GitHub Copilot 教程

文章来源:https://vscode.it-docs.cn/docs/copilot/overview.html

GitHub Copilot 为 Visual Studio Code 增加了多代理开发功能。规划好你的方法,然后让AI代理在项目中实现并验证代码变更。并行运行多个代理会话:本地、后台或云端。从一个中心视角管理所有角色。内联建议、内联聊天和智能行为会帮助你完成整个编码流程。

代理与代理会话

代理端到端地处理完整的编码任务。给代理一个高级任务,它会将工作拆分成步骤,编辑文件,运行终端命令,调用工具,并在遇到错误或测试失败时自我纠正。每个任务都运行在一个代理会话中,这是一个持续存在的对话,你可以跟踪、暂停、继续或交接给另一个代理。

重要

你们组织可能在VS Code中禁用了代理。请联系你的管理员以启用此功能。

从中央视图管理会话

并行运行多个代理会话,每个会话专注于不同的任务。聊天面板中的会话视图为你提供了一个统一的地方来监控所有活跃会话,无论是本地运行、后台还是云端运行。查看每次会话的状态,切换,查看文件变更,然后从中断处继续。

了解更多关于管理Agents课程的信息。

随时执行代理

代理可以在本地的VS Code中运行进行交互式工作,在机器后台运行以实现自主任务,或者在云端通过拉取请求实现团队协作。你也可以使用像Anthropic和OpenAI这样的第三方代理。任何时候,将任务从一个坐席类型交给另一个,完整的对话记录都会继续。

聊天视图中会话类型选择器的截图,包含本地、后台、云端和第三方代理选项。

了解更多关于代理类型和委托的信息,或遵循代理教程

构建前先做好规划

在编写任何代码之前,使用内置的Plan代理将任务拆分成结构化的实施计划。计划代理会分析你的代码库,提出澄清问题,并制定逐步计划。当计划看起来合适时,交给实现代理执行,无论是本地、后台还是云端。

了解更多关于与Agent一起规划的信息。

你能做什么

  • 端到端构建一个功能。用自然语言描述一个特征,代理搭建项目架构,跨多个文件实现逻辑,并运行测试以验证结果。
  • 调试并修复失败的测试。把一个失败的测试指向一个代理,它会读取错误,追踪代码库的根本原因,应用修复,然后重新运行测试以确认。了解更多关于用AI调试的信息。
  • 构或迁移代码库。比如让代理规划从一个框架迁移到另一个框架,它会在文件间协调地应用变更,同时验证构建。
  • 通过拉取请求进行协作。将任务委托给云代理,由其创建分支,实施变更,并向团队提交拉取请求。了解更多关于云代理的信息

入门

步骤1:设置Copilot

  1. 将鼠标悬停在状态栏中的Copilot图标上,选择“设置Copilot”。
  2. 选择一种登录方式并按照提示作。如果您还没有Copilot订阅,您已注册Copilot免费套餐

步骤2:开始你的第一次Agent会话

  1. 打开聊天视图(Ctrl+Alt+I)。
  2. 检查生成的代码。代理创建文件、安装依赖,并根据需要执行命令。
  3. 进来/init为你的项目配置 AI 配置。这会创建自定义指令,帮助代理理解你的代码库并生成更好的代码。

输入一个提示,描述你想构建的内容,例如:Prompt (Agent) Open in VS Code

Create a basic Node.js web app for sharing recipes. Make it look modern and responsive.

关于涵盖内联建议、代理、内联聊天和自定义的完整实践教程,请参见“在VS Code中开始使用GitHub Copilot”。

更多用AI编程的方法

内联建议

Copilot 在你输入时提供代码建议,从单行补全到完整函数实现。下一步编辑建议可以根据你当前的编辑情况预测下一个逻辑上的更改。

了解更多关于VS Code中的内联建议

在线聊天

按Ctrl+I可直接在编辑器中打开聊天提示。描述一个变动,Copilot会建议原地编辑,这样你就能保持编码流程。用于针对性的重构、解释或快速修复,无需切换上下文。

了解更多关于VS Code中的内联聊天

智能行动

VS Code 包含预定义的 AI 驱动作,用于常见任务:生成提交信息、重命名符号、修复错误以及在项目中运行语义搜索。

VS Code 中智能行为菜单的截图,显示修复测试失败的选项。

了解更多关于VS Code中的智能动作

根据你的工作流程定制AI。

当代理了解你项目的惯例、拥有合适的工具并使用适合该任务的模型时,他们能发挥最佳作用。VS Code 提供了多种方法来定制 AI,使其从一开始就生成适合你代码库的代码,而不是事后手动修改。

  • 自定义说明:定义项目范围的编码规范,让AI生成符合你风格的代码。
  • 代理技能:教授跨 VS Code、GitHub Copilot CLI 和 GitHub Copilot 编码代理的专业能力。
  • 自定义代理:创建承担特定角色的代理,如代码审查员或文档编写者,配备自己的工具和指令。
  • MCP 服务器:通过 MCP 服务器或 Marketplace 扩展工具扩展代理。
  • 钩子:在特定事件执行自定义命令,实现自动化和策略执行。

