Skip to content

Проверить штраф на автокоде: Проверка и оплата штрафов ГИБДД по гос номеру, водительскому удостоверению и СТС онлайн перед покупкой авто

Содержание

Платить или нет, если пришел штраф ГИБДД без фотографии — Социум

  • Общество
  • Социум

фото globallookpress.com

Новость о том, что какая-то камера ГИБДД «щелкнула» твою машину за нарушение ПДД — не самое приятное дело. Но еще больше напрягает, когда при этом толком не понятно: где и по какому поводу тебя решили оштрафовать. Портал «АвтоВзгляд» разбирает достаточно распространенную в последнее время ситуацию.

Максим Строкер

С угнетающей регулярностью в тематических пабликах разных соцсетей появляются либо просьбы о помощи, либо возмущенные «вопли» автовладельцев, оказавшихся в достаточно стандартной ситуации: пришло уведомление о штрафе, а понять за что и где машину «щелкнула» камера автоматической фиксации — не получается. Потому, что нет никакой возможности ознакомиться с фото нарушения и текстом постановления, вынесенного по этому факту. «Картинки» просто нет! Как правило, под такими сообщениями немедленно возникает множество комментов, оставленных бедолагами, ранее попавшими в аналогичную ситуацию. Что подтверждает актуальность проблемы.

Получается, что тебе «прилетело» не настоящее постановление, а чье-то требование: заплати штраф и все! И никто даже не утруждается что-то там объяснять водителю — плати деньги ни о чем не спрашивая, не твоего ума дело знать, за что тебя наказывают…

Отчасти возникновение подобных ситуаций можно списать на то, что большинство сограждан для отслеживания штрафов ГИБДД пользуются теми или иными интернет-сервисами и приложениями на своих смартфонах. Разумеется, в этом месте можно сказать, что отсутствие «фоток» нарушений — проблема не пойми кем и неизвестно на какой «коленке» сварганенных программ для мобильников. Мол, пользуйтесь проверенными государственными сайтами и будет счастье. Но это тоже не панацея.

фото globallookpress.com

В частности, тот же «Автокод», судя по сообщениям пользователей, стал заметно хуже работать именно в части предоставления фотодоказательств нарушений где-то с лета 2020 года. Не иначе, коронавирус до него тогда добрался! Ладно, если бы дело было в глюках каких-то там «левых» приложений! Но часто даже на сайтах госуслуг и ГИБДД в подобные моменты точно также невозможно увидеть фотографию нарушения, за которое автомобилисту предлагается заплатить. Что касается сервиса проверки штрафов на официальном портале гибдд.рф, то он сам по себе просто обожает «висеть» — впадая в бесконечную задумчивость после введения посетителем соответствующего запроса. Так платить или не платить, увидев соответствующее уведомление с отсутствующим фото нарушения?

– Как правило, фотографии подгружаются на сайт госуслуг в течение 2—3 дней с даты вынесения постановления, — рассказал порталу «АвтоВзгляд» автоюрист Михаил Никитин. — Когда есть сомнения в справедливости штрафа без фото, следует дождаться доставки полноценной копии постановления либо в «бумажном» виде, либо в раздел «уведомления» в личном кабинете на едином портале государственных услуг — если подключена онлайн доставка заказных писем (http://zakaznoe.pochta.ru). Исходя уже из полученного документа, следует принимать решение — платить или обжаловать постановление…

ПОДПИШИТЕСЬ НА ЭКСКЛЮЗИВНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

ПОРТАЛА «АВТОВЗГЛЯД» В TELEGRAM

  • Автомобили
  • Тест-драйв

Бюджетная модель влезла в премиальное платье

22840

  • Автомобили
  • Тест-драйв

Бюджетная модель влезла в премиальное платье

22840

Подпишитесь на канал «Автовзгляд»:

  • Telegram
  • Яндекс. Дзен

штрафы, ПДД, КоАП, ГИБДД

Проверка водительского удостоверения и штрафов ГИБДД: полезные советы и рекомендации

Сегодня мы разберемся, как производится проверка водительского удостоверения. Это не самая трудная операция, но о ней известно далеко не каждому. По правам водителя можно узнать о лишении документа, а также о штрафах человека. Главное — знать, как именно себя вести. Решить поставленную задачу не составляет труда.

Способы воплощения задумки

Проверка штрафов по водительскому удостоверению или по ИНН гражданина осуществляется очень быстро. Особенно если знать, как действовать.

Чтобы проверить водительские права или штрафы ГИБДД, можно:

  • напрямую обратиться в ГИБДД;
  • направить запрос в ФССП;
  • воспользоваться официальным сервисом ГАИ РФ;
  • поработать со сторонними ресурсами в сети;
  • приобрести базу данных ГИБДД.

Ниже мы изучим все перечисленные расклады. Если к ним подготовиться, удастся провести проверку водительского удостоверения за несколько минут.

