在工作中使用 AI

什么是 GitHub Copilot

GitHub Copilot 是由 GitHub 与 OpenAI 联合开发的 AI 编程助手，它能够理解自然语言描述，并基于当前项目上下文生成相应代码片段。Copilot 支持多语言、多框架，既可以生成简单函数，也可以辅助完成复杂逻辑。

Copilot 的优势

• 提高生产力：减少重复性工作，让你专注于核心逻辑。
• 提升代码质量：提供一致、可读的实现方案。
• 学习利器：通过示例快速上手新语言或新框架。
• 加速验证想法：快速生成原型和概念验证代码。

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核心能力（功能一览）

1. 基于项目上下文的智能建议

• 根据注释生成代码实现。
• 自动补全重复性的“胶水”代码，如循环、类型声明等。
• 提供多种实现方式供选择。

2. 多候选建议（Alternative Suggestions）

对于同一个输入，Copilot 可以提供多个候选方案。你可以浏览、选择某一个建议，也可以全部拒绝并继续手动编写。

3. 代码解释

当遇到不太理解的代码段时，Copilot 可以给出逐行解释，帮助你快速看懂逻辑并提高可读性。

4. 自动生成测试用例

根据现有函数签名或逻辑，Copilot 能生成对应的单元测试代码，节省编写测试的时间。

5. 在终端中执行命令（Copilot Chat + @terminal）

如果忘记某条命令的用法，可以在 VS Code 的 Copilot Chat 中使用 @terminal，让 Copilot 帮你生成命令并一键插入终端执行。

6. 生成提交信息

在 Source Control 面板中，点击“闪电”图标（⚡），Copilot 会根据改动自动生成高质量的提交说明文本。

7. 修复代码问题

遇到报错或红线时，可以让 Copilot 帮你定位问题并给出修复建议。

8. 自动生成注释与文档

让 Copilot 为函数、类、模块生成易读的注释，提升团队协作效率。

9. 终端错误消息解释

在终端中选中错误消息，右键选择“解释”，Copilot 会给出错误含义与修复建议，减少自行排查的时间。

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让 Copilot 更给力的使用方式

1. 聚焦上下文

文件层面

• 保持相关文件打开：Copilot 会读取当前打开文件的上下文信息来做建议。
• 使用 @workspace 代理：让 Copilot 可以访问整个工作区的内容。

代码层面

• 提供清晰的顶部注释：在文件或模块开头说明模块用途，让 Copilot 更准确理解期望。
• 使用有意义的命名：合理的变量、函数、类型名能让 Copilot 更好地猜测意图。
• 编写明确的函数注释：清晰描述参数含义和预期行为。

提问层面

• 提供示例代码：通过示例让 Copilot 更快理解你的期望。
• 删除无关内容：避免在对话中混入与当前问题无关的信息。
• 用主题组织对话：为不同问题建立不同主题、分段讨论。
• 手动设置包含/引用：明确依赖关系，避免 Copilot 生成的内容与项目结构脱节。

2. 提高效率的小技巧

• 使用内联聊天（Copilot Chat）：遇到问题时直接在编辑器里问，效率更高。
• 先选中相关代码再提问：让 Copilot 能看到明确上下文。
• 使用斜杠命令（例如 /explain, /fix, /tests）快速完成常见任务。
• 附上相关文件：当问题牵涉多个文件时，把它们一起发给 Copilot。
• 调试时优先用 Copilot Chat：快速定位错误并获取修复建议。

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需求实践示例

1. Vue 项目：自动引入 ref 和 computed

目标：在 .vue 文件中使用 ref / computed 时无需手动 import，让 IDE/构建工具自动补全导入。

你可以通过（例如）在项目中配置相关插件或脚本，让 Copilot 帮你生成对应配置，并直接给出实现方案。

2. 参数定义脚本自动生成（JSON Schema → Pinia）

示例场景：把一个 JSON Schema 转为 Pinia store 的 use-task-store，并用 ref 定义状态参数。

指令如下：解析以下 json-schema，使用 Pinia 生成 use-task-store，使用 ref 定义，并导出定义的参数：

将刚刚复制的 JSON 写好描述词放入 prompt 中，这种简单的体力劳动可以交给 AI 来做：

3. 从需求到完整项目的流程

1. 描述需求。
2. 让 Copilot 生成初始工作区结构。
3. 逐步修复出现的问题。
4. 安装依赖并运行测试。

这个流程适合快速原型验证和学习新技术栈。