支持

GitHub Copilot 聊天由 GitHub 提供支持,联系方式为 https://support.github.com

想了解更多关于Copilot的安全性、隐私、合规性和透明度的信息,请参阅GitHub Copilot信任中心常见问题解答。

定价

你可以免费开始使用 GitHub Copilot,但每月对内嵌建议和聊天互动有限制。如果需要更长时间的使用,可以选择多种付费套餐。

查看详细的GitHub Copilot定价

下一步

Read more

Whisper语音识别:本地化部署的完整实战指南

Whisper语音识别:本地化部署的完整实战指南 【免费下载链接】whisper-base.en 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/whisper-base.en 想要在个人设备上实现专业级的语音转文字功能?OpenAI Whisper作为业界领先的语音识别模型,能够在完全离线环境中精准转换音频内容,支持多语言识别,特别适合会议记录、学习笔记等隐私敏感场景。 为什么选择本地语音识别方案 与传统云端语音识别相比,Whisper具备显著的技术优势。基于深度学习训练,识别准确率超过98%,支持99种语言的语音识别和翻译功能。更重要的是,所有处理都在本地设备完成,无需上传云端,确保数据隐私的绝对安全。 部署前准备工作清单 在开始安装前,请确认设备满足以下基础配置: * 操作系统:Windows 10/11、macOS 10.15+ 或 Linux 发行版 * Python环境:Python 3.8 及以上版本

ChatGPT绘图实战:从零构建AI绘画应用的完整指南

AI绘画技术背景与主流模型对比 最近几年,AI绘画技术发展得飞快,从最开始生成一些模糊、怪异的图像,到现在能创作出细节丰富、风格多样的艺术作品,变化真的很大。对于开发者来说,想在自己的应用里加入AI绘图功能,首先得搞清楚市面上有哪些“工具”可用,以及它们各自的特点。 目前,主流的AI绘画模型主要有两大类:一类是以OpenAI的DALL·E系列为代表的闭源、API服务型模型;另一类是以Stable Diffusion为代表的开源、可本地部署的模型。它们各有优劣,选择哪个很大程度上取决于你的项目需求。 1. DALL·E系列 (OpenAI) 这是OpenAI推出的文本生成图像模型,目前主流使用的是DALL·E 2和DALL·E 3。 * 优点:生成质量高,尤其是DALL·E 3在图像细节、文本遵循度和艺术感上表现非常出色。它通过简单的API即可调用,无需关心底层算力、模型部署等复杂问题,集成速度快,非常适合快速原型开发或对生成质量要求高的生产应用。 * 缺点:属于闭源服务,按调用次数收费。开发者无法对模型进行微调或深入了解其内部机制,生成风格和内容受OpenAI的使用政策限制

LLaMA 3.1 模型在DAMODEL平台的部署与实战:打造智能聊天机器人

LLaMA 3.1 模型在DAMODEL平台的部署与实战:打造智能聊天机器人

文章目录 前言 一、LLaMA 3.1 的特点 二、LLaMA3.1的优势 三、LLaMA3.1部署流程 (一)创建实例 (二)通过JupyterLab登录实例 (3)部署LLaMA3.1 (4)使用教程 总结 前言 LLama3.1 是 Meta(Facebook 母公司)发布的系列大语言模型之一,属于 LLaMA(Large Language Model Meta AI)模型系列。LLaMA 模型的目标是通过更高效的设计在保持模型性能的前提下,显著降低其计算和资源需求。LLaMA 3.1 是该系列的最新版本,继承了前面版本,如 LLaMA 1

第二章-AIGC入门-AIGC工具全解析:技术控的效率神器,DeepSeek国产大模型的骄傲(8/36)

第二章-AIGC入门-AIGC工具全解析:技术控的效率神器,DeepSeek国产大模型的骄傲(8/36)

一、引言:AIGC 时代的浪潮 在数字化时代的浪潮中,人工智能生成内容(AIGC)技术正以迅猛之势席卷而来,深刻地改变着我们的生活和工作方式。从日常的社交媒体互动,到专业的内容创作、设计、教育、医疗等领域,AIGC 工具无处不在,展现出强大的影响力和无限的潜力。 AIGC 技术的核心在于利用人工智能算法,通过对海量数据的学习和分析,自动生成各种形式的内容,包括文本、图像、音频、视频等 。这一技术的突破,打破了传统内容创作的边界,使得内容生产变得更加高效、智能和多样化。无论是创作一篇新闻报道、设计一幅精美的海报,还是制作一段引人入胜的视频,AIGC 工具都能提供有力的支持,帮助创作者节省时间和精力,激发更多的创意灵感。 如今,AIGC 工具已经广泛应用于各个行业。在新闻媒体领域,自动化新闻写作工具能够快速生成体育赛事、财经新闻等报道,大大提高了新闻的时效性;在广告营销行业,AIGC 可以根据产品特点和目标受众,生成极具吸引力的广告文案和创意设计,提升营销效果;在影视游戏制作中,AIGC