Effizienzsteigerung in Odoo Projekten mit GitHub Copilot

Mit GitHub Copilot lässt sich die Entwicklungszeit für Odoo Projekte deutlich verkürzen. Die KI-Erweiterung unterstützt Entwickler durch Generierung und Bearbeitung von Code, Korrekturvorschläge und hilfreiche Debugging-Funktionen. Für unsere Kunden bedeutet dies schnellere Projektumsetzung, geringere Entwicklungsfehler und optimierte Prozesse, was Zeit- und Kostenersparnisse bringt. In diesem Blogbeitrag zeigen wir, wie das Tool funktioniert und unsere tägliche Programmierarbeit effizienter macht.

GitHub Copilot: Schnellere Odoo Projekte für Ihr Unternehmen

Warum wir GitHub Copilot in unseren Kundenprojekten einsetzen? Um Odoo Lösungen schneller, zuverlässiger und kosteneffizienter zu liefern. Konkret ergeben sich für unsere Odoo Kunden folgende Mehrwerte:

1. Zeitersparnis: Automatische Generierung von Boilerplate-Code, wie Odoo-Modellen (z. B. Kundenfeedback-Modell), reduziert repetitive Aufgaben und ermöglicht Fokus auf individuelle Logik.

2. Effizientes Debugging: Copilot schlägt Fixes für Syntaxfehler oder logische Probleme (z. B. KeyError in Odoo-Methoden) vor, was die Fehlerbehebung in komplexen Projekten beschleunigt.

3. Höhere Code-Qualität: Funktionen wie Docstring-Generierung, Refactoring und Unit-Test-Erstellung verbessern Lesbarkeit und Wartbarkeit des Codes.

4. Einfache Einarbeitung: Kontextbezogene Vorschläge (z. B. für Odoo-spezifische Konventionen wie self.env) unterstützen Entwickler und erhöhen die Produktivität.

5. Kosteneffizienz: GitHub Copilot bietet leistungsstarke Funktionen, wodurch Entwicklungsprojekte schneller umgesetzt werden können.

Erste Schritte in GitHub Copilot

Um mit GitHub Copilot zu beginnen, müssen Sie die GitHub Copilot-Erweiterung in der Visual Studio Code (VSCode) IDE installieren. Das Tool bietet zwei Fenster innerhalb von VSCode: das Chat-Fenster und das Copilot-Bearbeitungsfenster. Im Chat-Fenster können Sie mit GitHub Copilot sprechen, um Einblicke in das Problem zu erhalten, mit dem Sie konfrontiert sind. In diesem Fenster können Sie Vorschläge für Änderungen erhalten. Diese Änderungen können durch Klicken auf die entsprechende Schaltfläche akzeptiert werden (siehe unten). Das Copilot-Bearbeitungsfenster ermöglicht es Ihnen, Änderungen am Code vorzunehmen oder sogar neuen Code zu generieren. Wenn erforderlich und erlaubt, kann das Tool auch neue Dateien erstellen. In beiden Fenstern können Sie das Modell ändern, das Sie verwenden möchten, wie unten gezeigt.

Welche Menüoptionen gibt es in GitHub Copilot?

Inline-Editor-Chat

In GitHub Copilot steht die Menüoption „Copilot“ zur Verfügung, wenn man einen markierten Codeabschnitt per Rechtsklick anwählt. Dort kann man den „Inline-Editor-Chat“ öffnen, um direkt im Editor gewünschte Änderungen vorzunehmen. Nach dem Aufruf dieser Funktion gibt man einfach die gewünschten Anpassungen ein.

