Copilot Chat от GitHub: лучший помощник современного программиста

Технологии, связанные с искусственным интеллектом, развиваются ускоренными темпами. С каждым днем на рынке появляются все новые передовые решения, призванные интенсифицировать работу пользователей, упростить ее, избавить от рутинности, однотипности. И если вы работаете в интернете, если подбирайте себе надежного помощника, который обеспечил бы более простое, быстрое и эффективное выполнение работ, то необходимо регулярно следить за всеми этими обновлениями. Так вы сможете не упустить появление на рынке той нейросети, которая будет лучшей в вашей работе.

Сейчас речь пойдет об одном из достаточно перспективных вариантов на сегодня, способном заинтересовать арбитражников, маркетологов, копирайтеров, разработчиков и тестировщиков программного обеспечения, а также многих других специалистов. Это Copilot Chat от GitHub. Данное решение появилась на рынке относительно недавно. Оно представляет собой чат-бот, ориентированный на программирование. Те, кто уже успел использовать его на практике, увидели заметную схожесть с ChatGPT.

На сегодня GitHub Copilot Chat доступен всем компаниям, имеющим подписку на Copilot for Business. Также всем активным подписчикам GitHub Copilot for Individual на сервисах Visual Studio и VS Code компания предлагает воспользоваться доступной бета версией. В этом случае чат-бот уже интегрирован в среду разработки, в то время как корпоративные подписчики могут сами решать, стоит ли им интегрировать данный бот в среду разработки или нет. Также индивидуальная пользователи смогут приобрести для себя лицензию на использование продукта всего за $10 в месяц. При этом в подписку автоматически входит пользование Copilot Chat.

Сейчас остановимся более подробно на том, что представляет собой Copilot Chat от GitHub. Выделим те функциональные возможности, которые будут доступны пользователям в данном случае, а также существующие ограничения. Познакомимся с преимуществами обновленной версии как для обычных, так и для корпоративных пользователей, а также инструментами, что можно найти в чат-бот Copilot Х. Выделим ряд преимуществ данного решения перед ChatGPT. Приведенная информация позволит вам сориентироваться в возможностях новой нейросети и определить необходимость ее использование в собственной работе.

Что представляет собой GitHub Copilot Chat

По своей сути GitHub Copilot Chat — это интерфейс чата, при помощи которого разработчики и другие специалисты смогут работать с нейросетью GitHub Copilot. Именно через него будет вестись общение, то есть отправляться в вопросы, получаться на них ответы, в том числе и те, что связаны с кодировкой. Пользователи в данном случае получают всю необходимую им информацию, связанную непосредственно как с кодированием, так и с поддержкой. При этом им не придется тратить время на поиск подходящих решений на форумах, в поисковых системах.

Данный чат-бот постоянно развивается, расширяются его функции и возможности. Так, на сегодня Copilot Chat автоматически входит в такие сервисы, как Visual Studio Code, Visual Studio. Также в виде бета-версии он представлен в IDE JetBrains. Все те пользователи, у которых на данный момент времени имеется активная подписка на Copilot Enterprise также смогут использовать сервис GitHub Copilot Chat непосредственно на GitHub.com.

К функциональным возможностям Copilot Chat от GitHub можно отнести предоставление ответов на достаточно широкий спектр вопросов, в частности:

• кодирование;
• синтаксис;
• текстовые примеры;
• концепции программирования;
• предоставление информации по темам, не имеющим никакого отношения к программированию, то есть работа с информацией общего плана.

Функционирование данного чата построено на комбинировании обработки естественного языка, а также тех знаний, которые были получены в результате машинного обучения. Сейчас рассмотрим более подробно о том, как работает GitHub Copilot Chat.

Особенности работы GitHub Copilot Chat

В своей работе GitHub Copilot Chat мало чем отличается от других нейросетей, которые представлены на современном рынке. Его взаимодействие с пользователями будет осуществляться в несколько этапов и включать в себя следующее:

1. Обработка ввода. Изначально пользователь водит свой запрос. Copilot Chat обрабатывает его и отправляет для получения ответа в большую языковую модель. При этом пользовательский ввод может быть представлен в виде простого языка или фрагментов кода. Но вот сама система рассчитано на предоставление ответа только на те вопросы, которые имеют отношение к кодированию.
2. Анализ языковой модели. Чтобы программа могла понять пользовательский запрос в работу вступает языковая модель GitHub Copilot Chat. Это та же нейросеть, которая предварительно прошла серьезный этап машинного обучения с использованием большого объема текстового контента. То есть в обязанности языковой модели входит анализ введенного приглашения.
3. Формирование ответа. Система генерирует ответ на пользовательский запрос и направляет его пользователю. При этом дополнительно могут использоваться отступы, подсветка синтаксиса и прочее элементы форматирования, способные улучшить визуальное восприятие представленного материала. В ряде случаев, если пользователю требуется предоставить более развернутый и обширный ответ, система может предоставить ссылки на первоисточники, фрагменты из исходного кода или сопутствующую документацию.