Базы данных

Начнем с наименее распространенного подхода. Проверка водительского удостоверения может производиться при помощи покупки баз ГИБДД. В них обычно опубликованы данные об автомобилях и их собственниках. Водительские удостоверения тоже прописываются в таких базах.

Приобретение подобного рода документов незаконно. Кроме того, такой прием нельзя назвать надежным — базы быстро устаревают. Стоимость документов высокая. И поэтому население редко прибегает к помощи данного приема.

Визит в ГИБДД

Проверку водительского удостоверения на лишение лучше проводить непосредственно путем прямого обращения в местный орган ГИБДД.

Чтобы справиться с поставленной задачей, гражданину необходимо:

  1. Собрать определенный пакет бумаг. О них позже.
  2. Обратиться в ГИБДД по месту регистрации.
  3. Подать запрос на предоставление информации по водительским правам или штрафам.
  4. Получить соответствующие данные.

Обычно процедура отнимает несколько минут. Реже — пару дней. Важно помнить, что информация о водительских правах и штрафах третьим лицам не распространяется. А значит, далеко не всем доступен этот прием.

ФССП

Проверка водительского удостоверения на ограничение действия производится исключительно при помощи ГИБДД. А вот штрафы можно узнать у судебных приставов.

Алгоритм действий будет точно таким же, как и в предыдущем случае. Достаточно просто обратиться в местную службу судебных приставов с запросом установленной формы. При себе необходимо иметь удостоверение личности.

Сайт приставов и штрафы

Проверка штрафов по водительскому удостоверению осуществляется довольно быстро. Но для этого используются сторонние сервисы.

Обычная проверка штрафов ГИБДД может производиться через сайт судебных приставов. Рекомендуется:

  1. Открыть в интернет-обозревателе сайт fssp.ru.
  2. Зайти в «Сервисы» — «Банк делопроизводств».
  3. Ввести запрошенную информацию. Речь идет о Ф.И.О. гражданина, а также о его дате рождения и месте жительства.
  4. Кликнуть по кнопке «Проверить».

Спустя минуту на экране появится информация о задолженностях гражданина. Но этот прием работает только тогда, когда на человека открыто делопроизводство. В случае со штрафами ГИБДД это огромная редкость. Поэтому прием эффективен далеко не всегда.

Сайт ГАИ

Проверку водительского удостоверения на лишение или на штрафы предпочтительнее всего производить через официальный онлайн-сервис ГИБДД РФ. Он бесплатен и доступен каждому пользователю.

Как можно представить себе пошаговые действия для реализации поставленной задачи? От пользователя потребуется:

  1. Зайти на страничку gibdd.ru.
  2. Навести курсор мыши на надпись «Сервисы».
  3. Выбрать подходящий пункт меню. К примеру, «Проверка водительского удостоверения/водителя» или «Проверка штрафов».
  4. Ввести номер водительских прав или свидетельства о регистрации авто в ГАИ.
  5. Кликнуть по кнопке «Отправить запрос».

Уже через несколько секунд на дисплее появится информация того или иного типа. Но это еще не все. В ГИБДД проверка водительского удостоверения на наличие каких-либо ограничений производится с определенными трудностями. Зато современные пользователи способны решить проблему иначе.

Важно: при обращении в ГАИ гражданин должен иметь при себе паспорт и знать номер в/у. Желательно сообщить Ф. И. О. водителя, место его прописки и контактную информацию.

Сторонние ресурсы

Например, посредством обращения к сторонним интернет-сайтам. Проверка по номеру водительского удостоверения информации по штрафам и лишениям иногда производится не через официальные ресурсы. Основная масса таких предложений — мошенничество.

Тем не менее существует ряд бесплатных сайтов проверки водительского удостоверения и штрафов ГИБДД. Их очень много. Желательно избегать подобных предложений, но можно обратить внимание на несколько достоверных источников. С ними мы познакомимся далее.

«Автомотопроф»

Например, есть ресурс под названием «Автомотопроф». Это информационный сайт, который предлагает водителям встроенные сервисы проверки тех или иных данных.

Необходимо действовать так:

  1. Перейти на «Автомотопроф».
  2. В строке поиска написать «Проверка штрафов по водительскому удостоверению».
  3. Кликнуть по соответствующему результату.
  4. Ввести в появившемся окне номер в/у.
  5. Нажать на кнопку «Проверить».

Дело сделано. На экране появится интересующая гражданина информация.

«Автобот» и «Автокод»

Следующие два ресурса, помогающие осуществить проверку водительского удостоверения (а еще и штрафов с машиной в целом) — это «Автобот» и «Автокод».

Первый сайт позволяет искать информацию о транспортном средстве и его собственниках по VIN-номеру или номеру свидетельства о регистрации. Здесь же удается «пробить» штрафы. Достаточно кликнуть по соответствующему пункту меню.

