z. B. von StackOverflow) übernommen haben und nicht restlos verstehen.

• /fix versucht, Probleme oder Fehler im markierten Code zu beheben.

• /tests erzeugt Unit-Tests für die aktuelle Funktion oder Methode.

Tipp

Die Kommandos /explain, /fix, /doc und /tests können Sie noch komfortabler direkt im Codefenster ausführen. Dazu markieren Sie die relevanten Zeilen im Code und führen eines der folgenden Kontextmenüs aus: Copilot • Explain This, Fix This, Generate Docs bzw. Generate Tests.

Auf die Themen »Dokumentation« und »Unit-Tests« gehen wir im Kapitel 6, »Software dokumentieren«, sowie im Kapitel 5, »Software testen«, noch ausführlich ein.

Chat-Beispiele

Die folgenden Prompts zeigen einige Anwendungsbeispiele der Schlüsselwörter. Im ersten Beispiel soll VS Code den gerade markierten Code erklären.

Prompt: @workspace /explain the selected lines

The selected lines are from a shell script and perform the following operations …

Sie können GitHub Copilot zur Suche nach bestimmten Dateien im Projekt einsetzen. Bei unseren Tests fielen die Ergebnisse durchwachsen aus. Die CSS-Suche war von Erfolg gekrönt, während die Suche nach unsicheren Volltextpasswörtern scheiterte.

Prompt: @workspace Which CSS file defines the invoiceDate class?

The invoiceDate class is defined in the css/invoice.css file.

Prompt: @workspace Which scripts contain unsafe clear text passwords for database connections?

(keine brauchbaren Ergebnisse …)

Wenn Sie in der Fülle der VS Code-Kommandos verloren sind, kann GitHub Copilot manchmal auf die Sprünge helfen. Wiederum ein positives und ein negatives Beispiel. Die Antwort auf den zweiten Prompt ist unvollständig, weil GitHub Copilot die Möglichkeit verschweigt, das sekundäre Panel zu aktivieren und den Chat einfach dorthin zu ziehen (siehe auch den entsprechenden Tipp im Kasten »Platz optimal nutzen«).

Prompt: @vscode How can I see the differences in the code file since to the last commit?

You can use the Git: Open Changes (git.timeline.openDiff) command to show the differences in the active document compared to the last commit.

Prompt: @vscode I want to display the chat panel on the right side. All other panels should remain at the left side.

You can use the View: Move Panel Right command to move the panel to the right. Then, use the View: Show Chat command to open the chat panel.

Please note that this will move all panels, including the chat panel, to the right side. VS Code currently does not support displaying panels on different sides simultaneously.

Bei der Ausführung der folgenden Frage haben wir in VS Code gerade Dateien auf einem Linux-Server bearbeitet. Die korrekte einzeilige Antwort ohne überflüssiges Blabla hat uns besonders gut gefallen.

Prompt: @terminal How can I find files which have not changed for more than six months?

find . -type f -mtime +180

Sie können einmal ausgeführte Chat-Kommandos nicht direkt ändern. Stattdessen blättern Sie wie im Terminal mit den Cursor-Tasten durch zuvor ausgeführte Prompts, ändern diese und führen sie dann neu aus.

Platz optimal nutzen

Wenn Ihnen der Chat in der VS Code-Seitenleiste zu beengt ist, können Sie diesen mit Open Chat in Editor oder Open Chat in Window in einem eigenen Fenster öffnen.

Eine andere Variante besteht darin, mit View: Toggle Secondary Side Bar Visibility eine zweite Seitenleiste auf der rechten Seite einzublenden und den Chat-Verlauf dorthin zu verschieben. Das ist vor allem beim Arbeiten auf sehr breiten Monitoren praktisch.

Alternativen zur Chat-Seitenleiste

Anstatt GitHub Copilot in der Chat-Seitenleiste zu nutzen, können Sie mit (Strg)+(I) bzw. (cmd)+(I) einen kleinen Inline-Chat-Dialog öffnen. Dort formulieren Sie Ihre Frage und können dann die Antwort unmittelbar im Code übernehmen. Der Inline-Chat ist bei kleinen Änderungen sehr effizient zu nutzen. Außerdem bleibt der Chat-Verlauf aufgeräumt.

Abbildung 1.7     Der Inline-Chat-Dialog

Kleinere Fragen können Sie auch direkt im Code stellen. Dazu beginnen Sie einen Kommentar mit q: und formulieren dann Ihre Frage. Sobald Sie (¢) drücken, fügt GitHub Copilot eine weitere Kommentarzeile ein, die mit a: beginnt und die Antwort enthält.

// q: How do I call bash script from PHP?    <- Ihre Eingabe
// a: Use shell_exec() or exec() function.   <- GitHub Copilot

Diese Art des Frage/Antwort-Spiels eignet sich vor allem für kleine Details. Der größte Vorteil besteht darin, dass Sie den Editor nie verlassen müssen. Sobald das Problem gelöst ist, löschen Sie die Kommentarzeilen mit Frage und Antwort.