То есть разработчики создавали GitHub Copilot Chat для того, чтобы пользователи могли получать на свои вопросы максимально достоверные и полные ответы. Но все же полностью полагаться на систему пока не стоит. В любом случае вы должны просматривать и проверять все эти ответы, которые предоставляет система прежде, чем использовать их в своей последующей работе. То есть ответственность за точность и уместность ответов, которые генерируются Copilot Chat берет на себя пользователь. Возможно, в обозримом будущем данная ситуация изменятся, ведь нейросеть и дальше продолжает свое обучение, развивается, совершенствуется.

В свою очередь разработчики приложили немало усилий к тому, чтобы повысить безопасность использования сервиса в первую очередь для пользователей. Так, на сегодня существует так называемая красная команда, которая настраивает всевозможные фильтры, что способны обнаружить и предотвратить введение запрещенных категории контента, в том числе оскорбительного, вредоносного, не относящегося к заданной тематике. Все это позволяет с уверенностью говорить, что GitHub Copilot Chat не стоит на месте, развивается, совершенствуется, повышает свою универсальность, тем самым открывая новая возможности для работы широкого сегмента пользовательской аудитории.

Сейчас остановимся подробно на вариантах применения чат-бота на практике.

Как можно использовать GitHub Copilot Chat на практике

Изначально мы говорили, что основное назначение GitHub Copilot Chat — это предоставление пользователям помощи в написании кодов. При этом могут использоваться различные сценарии к наиболее распространенным решениям относят:

1. Генерирование текстовых модульных случаев.
2. Объяснение существующего кода и предоставление предложений по его улучшению.
3. Предоставление предложений по исправлению имеющегося кода.
4. Отправка ответов на пользовательские вопросы, связанные с кодированием.

На каждом из этих моментов остановимся более подробно.

Генерация текстовых модульных случаев

Используя GitHub Copilot Chat на практике, вы сможете получить от нейросети несколько примеров в модульного тестирования. Обеспечивается это генерированием отдельных фрагментов кода на основе того который в данный момент времени будет открыт в редакторе. Если вас интересует не весь открытый код, а его отдельный фрагмент, то вам достаточно будет просто выделить его в редакторе и нейросеть автоматически будет ориентироваться на него в работе. Подобное решение позволит вам структурировать свою работу, минимизировать время по ее выполнению, так как исключается повторение задач.

Так, например, если перед вами стоит задача подготовить текстовый пример под ту или иную функцию, вы сможете использовать данный чат бот и получить ряд вариантов на входные параметры в зависимости от типа функции и сигнатуры. Также GitHub Copilot Chat способен предоставлять утверждения, которые подтверждают правильную работу функции, основываясь на семантической составляющей кода и имеющегося контекста.

Еще одна возможность данного чат-бота, которую наверняка оценят многие специалисты — генерирование текстовых примеров для граничных условий и крайних случаев. Это те моменты, которые вручную определить очень сложно. То есть благодаря данной нейросети вы получаете несколько текстовых сценариев, которые помогут в обработке ошибок, действий с неожиданными типами входных параметров, нулевыми значениями. Это то, что сделает код более отказоустойчивым и надёжным в работе.

Но все же полностью полагаться на нейросеть не рекомендуется, так как те варианты, которые она предложит вам, не будут охватывать все возможные сценарии. То есть вы получаете набор данных, которые в последующем необходимо протестировать вручную и проверить стабильность работы кода.

Объяснение существующего кода и предоставление предложений по его улучшению

Наряду с генерацией GitHub Copilot Chat также способен объяснить код, который вы загрузите. В качестве ответа будет сгенерировано подробное описание его функциональности, а также непосредственно назначения самого кода на естественном языке. Подобное решение на практике стоит использовать в том случае, если перед вами стоит задача понять, почему код ведет себя так, а не иначе. Если вы имеете дело со сторонним проектом, то при помощи данного инструмента сможете просто понять, как работает код не сильно вникая в его особенности.