«Автокод» — это универсальный сервис проверки для водителей. С его помощью можно узнать не только о лишении водительских прав, но и о штрафах, а также об участии авто в ДТП. Работа сводится к выбору нужной операции и вводу запрошенных данных.

Автоматизируйте форматирование кода в Python

Сразу же проясним важное различие. Написание работающего кода и написание хорошего кода — две большие разницы. Первое — это навык, а второе — форма искусства, и эта разница отличает великих программистов от толпы.

Когда мы говорим о хорошем коде, слово «хороший» является расплывчатым по задумке. Это потому, что нет жестких правил о том, что делает код хорошим или плохим. Все, что у нас есть, это некоторые абстрактные принципы, такие как читабельность:

Программы предназначены для чтения людьми и лишь случайно для выполнения компьютерами.

Абельсон и Суссман

Это два профессора Массачусетского технологического института с солидной репутацией. Определение качества кода — это интуиция, которая оттачивается с течением времени, практикой и опытом. Обзоры кода имеют большое значение для достижения этой цели.

Проверка кода — это процесс, в ходе которого разработчики, более опытные, чем вы, читают ваш код и предлагают улучшения, которые могут сделать его лучше. Эти предложения могут повысить производительность, включить новые языковые функции, исправить ошибки безопасности или исправить стиль кода.

… когда дело доходит до проверки кода.

Но проверка кода вручную стоит дорого. Время, которое требуется кому-то, чтобы прочитать ваш код, — это время, которое они не тратят на создание потрясающих вещей. Они также подвержены ошибкам и ни в коем случае не являются исчерпывающими. Есть человеческие пределы знаний и памяти.
Войти в автоматизацию. Автоматизированные проверки кода быстрее, менее подвержены ошибкам и содержат больше информации, чем их ручные аналоги.

Давайте углубимся в процесс на примере проекта, содержащего один файл Python. Мы заполним файл проблемами, а затем настроим рабочий процесс, который автоматически найдет и устранит эти проблемы.

Ингредиенты

A. Кодовая база с нарушениями PEP-8

Прежде чем автоматизировать проверку кода, давайте сначала напишем код для проверки. Вот пример программы, которая перечисляет простые числа до заданного числа. На это может быть больно смотреть, и это хорошо, так как это означает, что ваше кодово-обонятельное чувство работает.

 # list_primes.py
def is_prime (число):
  для i в диапазоне (2, число):
    если число%i==0:
      вернуть ложь
  вернуть Истина
def list_primes (верхний):
    для числа в диапазоне (2, верхний):
        если is_prime(число):
            print(F"{число} простое")
list_primes (10)
 

С этим скриптом много проблем. Не поймите меня неправильно, это работает, но это нехорошо.

  • Лишний пробел перед функциональной скобкой
  • Отступ в 2 пробела
  • Без пробелов вокруг операторов
  • Одна линия вокруг функций
  • Верхний регистр F в f-строках

B. Форматировщик кода Black

Black — популярный форматировщик кода для Python. Он способен автоматически переформатировать ваши файлы Python, исправляя все нарушения стиля кода. Что приятно, так это то, что он довольно самоуверенный и не может быть сильно настроен, что делает его идеальным для автоматизации.

Итак, давайте установим Black, а также воспользуемся возможностью настроить первоклассное управление зависимостями с помощью инструмента, который мне лично нравится, Pipenv. Выполнение следующей команды создает два файла, Pipfile и Pipfile.lock , в корне репозитория и устанавливает Black как зависимость от разработчиков.

 $ pipenv install --pre --dev черный
 

Запуск Black без каких-либо аргументов форматирует все файлы в репозитории напрямую. Помимо переформатирования ваших файлов, у него есть два менее опасных режима.

--check : В этом режиме черные полностью проверяют наличие нарушений стиля кода. Код возврата равен 0, если нарушений нет, и отличному от нуля, если они есть.

 $ pipenv запустить черный --check list_primes.py
переформатировал бы /Users/dhruvkb/Documents/scratch/automata/list_primes.py
О, нет! 💥 💔 💥
1 файл будет переформатирован.
 

--diff : В этом режиме черный показывает изменения, которые он внесет, не внося их на самом деле. Этот режим полезен, если вы хотите проверить изменения до того, как они будут фактически сделаны.

 $ pipenv запустить черный --diff list_primes.py
--- list_primes.py 2020-02-02 00:00:00.000000 +0000
+++ list_primes.py 2020-02-02 00:00:00.000000 +0000
@@ -1,17 +1,19 @@
 # list_primes.py
-def is_prime (число):
+def is_prime(число):
- для i в диапазоне (2, число):
+ для i в диапазоне (2, число):
- если число%i==0:
+ если число %i == 0:
- вернуть Истина
+ вернуть Истина
- вернуть ложь
+ вернуть ложь
+
 def list_primes (верхний):
     для числа в (2, 10):
         если is_prime(число):
- print(F"{число} простое")
+ print(f"{число} простое")
+
 list_primes(15)
 

Рецепт

Проверка кода может быть разделена на две части: интересная часть, где вы решаете общие проблемы, и обыденная часть, где вы определяете неидиоматические фрагменты и нарушения стиля кода. Давайте автоматизируем скучные части проверки кода.

