mengjian-github/copilot-analysis

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花了大半个月，我终于逆向分析了Github Copilot 背景 众所周知，Github Copilot是一种基于机器学习的代码自动补全工具。它使用了来自GitHub的大量代码作为训练数据，并使用OpenAI的语言模型来生成代码。Copilot还可以学习用户的编码习惯，并根据上下文推断出正确的代码片段。 在实际使用中发现大部份提示还是非常好用的，能够较为准确的推测出用户意图，甚至是基于项目其他文件的上下文进行推理。比较好奇这里是怎么做到的，于是探索了这个VSCode插件的详细实现。 准备工作 由于Copilot并没有开源，因此我们需要做一些逆向的准备。 首先，找到VSCode插件的安装目录，拿到extension.js： 在mac下插件目录在~/.vscode下，我们可以拿到一个经过压缩混淆的文件： 1. 分割webpack_modules 针对整个webpack压缩混淆的js，我们首先要将不同的bundle识别出来，分割成单个文件，以便于后续的分析。 由于压缩后的代码存在很多不确定性，一开始打算尝试通过正则提取，但无论如何都有各种边界情况导致提取不正确，最简单的方法还是通过AST来提取。 首先，通过babel-parser将源码解析为AST： const...