itHub Copilot是一款基于人工智能技術的代碼生成工具，幫助開發者能快速的編寫重復性較高的代碼，這種同類工具也是比較多的，比如國外比較流行的TabNine、Kite、國內的阿里云Cosy等，詳細介紹歡迎大家閱讀文章AI寫代碼工具哪款是你的菜？

今天要為大家介紹的是GitHub Copilot Labs的VSCode插件，Labs插件是Copilot機器學習實驗應用的試驗場，用來改善開發者的編碼體驗，目前它能幫助程序員解讀看不懂的代碼片段，或者將某種語言的代碼片段翻譯為另一種開發語言，比如將Java代碼翻譯為Python代碼，下面我們一起來了解一下。

安裝插件

GitHub Copilot Labs的插件安裝比較簡單，與GitHub Copilot插件雷同，只需到VSCode插件市場搜索并安裝GitHub Copilot Labs，然后登錄GitHub賬號進行授權即可。（前提是需要獲得GitHub Copilot的邀測資格）

安裝過程我就不做過多介紹了，下面我們來一起看一下它能幫助我們做什么吧。

代碼解讀

作為程序員，大家經常會遇到看不懂的代碼，有可能是遇到新的技術棧，有可能是剛接觸編程的小白，也可能是需要閱讀/維護別人編碼的代碼，這種時候大家很可能需要將代碼運行一遍，亦或是直接詢問朋友/同事。為了解決這個問題，GitHub Copilot Labs為我們提供了代碼解讀功能。

我們只需用鼠標框選需要解讀的代碼片段，GitHub Copilot Labs會同步在左側欄中展示款選的代碼片段，并選擇“Explain code”，然后點擊“Ask Copilot”，即可為我們生成代碼片段的詳細解釋。我們來看看Copilot對上圖中的代碼是如何解讀的：

/* Here is the explanation for the code above:

1. We create a BufferedReader object and pass an InputStreamReader object to it.

2. We call readLine() method of the BufferedReader object to get the line of text.

3. We use a StringBuilder object to build up the text line by line.

4. We loop until the line is null, which means the end of the file has been reached.

5. Finally, we print the text. */

上面的代碼比較簡單，Copilot解讀起來還是比較容易的，我們再看看另一段代碼。

/* Here is the explanation for the code above:

1. First, we get the html data from the data.html file, which is located in the same directory with this class.

2. Then, we use Jsoup to parse the html code, and get the content from the id="mainbar"

3. Then, we get the content from the href attribute of the html code */

我們再找一道Leetcode的算法題“尋找兩個有序數組的中位數”。

/* Here is the explanation for the code above:

1. Check if k is odd or even.

2. Calculate the index for the first element in the first array.

3. Calculate the index for the first element in the second array.

4. Calculate the index for the kth element in the first array.

5. Calculate the index for the kth element in the second array.

6. Compare the kth element in the first array and the kth element in the second array. 7. If the kth element in the first array is less than or equal to the kth element in the second array, then the kth element is in the first array.

8. If the kth element in the first array is greater than the kth element in the second array, then the kth element is in the second array.

9. Otherwise, the kth element is in the first array.

10. We need to do this step k times.

11. Return the kth element. */

生成的代碼解讀結果更多偏語法層面，語義層面的還是比較少的，當然，能做到這點也是不易，但是實用性稍微差了一點。

代碼翻譯

相信很多小伙伴都想象過，是否寫完了一個語言的代碼，能直接翻譯成其他開發語言運行。比如我可能只學習了Java，但是老板要求我用C++語言實現需求；亦或是我可能用Java在后端實現了一個工具類，但是在前端也需要有一個同樣功能的JavaScript工具類進行對應；這種時候如果能有一個代碼翻譯工具，直接將Java代碼翻譯為C++/JavaScript代碼，那就方便很多了。為了解決這個問題，GitHub Copilot Labs為我們提供了代碼翻譯功能。

我們先用上面那道Leetcode算法題“尋找兩個有序數組的中位數”試試。

我們從圖中可以看到，Copilot Labs支持的語言種類是非常豐富的，幾乎是全語種。上圖中我們將Java代碼分別翻譯為了C++、Python、JavaScript代碼，翻譯的效果還是很不錯的。

我們再試試之前那段爬蟲代碼。

雖然生成的網站、html解析元素不一致，但是提供了Python語言做類似html解析的代碼示例，可以作為參考使用。

我們再試試用Python代碼生成Java代碼。

我們可以看到雖然能生成大致的“形”，但是代碼邏輯是不一致的，多次點擊“Ask Copilot”會生成不同的代碼片段，經過多次嘗試，發現生成的代碼片段一個不如一個，看來用動態類型的腳本語言去生成靜態類型語言的代碼時不太理想的。

總結

總體體驗下來，GitHub Copilot Labs的功能更多偏研究嘗鮮，還處于“玩”的層次，離實際應用還需要一些時間，但是我們也能看到AI已經在逐步改善編程體驗，或許在不久的將來，我們所想的終將會實現。