1. Настройте хуки Git

Мы только что увидели, насколько Блэк невероятен. Разве не было бы здорово, если бы Black запускался автоматически каждый раз, когда вы должны были закоммитить свой код? Это возможно с помощью хуков Git. Git-хуки — это программы, которые запускаются в вашей кодовой базе, когда вы выполняете определенные команды Git. Хук «pre-commit» представляет для нас особый интерес, потому что мы хотели бы, чтобы проверка lint выполнялась до создания коммита и предотвращала создание коммита в случае сбоя.

Autohooks — это пакет Python для управления этими хуками через Python. Он имеет систему плагинов, которая обеспечивает интеграцию с такими инструментами, как Black. Давайте установим и Autohooks, и плагин Black-integration.

 $ pipenv install --dev autohooks autohooks-plugin-black
 

Создайте файл pyproject.toml в корне репозитория со следующим содержимым.

 [инструмент.автохуки]
режим = "трубопровод"
предварительная фиксация = ["autohooks.plugins.black"]
[инструмент.autohooks.plugins.black]
аргументы = ["--check"]
 

Активируйте хуки и запустите функцию проверки, чтобы убедиться, что все работает нормально.

 $ pipenv run autohooks активировать
✓ хук autohooks pre-commit, установленный в /Users/hal/Documents/scratch/.git/hooks/pre-commit с использованием режима pipenv.
$ pipenv запустить проверку автоперехватчиков
✓ Активен хук pre-commit autohooks.
✓ хук pre-commit autohooks актуален.
ℹ Использование автохуков в режиме "pipenv".
✓ Плагин "autohooks.plugins.black" активен и доступен для загрузки.
 

Попробуйте git commit -ing плохо написанный исходный код. Ха, попался! Вот как все пойдет:

  1. Будет запущен хук перед фиксацией.
  2. Будут вызваны хуки верхнего уровня от Autohooks.
  3. Затем Autohooks выполнит Black с аргументом --check .
  4. Black вернет ненулевой код, поскольку файл содержит ошибки.
  5. Git остановит операцию фиксации.
 $ git добавить . && git commit -m "Добавить исходный код в VCS"
ℹ autohooks => предварительная фиксация
ℹ Запуск autohooks.plugins.black
переформатировал бы /Users/dhruvkb/Documents/scratch/automata/list_primes. py
О, нет! 💥 💔 💥
1 файл будет переформатирован.
×
 

💡 Совет: Вы можете обойти хук с флагом --no-verify на git commit . Это не рекомендуется, но мы не полиция, так что делайте, что хотите.

💡 Совет: Вы можете удалить аргумент --check , и тогда каждый раз, когда вы совершаете коммит, Блэк будет переформатировать ваши файлы для вас.

2. Проверка на ворсинки с помощью GitHub Actions

Основным недостатком Git-хуков является то, что они локальны. В проекте с несколькими участниками могут быть люди, которые могут забыть активировать хук или активно пытаться их обойти. В таких случаях решение состоит в том, чтобы запустить проверку lint на самом удаленном репо. GitHub Actions предоставляет чрезвычайно универсальное решение для запуска lint.

Создайте файл lint.yml в каталоге .github/workflows репозитория.

 # .github/workflows/lint. yml
имя: Линт
на: [push, pull_request]
вакансии:
  корпия:
    запуски: ubuntu-последняя
    шаги:
      - использует: действия/[электронная почта защищена]
      - использует: action/setup-[email protected]
      - использует: psf/[email protected]
 

Этот рабочий процесс проверяет репозиторий, настраивает Python, устанавливает Black и затем анализирует файлы. По умолчанию это действие выполняется черными с ходом 9.0043 —check и --diff аргументов. Как только вы настроите линтинг, все будущие коммиты и PR будут проходить через Black.

Наш файл list_primes.py не пройдет тест. В журналах будут показаны как файлы с ошибками, так и различия для этих файлов (из-за аргумента -diff ). Это очень пригодится, когда вы будете исправлять нарушения.

3. Исправления Lint с использованием рабочих процессов GitHub

Это подводит нас к одному аспекту, который мы еще не рассмотрели. Black способен переформатировать файлы, но до сих пор мы использовали его только для обнаружения проблем и представления различий. Мы еще не использовали весь потенциал черных.

Как насчет того, чтобы увеличить автоматизацию до 11 и обновить рабочий процесс GitHub, чтобы он автоматически исправлял нарушения стиля кода?