Вы можете работать не совсем с кодом, а с его отдельным фрагментом, функцией. Для этого вам необходимо зайти в редактор кода и там выделить интересующий фрагмент. В результате нейросеть предоставит вам подробное описание того, что делает код и каким образом он вписывается во существующую систему. Наряду с этим вы сможете также узнать входящие, выходящие данные функции и то, от чего она зависит и какие задачи решает в более крупном приложении.

Если нейросеть посчитает, что в существующем коде есть какие там неточности, ошибки, требующие доработки улучшения, то она также предоставит ряд рекомендаций. В данном случае речь идет об автоматизированной обработки ошибок, внесение изменений в логику потока, проверкой крайних случаев. Это то, что сделает код более читаемым и удобным в восприятии.

В процессе работы GitHub Copilot Chat предоставляет детальные пояснения, которые сопровождаются дополнительными данными, документацией, что позволит вам в деталях разобраться относительно работы самого кода, автоматизировать процесс обработки ошибок. Это все то, что сделает разработку нового программного продукта более простой, эффективной, минимизирует вероятность ошибок, что в свою очередь будет более удобным и быстрым в тестировании, обеспечит более стабильную совместную работу. Но опять же хотим обратить ваше внимание на то, что вся информация, предоставляемая нейросетью должна пройти ручную проверку, так как она может быть не совсем полной и точной. То есть выходные данные, полученная от данного чат-бота в ряде случаев все же придется корректировать.

Предоставление предложений по исправлению имеющегося кода

Параллельно с выявлением ошибок и предоставлением детальной информации по каждой из них, Copilot Chat от GitHub также может предлагать варианты по исправлению неточностей. На практике такое решение будет очень удобным в том случае если вы столкнулись с проблемой, но не видите, где она и как ее было бы лучше всего устранить.

В этом случае Copilot Chat изучит сообщения об ошибке либо же предупреждение, которое выдаст ваш код, проверит его синтаксис, сопутствующие оформление и предложат наиболее оптимальные способы решение такой проблемы. Это может быть внесение изменений в ряд переменных, генерирование дополнительных переменных кода, которые можно было бы включить в программу. Вам останется только проверить предложенные решения и протестировать их. Если выявленная ошибка пройдет, то чат-бот корректно справился с поставленной задачей.

Ответы на пользовательские вопросы по кодированию

Если на практике случилось так, что вам требуются дополнительные разъяснения по тем или иным проблемам, связанным с кодированием, то вы можете получить на них ответы через GitHub Copilot Chat. Они будут предоставлены в формате естественного языка либо же в виде фрагментов кода. Особенно полезным данное решение будет для программистов, как начинающих, так и тех, кто уже давно работает в этой нише. Здесь предоставляются достаточно профессиональные рекомендации, а также поддержка, позволяющая решить ряд наиболее распространенных задач и проблем в области кодирования.

Способы повышение производительности GitHub Copilot Chat

На сегодня в Copilot Chat предусмотрен достаточно внушительный перечень практических приложений позволяющих генерировать, анализировать код, выявлять в нем ошибки и предлагать способы их устранение. При этом все они могут быть разными по показателям производительности, уровню риска. Чтобы получить наиболее эффективное решение в каждом конкретном случае помогут следующие рекомендации:

