Générer du code et expliquer du code existant

9.1 Génération de code ✨

Définition

La génération de code consiste à demander à Copilot de produire du code à partir :

• d’un nom de fonction ;
• d’un commentaire ;
• d’un prompt ;
• d’un fichier existant ;
• d’une interface ;
• d’un test ;
• d’une règle métier ;
• d’un exemple.

Copilot peut générer :

• fonctions ;
• classes ;
• endpoints API ;
• scripts ;
• tests ;
• helpers ;
• DTO ;
• interfaces ;
• composants frontend ;
• requêtes SQL ;
• workflows ;
• snippets de configuration.

Exemple simple

Tu écris :

function calculateDiscount(price: number, percentage: number): number {

Copilot peut proposer :

function calculateDiscount(price: number, percentage: number): number {
  return price - price * (percentage / 100);
}

C’est utile, mais il manque peut-être des validations.

Version plus robuste :

function calculateDiscount(price: number, percentage: number): number {
  if (price < 0) {
    throw new Error("Price must be non-negative");
  }

  if (percentage < 0 || percentage > 100) {
    throw new Error("Percentage must be between 0 and 100");
  }

  return price - price * (percentage / 100);
}

Exemple avec prompt clair

Prompt :

Generate a TypeScript function to calculate a discounted price.

Requirements:
- price must be non-negative
- percentage must be between 0 and 100
- throw descriptive errors
- return the final price as a number
- include Jest tests

Copilot peut produire à la fois la fonction et les tests.

Exemple API

Prompt :

Create an Express POST /users endpoint.

Requirements:
- validate email and password
- hash the password using the existing password service
- do not return passwordHash
- return 201 with the created user
- return 400 for invalid input
- add Jest tests

Ce prompt est bien meilleur que :

Create user endpoint.

Quand utiliser Copilot pour générer du code ? ✅

Utilise Copilot pour :

• boilerplate ;
• fonctions utilitaires ;
• endpoints simples ;
• tests ;
• mappings ;
• transformations de données ;
• scripts ;
• exemples d’intégration ;
• prototypes ;
• accélérer une première version.

Quand être prudent ? ⚠️

Sois prudent quand le code touche :

• authentification ;
• autorisation ;
• chiffrement ;
• IAM ;
• données personnelles ;
• paiements ;
• logique métier critique ;
• suppression de données ;
• migrations DB ;
• infrastructure cloud ;
• production.

9.2 Explication de code existant 🔍

Définition

Copilot peut aider à comprendre du code existant.

C’est particulièrement utile quand tu :

• rejoins une nouvelle codebase ;
• lis du legacy code ;
• dois corriger un bug ;
• veux comprendre une dépendance ;
• dois reviewer une PR ;
• dois documenter un module ;
• veux comprendre un test compliqué.

Exemple

Code :

def calculate_score(events):
    score = 0

    for event in events:
        if event["type"] == "purchase":
            score += 10
        elif event["type"] == "refund":
            score -= 5

    return max(score, 0)

Prompt :

Explain this function step by step.
Identify inputs, outputs, side effects, assumptions, and edge cases.

Réponse attendue :

• La fonction prend une liste d’événements.
• Elle initialise un score à 0.
• Elle ajoute 10 pour chaque achat.
• Elle retire 5 pour chaque remboursement.
• Elle retourne un score minimum de 0.
• Elle suppose que chaque event contient une clé "type".
• Elle ne gère pas None, liste vide ou event mal formé.

Exemple plus avancé

Prompt :

Explain the role of this service in the application.
Identify:
- dependencies
- business rules
- side effects
- external calls
- error handling
- areas that are hard to test

Très utile pour comprendre un service métier.

Exemple avec code legacy

Prompt :

Analyze this legacy module.
Do not refactor yet.

Return:
- main responsibilities
- hidden side effects
- global state usage
- external dependencies
- risky areas
- suggested tests before refactoring

Ce prompt est excellent parce qu’il évite de modifier trop vite.