 # .github/workflows/lint.yml
имя: Линт
на:
  - толкать
  - workflow_dispatch
вакансии:
  корпия:
    запуски: ubuntu-последняя
    шаги:
      - использует: действия/[электронная почта защищена]
      - использует: action/setup-[email protected]
      - имя: Установить зависимости Python
        запустить: |
          pip установить pipenv
          pipenv установить --deploy --dev --system
      - использует: Wearerequired/lint-[email protected]
        с:
          github_token: ${{ секреты.GITHUB_TOKEN }}
          черный: правда
          авто_фикс: правда
 

В этом рабочем процессе используются те же два шага, что и в предыдущем: проверка репозитория и настройка Python. Затем мы устанавливаем Pipenv и используем его для установки Black в системе. Действие lint-action запускает Black, а затем фиксирует измененные файлы. Это создает новую фиксацию с теми же изменениями, которые Блэк показал в diff!

💡 Совет: Вы можете настроить имя и адрес электронной почты автора, а также сообщение коммита. Просто добавьте следующее к с ключом действия . Это возможность для творчества!

 commit_message: «Открытие дверей отсека для модулей»
git_name: 'HAL-9000'
git_email: '[электронная почта защищена]'
 

Теперь, когда вы можете быть уверены, что код, отправленный в репозиторий, свободен от отклонений от руководства по стилю, это освобождает рецензентов кода, чтобы они могли взглянуть на код более широко и оставить мелкие детали HAL.

Комплексная автоматизация с DeepSource

Фух! Это было много работы, не так ли? Но знаете что, мы пока рассмотрели только нарушения руководства по стилю. Добавление дополнительных функций, таких как поиск брешей в безопасности, поиск возможных ошибок и создание сложных рефакторингов, сделало бы это очень долгим упражнением. Но это не обязательно.

Вы также можете автоматизировать весь этот процесс аудита, проверки и рефакторинга с помощью DeepSource, который может сканировать ваш код при каждой фиксации и каждом запросе на вытягивание с помощью нескольких инструментов (включая линтеры и анализаторы безопасности) и может автоматически устранять многие проблемы. У DeepSource также есть собственные анализаторы для большинства языков, которые постоянно совершенствуются и обновляются.

Его невероятно легко настроить! Вам нужно всего лишь добавить файл .deepsource.toml в корень репозитория, и DeepSource подберет его. Гораздо меньше усилий, чем то, через что мы только что прошли.

 версия = 1
[[анализаторы]]
имя = "Питон"
включено = верно
  [анализаторы.meta]
  runtime_version = "3.х.х"
  максимальная_длина_линии = 80
[[трансформеры]]
имя = "черный"
включено = верно
 

Finis coronat opus

Проверка кода — очень важный инструмент обучения для новых разработчиков. Это способ передать знания, опыт и условности от старшего разработчика младшим, способ понять, как даже тот код, который считался окончательным, можно сделать лучше, чище и эффективнее.

Я бы рискнул сказать, что обзоры кода — один из лучших инструментов обучения для разработчиков, и они тратятся впустую на такие обыденные вещи, как стиль кода. Внедрите небольшую автоматизацию и сделайте каждую проверку кода значимой.

Достаточно знают те, кто умеет учиться.

При правильном выполнении проверка кода может стать по-настоящему образовательным опытом. Автоматика не может заменить это. Что может сделать автоматизация, так это убрать рутинное из процесса.

За лучшую проверку кода!

GitHub Copilot · Ваш программист пары ИИ · GitHub

Не летайте в одиночку

Получите 60-дневную бесплатную пробную версию, а затем 10 долларов в месяц или 100 долларов в год за пользователя

Узнайте об условиях GitHub Copilot

Будет позже в этом году

GitHub Copilot для компаний

Присоединиться к списку ожидания

Общий

Что такое GitHub Copilot?

GitHub Copilot — это программатор для работы с парами ИИ, который помогает писать код быстрее и с меньшими затратами труда. Он извлекает контекст из комментариев и кода, чтобы мгновенно предлагать отдельные строки и целые функции. GitHub Copilot работает на основе Codex, генеративной предварительно обученной языковой модели, созданной OpenAI. Он доступен как расширение для Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и набора интегрированных сред разработки (IDE) JetBrains.

GitHub Copilot не предназначен для задач, не связанных с кодированием, таких как генерация данных и генерация естественного языка, например вопрос и ответ. Использование вами GitHub Copilot регулируется Условиями GitHub для дополнительных продуктов и функций.

Как работает GitHub Copilot?

OpenAI Codex был обучен общедоступному исходному коду и естественному языку, поэтому он работает как для программирования, так и для человеческого языка. Расширение GitHub Copilot отправляет ваши комментарии и код в службу GitHub Copilot, и оно зависит от контекста, как описано в разделе «Конфиденциальность» ниже, т. е. содержимого файла как в файле, который вы редактируете, так и в соседних или связанных файлах в проекте. Он также может собирать URL-адреса репозиториев или пути к файлам для определения соответствующего контекста. Затем комментарии и код вместе с контекстом используются OpenAI Codex для синтеза и предложения отдельных строк и целых функций.