國網文產業已經迎來3000億元市場，其中閱讀市場破400億元，IP市場破2600億元。

網文作為“文化出海”的三駕馬車（網文、游戲、影視）之一，出海規模突破40億元，海外訪問用戶近2.3億人，覆蓋全球超200個國家或地區的用戶。

在眾多出海的平臺中，較為出名的包括閱文集團旗下的起點國際、掌閱科技、中文在線以及晉江文學城等。

以起點國際為例，截至2023年底，其上線譯作近3800部，同步增長31%，而以閱文集團為代表的知名網文企業，更是與Amarin、Libre等近百家海外出版機構合作向東南亞、日韓、歐美等多地授權出版作品近2000部，涉及英法德俄日韓泰等20多種語言。

除國內網文翻譯出海外，2023年海外原創作品也大量激增。

截至2023年底，海外原創作品超過62萬部，僅起點國際培養的來自美國、菲律賓、印度、英國、加拿大等100多個國家或地區的海外網絡作家就有近41萬名，為三年前同期4倍之多。

在這些國家，就連網文生產都本土化了，可見網文在海外有多受歡迎。

與國內發展趨勢一致，這些簽約作家呈現年輕化趨勢，00后、95后占據較大比例。

而在持續向好的出海態勢中，背后則是立足于AI時代的創作機制以及產業生態的大力推動，包括IP前置開發模式的逐漸成熟，影視、動漫、游戲、微短劇等IP轉化賽道的大規模發展以及AI技術的輔助提速。

網文出海，單純的文字力量影響是有限的，但通過網文IP將其進一步轉化為影視、動漫、游戲以及微短劇卻能將文學作品的影響力大幅擴大。

所謂IP前置開發模式即網文作品尚未完成或仍連載階段時，相關IP開發工作就已經開始，通過定制化的互動如在文章段落進行點評、二次創作等模式為后續IP的改編和衍生品的開發提供支持與創意。

當IP完善或成熟后，許多優秀網文已經開啟多種IP轉化渠道，如推出《我的吸血鬼系統》等有聲書作品、上線《全職高手》等漫畫作品，其中網文改編的出海動畫如《斗破蒼穹》、《武動乾坤》等即使日均上線1集，也吸引了超過百萬的累計訂閱數、超2.7億的年瀏覽量。此外，包括基于網文的影視改編劇《贅婿》及《慶余年》等IP劇集、《斗破蒼穹：怒火云嵐》等IP改編游戲產品也在網文出海中取得不小的成績。

尤其是2023年以來，國內外掀起了一股微短劇風潮，許多熱門短劇應用海外下載量大幅增多，抖音國際版TikTok、快手國際版Kwai等平臺均對短劇賽道進行了布局，大量催化網文IP的轉化，成為網文出海的重要形式。

可見，多種IP轉化賽道已然為網文出海規模創造了重要增量。

與此同時，AI技術的日漸成熟也是不可忽視的助力。

國內文學作品如何走向海外，翻譯是第一道關卡卻也是最重要的關卡。

對篇幅巨大、作品海量的國內網絡文學而言，人工翻譯的成本十分高昂。如聘請專業譯者翻譯作品時，報酬可為每1000字200元，對于那些幾百萬字的網文作品，翻譯費用可達幾十萬，但即使是如此高昂的費用，不少優秀的翻譯才人還是更傾向于從事同聲傳譯或金融、法律、醫療等專業領域的翻譯工作。

2017年，為網文、圖書等內容提供多語種AI翻譯等文學內容出海服務的推文科技正式成立，短短幾年時間里便幫助超7000余部網絡小說作品順利出海。2023年7月，閱文集團也發布了一款大語言模型“閱文妙筆”及其應用產品“作家助手妙筆版”，可為作者提供世界觀設定、角色設定、情景與打斗描寫的內容生成功能。

其實，早在2007年，首部由AI完全創作的小說 I The Road就已經面世，彰顯了AI強大的文學創作能力。

如今有了AI翻譯技術這一輔助，網文的翻譯效率則提高了3600倍，成本降低至原來的1%。

這下翻譯網文的飯碗也被AI搶了。

不過，對于一些迂回的表述或者地域特色與本土語境表達等，人工智能翻譯還需要人為的進一步“精加工”。

相較國內海量的網絡文學作品而言，出海作品仍是少數，但如今日益旺盛的海外閱讀或觀影需求，恰是巨大的發展機遇，可借勢將更多優秀的中華文化作品推向海外，塑造更亮麗的中華文化名片。

參考資料：

海外風向｜2023年中國網文市場規模同比增3.8% AI、短劇加速網文出海_財新網_財新網

https://www.caixin.com/2024-02-27/102169470.html

網絡文學，開拓“出海”新航道-新華網

http://www.news.cn/culture/2023-12/05/c_1130008767.htm

人工智能翻譯助力網文“一鍵出海”--經濟·科技--人民網

http://finance.people.com.cn/n1/2024/0106/c1004-40153878.html

00后成網文作家新增主力

http://sc.people.com.cn/n2/2024/0228/c345167-40759178.html

傳統文化成為網文出海新引擎--文旅·體育--人民網

http://ent.people.com.cn/n1/2023/1218/c1012-40141135.html

網文出海進入“全球共創IP”階段

http://sc.people.com.cn/n2/2023/1206/c345528-40667673.html

文章用圖：圖蟲創意

本回完