1. Используйте GitHub Copilot Chat непосредственно как инструмент. Это не должна быть замена полноценному программированию от реального человека. Выше мы постоянно указывали, что все те предложения, которые предоставляет нейросеть требуют дополнительной проверки от реального человека. То есть это всего лишь помощник в работе, а не ее исполнитель. Прежде, чем запустить предложения от чат-бота работу вы должны убедиться, что в нем нет ошибок, проблем с безопасностью.
2. Пользуйтесь тематическими подсказками. Данный чат-бот ориентирован на работу с кодами и, на ответственное решение всех задач и вопросов, связанных с программированием. И такое ограничение позволяет предположить, что качество выходных данных будет достаточно высоким и профессиональным, ведь все обучение нейросети выполняется непосредственно в данной нише.
3. Воспользуйтесь обратной связью. В данном случае речь идет о том, чтобы вы, как пользователь GitHub Copilot Chat делились своими впечатлениями через отзывы с другими людьми. Соответствующая опция реализована в интерфейсе чат-бота. Это то, что позволит разработчикам лучше понять пользовательские намерения и, соответственно, вносить актуальные изменения, устраняя ограничения, выявленные проблемы.
4. Пользуйтесь при проверке кода исключительно методами безопасного кодирования. Несмотря на то, что GitHub Copilot Chat генерирует код, правильный с синтаксической точки зрения, его безопасность в ряде случаев вызывает сомнения. Поэтому одной из наиболее важных задач программиста будет проверить соответствие предоставленного решения тем рекомендациям по безопасному кодированию, которые актуальны на сегодня. В частности, речь идет об уязвимостях, связанных с внедрением SQL, жестко закодированными паролями. Также предусмотрены ряд советов, связанных с проверкой кода и ограничениями данного чат-бота, которым также стоит следовать.
5. Регулярно следите за обновлениями. GitHub Copilot Chat — это достаточно новая нейросеть, которая только недавно появилась на рынке. Тот функционал и особенности, которые актуальные в данный момент времени, уже завтра могут быть значительно расширены. Разработчики постоянно совершенствуют свой продукт, делают его более безопасным, внедряют передовые мировые практики в сфере искусственного интеллекта и нейросетей, в частности. И чтобы не упустить действительно полезные и интересные для себя решения постоянно следите за данными обновлениями. По умолчанию они уже будут входить в Visual Studio Code, Visual Studio, а также присутствовать в наборе IDE JetBrains. Если у вас есть соответствующая подписка, значит в вашем распоряжении все время будет самая актуальная и последняя версия продукта. Только не забудьте здесь включить автоматическое обновление.

Теперь, когда мы познакомились с функциональными возможностями и особенностями работы GitHub Copilot Chat перейдем к тем ограничениям, с которыми могут столкнуться пользователя в рабочем процессе.

Недостатки GitHub Copilot Chat

Мы уже говорили о том, что производительность при использовании Copilot Chat может быть разной в зависимости от того, какие выходные данные используются, с какой кодовой базой предстоит работать в данный момент времени. Опять же нельзя забывать, что нейросеть недавно появилась, над ней ведутся активные работы, выполняется ее обучение, совершенствование. То есть те недостатки, которые выявляют пользователи сегодня, уже завтра могут быть неактуальными. Но все же основные из них мы выделим:

• Ограниченная область использования. Увы, на сегодня это реальность, несмотря на то что свое обучение Copilot Chat проходил на огромных объемах кода. Нередко на практике случаются случаи, когда чат-бот дает сбой при обработке особо сложных кодовых структур, когда сталкивается с языками программирования непонятными ему на сегодня. На практике наилучшие показатели данный чат-бот дает при работе с языком JavaScript. Он присутствует во всех репозиториях. А вот с другими языками все же проблемы могут быть. К тому же GitHub Copilot Chat не сможет предоставить вам код с нуля: он работает только с уже написанным контекстом, умеет его анализировать, предлагать способы усовершенствования. То есть если окажутся проблемы в архитектуре или дизайне, он их не всегда сможет выявить.
• Наличие потенциальных опасностей. Работать с данным чат-ботом необходимо подходить максимально осторожно так как он проходил обучение на открытых данных, которые далеко не всегда будут корректными. Особенно это актуально для приложений, особо чувствительных к безопасности. То есть, прежде чем запустить код в работу, проверьте его.
• Наличие предубеждений. Свое обучение Copilot Chat проходит на данных, которые извлекались из существующих на сегодня репозиториев кода. Но сказать достоверно, что вся информация, представленная в них максимально корректная и не содержит ошибок явно нельзя. То есть это тот случай, когда надо доверять, но при этом проверять. К тому же данный чат бот, как мы уже говорили выше ориентирован на определенные стили кодирования языки. То есть если окажется что предстоит иметь дело с каким-то другим решением, программа может предложить не совсем оптимальное для вас решение.
• Наличие совпадений с общедоступными кодами. Работа GitHub Copilot Chat предполагает генерирование кода методом вероятности. А это значит, что на практике может оказаться так, что программа выдаст вам одно из тех решений, которое присутствовало в обучающем наборе. По крайней мере это актуально к фрагментам кода. Да, вероятность этого невысокая, но все же отбрасывать ее из рассмотрения явно нельзя. И опять же, выявить подобную проблему сможет только ручная проверка. Используйте методы предосторожности, тщательно тестируйте продукт перед запуском, подключайте собственные материалы. Перед началом работы выполните проверку своей IDE, чтобы убедиться, что здесь либо же в редакторе не запускает автоматический код, созданный нейросетью.
• Некомпетентность в общих тематиках. В начале обзора мы уже упоминали о том, что предоставление ответов на общие вопросы — это еще одна функциональная возможность Copilot Chat. Но все же основное обучение он проходил непосредственно в тематиках, связанных с кодированием. То есть, если вы захотите использовать нейросеть для генерации того или иного контекста, то мне всегда получите корректные ответы. На практике встречались случаи, когда нейросеть просто сообщала, что она не может предоставить в данный момент времени ответ на интересующий пользователя вопрос.
• Генерирование кода, содержащего ошибку. На практике использования GitHub Copilot Chat уже встречались случаи, когда чат бот генерировал код, который выглядел вполне рабочим и правильным. По крайней мере так оно и есть с точки зрения синтаксиса и семантики. Но вот если проверить непосредственно те намерения, которые стояли перед разработчиком, то все же может быть выявлены несоответствия и ошибки. Избежать такой проблемы и обеспечить максимальный результат с минимальными затратами времени и усилий поможет кропотливая проверка созданного продукта, в том числе на его соответствие стилю, заданному в базе кода его архитектуре и тем шаблонам, что используются на практике.