На каких данных обучался GitHub Copilot?

GitHub Copilot работает на базе Codex, генеративной предварительно обученной модели ИИ, созданной OpenAI. Он был обучен тексту на естественном языке и исходному коду из общедоступных источников, включая код в общедоступных репозиториях на GitHub.

Пишет ли GitHub Copilot идеальный код?

В недавней оценке мы обнаружили, что пользователи принимают в среднем 26% всех завершений, показанных GitHub Copilot. Мы также обнаружили, что GitHub Copilot создает в среднем более 27% файлов кода разработчиков, а на некоторых языках, таких как Python, этот показатель достигает 40%. Однако GitHub Copilot не пишет идеальный код. Он предназначен для создания наилучшего возможного кода с учетом контекста, к которому у него есть доступ, но он не проверяет предлагаемый код, поэтому код может не всегда работать или даже иметь смысл. GitHub Copilot может содержать только очень ограниченный контекст, поэтому он может не использовать полезные функции, определенные в другом месте вашего проекта или даже в том же файле. И это может указывать на старые или устаревшие способы использования библиотек и языков. При преобразовании комментариев, написанных не на английском языке, в код могут быть различия в производительности по сравнению с английским языком. Для предлагаемого кода некоторые языки, такие как Python, JavaScript, TypeScript и Go, могут работать лучше, чем другие языки программирования.

Как и любой другой код, код, предложенный GitHub Copilot, должен быть тщательно протестирован, проверен и проверен. Как разработчик, вы всегда отвечаете.

Поможет ли GitHub Copilot написать код для новой платформы?

GitHub Copilot обучен общедоступному коду. Когда выпускается новая библиотека, фреймворк или API, общедоступного кода для модели становится меньше. Это снижает способность GitHub Copilot предлагать предложения для новой кодовой базы. По мере того, как все больше примеров попадают в публичное пространство, мы интегрируем их в обучающую выборку, и релевантность предложения повышается. В будущем мы предоставим способы выделения новых API и примеров, чтобы повысить их актуальность в предложениях GitHub Copilot.

Как получить максимальную отдачу от GitHub Copilot?

GitHub Copilot работает лучше всего, когда вы делите свой код на небольшие функции, используете осмысленные имена для параметров функций и пишете хорошие строки документации и комментарии по ходу работы. Также кажется, что лучше всего он помогает вам ориентироваться в незнакомых библиотеках или фреймворках.

Как я могу внести свой вклад?

Используя GitHub Copilot и делясь своими отзывами на форуме обратной связи, вы помогаете улучшить GitHub Copilot. Пожалуйста, также сообщайте об инцидентах (например, оскорбительный вывод, уязвимости кода, явная личная информация при генерации кода) напрямую на [email protected], чтобы мы могли улучшить наши меры безопасности. GitHub очень серьезно относится к безопасности и безопасности, и мы стремимся постоянно совершенствоваться.

Человеческий надзор

Может ли GitHub Copilot использовать небезопасный код в своих предложениях?

Общедоступный код может содержать небезопасные шаблоны кодирования, ошибки или ссылки на устаревшие API или идиомы. Когда GitHub Copilot синтезирует предложения по коду на основе этих данных, он также может синтезировать код, содержащий эти нежелательные шаблоны. Это то, о чем мы очень заботимся в GitHub, и в последние годы мы предоставили такие инструменты, как GitHub Actions, Dependabot и CodeQL, для проектов с открытым исходным кодом, чтобы помочь улучшить качество кода. Конечно, вы всегда должны использовать GitHub Copilot вместе с хорошими методами тестирования и проверки кода и инструментами безопасности, а также с собственным суждением.

Принадлежит ли GitHub коду, сгенерированному GitHub Copilot?

GitHub Copilot — это инструмент, похожий на компилятор или ручку. GitHub не владеет предложениями, которые генерирует GitHub Copilot. Вы несете ответственность за код, который пишете с помощью GitHub Copilot. Мы рекомендуем вам тщательно протестировать, просмотреть и проверить код, прежде чем запускать его в производство, как вы делаете это с любым написанным вами кодом, который включает материал, который вы не создали самостоятельно.

Читает ли GitHub Copilot код из обучающего набора?

Подавляющее большинство кода, предлагаемого GitHub Copilot, никогда раньше не встречалось. Наше последнее внутреннее исследование показывает, что примерно в 1% случаев предложение может содержать некоторые фрагменты кода длиннее ~150 символов, соответствующие обучающему набору. Предыдущие исследования показали, что многие из этих случаев происходят, когда GitHub Copilot не может получить достаточный контекст из кода, который вы пишете, или когда существует общее, возможно, даже универсальное решение проблемы.

Что я могу сделать, чтобы GitHub Copilot меньше предлагал код, соответствующий общедоступному коду?

