Tối ưu hiệu năng với GitHub Copilot

Phát triển phần mềm với GitHub Copilot

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Sự chậm lại âm thầm

nanobanana: half: Minh họa chia đôi: một ứng dụng phản hồi nhanh như tên lửa phóng mượt mà ở một bên và biểu tượng tải quay chậm ở bên kia, phong cách vector phẳng

Vấn đề hiệu năng:

Không xuất hiện trong unit test
Không gây crash ngay lập tức

📈 Code có vẻ đúng nhưng không scale

Nút thắt ngoài thực tế

def find_common(list1, list2):
    common = []
    for item in list1:
        for item2 in list2:
            if item == item2:
                common.append(item)
    return common

Code chạy tốt với đầu vào nhỏ
1 triệu phần tử → 1 nghìn tỷ phép so sánh
Thuật toán $O(n^2)$!

❌ Làm sập production vào ngày cao điểm

[screencast]

Nói cho Copilot cần tối ưu điều gì

nanobanana: half: Bảng điều khiển hiệu năng với đồng hồ tốc độ và thước đo hiển thị các chỉ số tối ưu khác nhau, minh họa vector phẳng trên nền sạch

Tốc độ → thuật toán nhanh hơn, caching, batching
Bộ nhớ → giải phóng tài nguyên, streaming, generator
Cả hai → rà soát hiệu năng tổng thể

Prompt hiệu năng hiệu quả

Tối ưu có mục tiêu

Tối ưu #selection để tăng hiệu năng và giảm độ phức tạp thời gian

Rà soát #selection để tìm rò rỉ bộ nhớ

Quét toàn codebase

@workspace tìm hàm có vòng lặp lồng nhau trên tập lớn

[screencast]

Tích hợp hiệu năng vào mọi gợi ý

.github/copilot-instructions.md

## Performance standards
- Prefer set or dict lookups over nested loops
- Use context managers for files, connections, and sockets
- Avoid loading entire datasets into memory, use generators or streaming

✅ Ngăn nút thắt cổ chai hiệu năng ngay từ khi viết code

Ayo berlatih!

Phát triển phần mềm với GitHub Copilot