Как видите, недостатков также достаточно много. Но если вы хотите их минимизировать просто проверяйте дополнительно все ответы, которые выдает нейросеть. Это то, что поможет вам избежать ошибок или по крайней мере свести их к минимуму.

Новшества, реализованные в последней версии GitHub Copilot Chat

Последняя версия GitHub Copilot Chat получила ряд существенных доработок и улучшений. Из основных моментов стоит выделить:

• применение инновационной модели GPT-4, что на практике проявляет себя в более высокой точности генерации кода, а также его расшифровки, пояснений ошибок;
• встроенный чат позволяет вносить комментарии в отдельно взятые строки, непосредственно в редакторе кода;
• наличие слэш команд, также контекстных переменных, что позволило значительно улучшить написание кода, упростить задачи, связанные с устранением ошибок;
• наличие дополнительных инструментов, автоматизирующих рутинные однотипные процессы, в том числе создание пул-реквестов, коммитов.

Сегодня пользователем уже доступен Copilot Chat не только на официальном сайте GitHub, но и в IDE от JetBrains, Мобильных приложениях. Это значительно обращает использование продукта и позволяет применять его на любых из этапов разработки программного обеспечения.

Новые возможности также получили и корпоративные пользователи, в частности те, у кого есть подписка на GitHub Copilot Enterprise. В данном случае настройка кодовой базы может выполняться индивидуально с учетом специфики деятельности той или иной компании. Сюда можно подключать собственные внутренние репозитории, закрытой от стороннего доступа.

На сегодня также имеется анонс партнерской программы, предполагающей добавление к GitHub Copilot Chat сторонних данных и сервисов. Разработчики нейросети сообщили, что на сегодня уже есть решение обеспечить совместную работу с 25 ведущими мировыми компаниями, в том числе Postman, LaunchDarkly, Datastax.

После выхода GitHub Copilot Chat из бета-версии нейросеть в полной мере заявляет себя как универсальное решение для разработчиков программного обеспечения. Оно берет на себя все задачи начиная от создания самой идеи и вплоть до тестирования, развертывание в реальной пользовательской среде. Это то, что делает площадку полезной для миллионов пользователей во всем мире.

Обновленные решения в Copilot X

Наряду с появлением в сервисе Copilot от GitHub чат-бота, встроенного в редактор, обновленная версия инструмента, получившая название Copilot Х получила также ряд других не менее полезных для пользователя решений:

1. Copilot Voice. Предназначен для выполнения голосовых настроек. Предполагается, что часть команд, которые наиболее часто будут использоваться на практике при создании и корректировке кода можно вводить голосом.
2. Copilot for CLI. Этот инструмент используется для управления на естественном языке командной строкой. В том случае, если вы не знаете, как точно выглядит необходимая вам команда, вы можете описать ее словами, а далее уже инструмент сам подберет подходящий вариант.
3. Copilot for PRs. При помощи этого инструмента выполняется автоматическая генерация текстового сопровождения к пулл-реквестам. При необходимости в последующем вы сможете отредактировать сгенерированный контент вручную.
4. GitHub Copilot for Docs. Используя это решение, вы сможете отправлять запросы к документации при помощи чат интерфейса на естественном языке.