Мы создали фильтр, помогающий обнаруживать и подавлять редкие случаи, когда предложение GitHub Copilot содержит код, напоминающий общедоступный код на GitHub. У вас есть возможность включить или выключить этот фильтр во время настройки. При включенном фильтре GitHub Copilot проверяет предложения кода с окружающим его кодом на совпадения или близкие совпадения (игнорируя пробелы) с общедоступным кодом на GitHub, состоящим примерно из 150 символов. Если есть совпадение, предложение не будет показано вам. Кроме того, мы объявили, что создаем функцию, которая будет предоставлять ссылку на предложения, похожие на общедоступный код на GitHub, чтобы вы могли принять более обоснованное решение о том, следует ли и как использовать этот код, а также изучить и узнать, как этот код используется в других проектах.

Какие другие меры, помимо фильтра, я могу предпринять для оценки кода, предложенного GitHub Copilot?

Вы должны принять те же меры предосторожности, что и при написании любого кода, в котором используется материал, созданный не вами самостоятельно. К ним относятся тщательное тестирование, сканирование IP-адресов и проверка на наличие уязвимостей в системе безопасности. Вы должны убедиться, что ваша среда IDE или редактор не компилирует и не запускает сгенерированный код автоматически, прежде чем просматривать его.

Справедливость и более широкое влияние

Будут ли разные люди получать разное качество обслуживания от GitHub Copilot?

Учитывая, что общедоступные источники в основном на английском языке, GitHub Copilot, вероятно, будет хуже работать в сценариях, где подсказки на естественном языке, предоставленные разработчиком, не на английском и/или грамматически неверны. Таким образом, не говорящие по-английски могут столкнуться с более низким качеством обслуживания.

Кроме того, неопытные разработчики могут столкнуться с трудностями при использовании GitHub Copilot для эффективного создания кода, а недостаток опыта может помешать им эффективно просматривать и редактировать предложения, сделанные GitHub Copilot. Наконец, мы проводим внутреннее тестирование простоты использования GitHub Copilot разработчиками с ограниченными возможностями и работаем над тем, чтобы GitHub Copilot был доступен для всех разработчиков. Не стесняйтесь делиться своими отзывами о доступности GitHub Copilot на нашем форуме отзывов.

Мы признаем, что справедливость и инклюзивность систем генерации кода являются важными развивающимися областями исследований. Мы работаем с экспертами, в том числе с Управлением ответственного ИИ Microsoft, чтобы продвигать методы ответственного ИИ GitHub Copilot. Мы также рассмотрим новые исследования и извлечем уроки из полученных нами отзывов, чтобы улучшить GitHub Copilot, чтобы его могли использовать широкий круг разработчиков и предоставлял одинаковое качество обслуживания людям с разным опытом.

Выдает ли GitHub Copilot оскорбительные результаты?

GitHub Copilot включает фильтры для блокировки ненормативной лексики в подсказках и предотвращения обобщения предложений в деликатных контекстах. Мы продолжаем работать над улучшением системы фильтров, чтобы более разумно обнаруживать и удалять оскорбительные результаты. Однако из-за нового уровня безопасности кода GitHub Copilot иногда может выдавать нежелательные результаты. Если вы видите оскорбительные результаты, сообщите о них напрямую по адресу [email protected], чтобы мы могли улучшить наши меры безопасности. GitHub очень серьезно относится к этой проблеме, и мы стремимся ее решить.

Как продвинутые инструменты генерации кода, такие как GitHub Copilot, повлияют на работу разработчиков?

Внедрение более интеллектуальных систем может привести к огромным изменениям в опыте разработчиков. Мы не ожидаем, что GitHub Copilot заменит разработчиков. Скорее, мы ожидаем, что GitHub Copilot будет сотрудничать с разработчиками, расширять их возможности и позволять им работать более продуктивно, сокращать количество ручных операций и помогать им сосредоточиться на интересной работе. Мы также считаем, что GitHub Copilot может снизить входные барьеры, позволяя большему количеству людей изучать разработку программного обеспечения и присоединяться к следующему поколению разработчиков. Мы работаем над проверкой этих гипотез как внутренними, так и внешними исследованиями.

Конфиденциальность

Как я могу контролировать использование моих данных, собранных Copilot?

GitHub Copilot предоставляет вам определенные варианты использования собираемых данных. Данные взаимодействия с пользователем, включая псевдонимные идентификаторы и общие данные об использовании, необходимы для использования GitHub Copilot, и они будут по-прежнему собираться, обрабатываться и передаваться Microsoft и OpenAI по мере того, как вы используете GitHub Copilot. Вы можете выбрать, будут ли ваши фрагменты кода собираться и храниться GitHub, а затем обрабатываться и передаваться в Microsoft и OpenAI, настроив свои пользовательские настройки. Дополнительную информацию о типах телеметрии, собираемых и обрабатываемых GitHub Copilot, можно найти в разделе Какие данные собирает GitHub Copilot? ниже.