Beispiele für Menüoptionen und Anwendungsfälle

1. Generate Docstrings:

Generiere Docstrings für diese Methode im Epytext-Format:

Ausgabe:

2. Refactor Code:

Teile diese Methode in kleinere Methoden auf, um die Lesbarkeit des Codes zu verbessern:

Ausgabe:

3. Tests generieren

Wenn Sie Unittests für bereits geschriebene Methoden generieren möchten, verwenden Sie diese Menüoption. Bei der Nutzung dieser Option wird meist eine neue Datei erstellt, die alle neuen Unittests für das jeweilige Modell oder die jeweilige Klasse enthält. Wählen Sie eine oder mehrere Methoden aus und gehen Sie anschließend wie folgt vor: Rechtsklick >> Copilot >> Tests generieren.

Mit dieser Option wird meist eine neue Datei im aktuellen Kontext generiert (z. B. im Ordner „models“, wenn dies Ihr Kontext ist), die alle neuen Unittests für dieses bestimmte Modell oder diese Klasse enthält. Wie Sie hier sehen können, wurde eine neue Datei für das „sale_order“-Modell generiert, da wir GitHub Copilot gebeten haben, Unittests für einige ausgewählte Methoden aus der Datei sale_order.py zu erstellen.

4. Code-Generierung

GitHub Copilot glänzt bei der Erstellung von Boilerplate-Code. Hierbei handelt es sich um eine häufig gestellte Anforderung in der Odoo-Entwicklung. Ein Beispiel hierfür ist die Erstellung eines neuen Odoo-Modells:

Erstelle ein Modell für Kundenfeedback mit Feldern wie Name, Bewertung und Kommentaren, inklusive Odoo-spezifischer Dekoratoren wie @api.model.

Mit einer solchen Eingabeaufforderung wird die neue Datei customer_feedback.py vom Modell durch GitHub Copilot erstellt. Da die Änderung von GitHub Copilot vorgenommen wurde, wird sie durch einen kleinen Punkt innerhalb eines Quadrats gekennzeichnet. Später können die durch das Tool vorgenommenen Änderungen je nach Bedarf akzeptiert oder abgelehnt werden. Diese Funktion spart Zeit bei wiederkehrenden Aufgaben, sodass Sie sich auf benutzerdefinierte Logik konzentrieren können.

5. Code-Korrektur und Debugging

Bei der Arbeit mit Odoos komplexer Vererbung oder der Python-Logik sind Fehler unvermeidlich. GitHub Copilot kann helfen, indem es:

• Vorschläge zur Behebung von Syntaxfehlern oder logischen Problemen macht (z. B. ein falsch konfigurierter depends-Dekorator in einem berechneten Feld),

• Debugging-Einblicke über das Chat-Fenster bietet – fragen Sie „Warum löst diese Odoo-Methode einen KeyError aus?“ und erhalten Sie eine schrittweise Analyse mit einem möglichen Fix. Beispiel: Wenn ein Odoo-Assistent aufgrund einer fehlenden Kontextvariable nicht geladen wird, kann GitHub Copilot vorschlagen, den erforderlichen Aufruf self.env.context.get() hinzuzufügen.

6. Kontextbezogene Vorschläge

GitHub Copilot passt sich dem Kontext Ihres Projekts an, was es besonders wertvoll für Odoo macht. Wenn Sie in einer Datei wie sale_order.py arbeiten, erkennt es Odoo-Konventionen (z. B. self.env, fields.Many2one) und schlägt relevante Vervollständigungen vor. Dies reduziert die Einarbeitungszeit für neue Odoo-Entwickler und beschleunigt das Coding für erfahrene Entwickler.

GitHub Copilot: Cleverer coden mit Effizienzvorsprung

GitHub Copilot überzeugt durch vielseitige Funktionen, die die Entwicklungszeit deutlich verkürzen – von automatischer Code-Generierung über präzises Debugging bis hin zur Erstellung von Tests und Boilerplate-Code. Besonders hilfreich sind dabei die kontextbezogenen Vorschläge und der Inline-Editor-Chat, die eine schnelle und gezielte Bearbeitung ermöglichen. Auch Einsteiger profitieren von der intuitiven Einrichtung und der verständlichen Benutzerführung direkt in VSCode.