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docs: update README.md #3

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docs: update README.md #3

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6 changes: 3 additions & 3 deletions README.md
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@@ -1,8 +1,8 @@
# 花了大半个月，我终于逆向分析了Github Copilot
# 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。
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。

Expand Down Expand Up @@ -1446,6 +1446,6 @@ prompt从代码上看比较复杂，我们整体把prefix的组成画一下做
- 利用简单的Jaccard算法计算分词后的文本相似度，能够快速决策出当前上下文相关的snippet
- 实验特性，在Copilot中，大量的参数、优先级、设置字段都是通过实验来控制的，有一套完整的监控上报体系，帮助Copilot去调整这些参数，以达到更好的效果

Copilot的逻辑比我想象中要复杂许多，逆向分析难度就更高了。耗费了很多时间在解析工作上，本文相关的工具链和代码都已上传Github，希望能够给一些有需要的同学提供帮助：
Copilot的逻辑比我想象中要复杂许多，逆向分析难度就更高了。耗费了很多时间在解析工作上，本文相关的工具链和代码都已上传GitHub，希望能够给一些有需要的同学提供帮助：

[https://github.com/mengjian-github/copilot-analysis](https://github.com/mengjian-github/copilot-analysis)