Вы также можете запросить удаление данных GitHub Copilot, связанных с вашей личностью GitHub, заполнив заявку в службу поддержки. Обратите внимание, что сбор данных в будущем будет происходить при продолжении использования GitHub Copilot, но вы можете управлять сбором, обработкой и сохранением ваших фрагментов кода в телеметрии в настройках пользователя Copilot.

Какие данные собирает GitHub Copilot?

GitHub Copilot использует для работы содержимое файлов и дополнительные данные. Он собирает данные как для предоставления услуги, так и сохраняет некоторые данные для дальнейшего анализа и внесения улучшений. Подробнее о том, как используются и передаются ваши данные телеметрии, см. ниже.

Данные о взаимодействии пользователей

Когда вы используете GitHub Copilot, он будет собирать информацию об использовании о событиях, генерируемых при взаимодействии с IDE или редактором. Эти события включают в себя действия по редактированию пользователем, такие как принятые и отклоненные завершения, а также данные об ошибках и общем использовании для определения таких показателей, как задержка и использование функций. Эта информация может включать личные данные, такие как псевдонимы.

Данные фрагментов кода

В зависимости от предпочитаемых вами настроек телеметрии GitHub Copilot может также собирать и сохранять следующее, вместе именуемое «фрагментами кода»: исходный код, который вы редактируете, связанные файлы и другие файлы, открытые в той же IDE. или редактора, URL-адреса репозиториев и пути к файлам.

Как используются и передаются данные телеметрии GitHub Copilot?

Телеметрия, включая фрагменты кода, как подробно описано в разделе Какие данные собирает GitHub Copilot?, используются GitHub, Microsoft и OpenAI для улучшения GitHub Copilot и связанных с ним сервисов, а также для проведения продуктовых и академических исследований о разработчиках.

Использование телеметрии может включать:

  • Непосредственное улучшение GitHub Copilot, включая оценку различных стратегий обработки и прогнозирование того, какие предложения пользователи могут счесть полезными
  • Разработка и улучшение тесно связанных продуктов и услуг для разработчиков от GitHub, Microsoft и OpenAI
  • Расследование и обнаружение потенциальных злоупотреблений GitHub Copilot
  • Проведение экспериментов и исследований, связанных с разработчиками и использованием ими инструментов и услуг для разработчиков
  • Оценка GitHub Copilot, например, путем измерения положительного влияния, которое он оказывает на пользователя
  • Улучшение базовых моделей генерации кода, например, путем предоставления положительных и отрицательных примеров
  • Точная настройка алгоритмов ранжирования и сортировки и создание подсказок

При обработке фрагментов кода мы принимаем меры защиты, описанные ниже в разделе Как защищены передаваемые данные? и соблюдайте ответственные методы в соответствии с нашим Заявлением о конфиденциальности, чтобы использование ваших данных телеметрии для улучшения этих моделей не приводило к передаче этих данных другим пользователям GitHub Copilot.

Как защищены передаваемые данные?

Мы знаем, что действия пользователя по редактированию, фрагменты исходного кода, URL-адреса репозиториев и пути к файлам являются конфиденциальными данными. Следовательно, применяются несколько мер защиты, в том числе:

  • Передаваемые данные шифруются при передаче и в состоянии покоя
  • Доступ строго контролируется. Доступ к данным могут получить только (1) именованные сотрудники GitHub, работающие в команде GitHub Copilot или в команде проверки работоспособности платформы GitHub, (2) сотрудники Microsoft, работающие в команде GitHub Copilot или совместно с ней, и (3) сотрудники OpenAI, работающие над Второй пилот GitHub
  • Управление доступом на основе ролей и многофакторная проверка подлинности необходимы для доступа персонала к данным фрагмента кода

Будет ли мой личный код передан другим пользователям?

Нет. Мы используем данные, включая информацию о том, какие предложения пользователи принимают или отвергают, для улучшения модели. Мы придерживаемся ответственных правил в соответствии с нашим Заявлением о конфиденциальности, чтобы гарантировать, что ваши фрагменты кода не будут использоваться в качестве рекомендуемого кода для других пользователей GitHub Copilot.

Выводит ли GitHub Copilot личные данные?

Поскольку GitHub Copilot обучался на общедоступном коде, его набор для обучения включал общедоступные личные данные, включенные в этот код. В результате нашего внутреннего тестирования мы обнаружили, что предложения GitHub Copilot редко включали дословные личные данные из обучающего набора. В некоторых случаях модель будет предлагать то, что кажется личными данными — адреса электронной почты, номера телефонов и т. д. — но на самом деле является фиктивной информацией, синтезированной из шаблонов в обучающих данных. Например, когда один из наших инженеров предложил GitHub Copilot: «Меня зовут Мона и дата моего рождения», GitHub Copilot предложил случайную вымышленную дату «12 декабря», которая не является фактической датой рождения Моны.