Sonstige Funktionen

Microsoft bemüht sich, GitHub Copilot als allumfassendes Werkzeug in VS Code zu integrieren. Sie müssen selbst entscheiden, wie weit diese Funktionen in Ihrem Arbeitsablauf zweckmäßig sind.

• Git-Commits: Wenn Sie die Versionsverwaltung Git verwenden, können Sie den Commit-Text von GitHub Copilot verfassen lassen. Das KI-Tool versucht, die zuletzt durchgeführten Änderungen zusammenzufassen. Manchmal funktioniert das recht gut – und sonst müssen Sie den Text eben ändern. Uns waren die erstellten Nachrichten tendenziell zu langatmig.

• Fehlermeldung verarbeiten: Wenn bei der Ausführung eines Programms ein Fehler auftritt, blendet VS Code im Terminal-Bereich bei der Fehlermeldung ein Copilot-Icon ein. Wenn Sie darauf klicken, versucht GitHub Copilot die Fehlerursache im Chat zu erläutern. Im Idealfall bietet er auch gleich eine Lösung an und führt den Vorschlag mit einem weiteren Klick aus.

  Unsere Erfahrungen mit diesem Feature waren durchwachsen. Bei einigen Programmiersprachen (darunter Python!) erkennt GitHub Copilot nicht einmal vollständig triviale Fehler wie fehlende Klammern. Zugegebenermaßen gibt es auch Fälle, in denen die Funktion wie beworben funktioniert. Aber hier gibt es sicher noch Luft nach oben.

• GitHub Copilot im Terminal: Nachdem Sie im Terminal ein Kommando ausgeführt haben, können Sie sich mit GitHub Copilot dieses Kommando erläutern lassen.

  Sollte bei der Ausführung des letzten Kommandos ein Fehler aufgetreten sein, erklärt GitHub Copilot die Fehlerursache und schlägt ein korrigiertes bzw. verbessertes Kommando vor.

  Auf die Möglichkeit, im Chat mit @terminal Fragen zu stellen, die sich spezifisch auf Terminalkommandos beziehen, haben wir ja schon hingewiesen.

Sicherheit und Datenschutz

Sie sollten sich bewusst machen, dass GitHub Copilot Zugriff auf alle Dateien Ihres Projekts hat. Das ist notwendig, damit das Tool funktioniert. Dieser Zugriff schließt auch Dateien mit Passwörtern, Lizenzschlüsseln usw. ein. Sie müssen GitHub Copilot also einen großen Vertrauensvorschuss gewähren, dass es diese Daten nicht missbräuchlich verwendet.

In letzter Konsequenz gilt diese Überlegung aber nicht nur für KI-Tools, sondern für jeden Editor, für jede Entwicklungsumgebung: Auch eine Backdoor in der IDE oder ein Plug-in mit Schadcode kann Unternehmensgeheimnisse nach außen tragen. Überlegen Sie sich also gut, welche Plug-ins Sie in VS Code oder der IDE Ihrer Wahl installieren. Eigentlich ist es überraschend, dass es diesbezüglich noch nie zu einer (bekannten) Sicherheitskatastrophe gekommen ist.

Speichern Sie nie Passwörter in Code-Dateien!

Losgelöst von den obigen Überlegungen sollten Sie Passwörter nie direkt in Code-Dateien speichern. Verwenden Sie separate Konfigurationsdateien (z. B. config.json oder .env), oder speichern Sie Passwörter in Umgebungsvariablen, auf die Ihr Code zugreifen kann.

Natürlich hat VS Code auch Zugriff auf Passwortdateien. In den meisten Fällen ist deren Auswertung durch GitHub Copilot oder andere KI-Tools aber nicht erforderlich. Wenn sich ein Passwort dagegen als Klartext in der Code-Datei befindet, wird es bei der Nutzung von KI-Tools unweigerlich auf fremde Server hochgeladen. Auch wenn die KI-Anbieter an sich kein Interesse an diesen Passwörtern haben, ist deren unkontrollierte Speicherung in irgendwelchen Datenbanken zur Verbesserung oder zum Training künftiger Sprachmodelle ein sicherheitstechnischer Albtraum.

Ärger im Remote-Betrieb

Mit dem Plug-in Remote SSH können Sie mit VS Code auch Code in Verzeichnissen bearbeiten, die sich auf anderen Rechnern befinden – vorausgesetzt, Sie haben einen SSH-Zugang auf den externen Rechnern. Bei unseren Tests hat GitHub Copilot in solchen Fällen allerdings die Zusammenarbeit verweigert. Abhilfe schaffen die folgenden Zeilen in der Konfigurationsdatei settings.json auf Ihrem lokalen Rechner:

# in settings.json einbauen
...
"remote.extensionKind": {
    "GitHub.copilot": ["ui"],
  },
...

Die Datei settings.json öffnen Sie am einfachsten mit (F1) Open User Settings (JSON). Weitere Details können Sie hier nachlesen:

https://github.com/orgs/community/discussions/6942#discussioncomment-4962858