Как видите, это те решения, которые призваны сделать работу современного разработчика более простой, удобной быстрой.

Почему GitHub Copilot Chat лучше, чем ChatGPT

При выборе подходящего для себя помощника при написании и редактировании кода программ, приложений многие специалисты в первую очередь обращаются к ChatGPT. Возможно, этому способствовала более высокая популярность и распространенность данной нейросети. Но все же если говорить о практическом применении, то те возможности, которые сегодня предоставляет программистам GitHub Copilot Chat будут куда более существенными и впечатляющими. Более того, многие из них сходятся во мнении, что применение нового чат-бота полностью исключает необходимость в использовании ChatGPT. И этому способствует в первую очередь 3 ключевых отличия:

1. Наличие доступа к контексту. Больше вам не надо переходить в сторонние редакторы, копировать фрагменты кода, вставлять их в рабочее окошко, тратить на это время. Мы уже говорили, что GitHub Copilot Chat имеет прямой доступ к файлам, с которыми вы работаете. Сам чат-бот будет выглядеть как небольшая вкладка под контролем кода и расширениями в левой части экрана. Тут же будет открыт и ваш редактор. Стоит вам только кликнуть на чат-бот, откроется окошко, в котором сразу же будет приведено несколько наиболее распространенных вопросов для начала общения с ботом: «Где ошибка», «Почему я получаю ошибку», «Как бы вы рефакторили этот контент», «Можно ли улучшить этот код». В результате вы получаете своего рода парное программирование: нейросеть предлагает решения, вы их проверяете в том же окошке и, если все устраивает, запускается в работу.
2. Прохождение обучения на более релевантных данных. GitHub Copilot Chat заточен непосредственно под работу с программными кодами. На этапе его машинного обучения предполагалась загрузка огромных массивов данных, что позволило достичь достаточно впечатляющих результатов. Да, в работе можно выявить ошибки неточности, копирование фрагментов, но это все идет точечно и легко выявляется человеком. Наряду с этим нейросеть предлагает достаточно неплохие решения, экономя время программиста. Если промониторить работу ChatGPT в этом же сегменте, то результаты будут куда хуже.
3. Возможность генерировать текстовый контент. В принципе это то, чем может похвалиться и ChatGPT, но помним, что мы говорим непосредственно о программировании и создании сопутствующего текстового контента. И здесь GitHub Copilot Chat позволяет получить качественные модульные тексты буквально мгновенно. То есть то, что раньше при разработке программного обеспечения было скучным и сложным для многих разработчиков теперь полностью автоматизировано. И опять же, причина здесь в том, что нейросеть обучалась на огромном массиве достаточно качественного кода.

Подводим итоги

Как видите, GitHub Copilot Chat имеет как преимущества, так и недостатки. И это то, с чем мы сталкиваемся при работе абсолютно с любой нейросетью. Но то, что данный чат бот не имеет на сегодня аналогов в среде генерирования программного кода, его проверки на ошибки, предоставления рекомендаций по их устранению — это однозначно. Но еще раз напомним, что вся работа должна проходить под комплексным наблюдением человека, а именно программиста, который проверит предложенные решения, выявит неточность и, если они есть, дополнительно протестирует продукт, и только потом уже запустят в работу.

Тем, кто хотел бы повысить удобство при работе как непосредственно с нейросетью, расширить функциональная возможности для работы в интернете в целом рекомендуем обратить внимание на такой инструмент, как мобильные прокси от сервиса MobileProxy.Space. С их помощью вы сможете подменить свой IP-адрес и геолокацию, тем самым обеспечив конфиденциальность действий, защиту от любого несанкционированного доступа, эффективное обхождение региональных ограничений, более быстрое взаимодействие с интернетом.

Вы получаете доступ к огромному пулу IP-адресов и геолокаций из разных стран региона мира. Вы сможете настроить смену адреса по таймеру или каждый раз по мере необходимости пользоваться принудительной сменой по ссылке. Работа организована на протоколах HTTP(S) и Socks5, которые работают одновременно благодаря параллельному подключению. Это обеспечивает высокий уровень защиты и делает вашу работу максимально удобной. Пройдите по ссылке https://mobileproxy.space/user.html?buyproxy, чтобы познакомиться более подробно с функциями мобильных прокси сервиса MobileProxy.Space, актуальными тарифами, пройти бесплатное двухчасовое тестирование продукта.

Поделитесь статьёй: