没用这些准备和认识，还是别用GitHub Copilot，更别想掌握GitHub Copilot

前言

生成式AI编程工具，正在改变开发者处理日常编码任务的方式。从文档化代码库到生成单元测试，这些AI工具帮助加速了我们的工作流程。

当我们谈论生成式AI编程工具时，GitHub Copilot总是少不了的。然而，开发者，无论是初学者，还是有经验的人，有时会感到沮丧，因为AI驱动的编程助手没有生成他们想要的输出。

GitHub Copilot

怎么样？听起来熟悉吗？大家在使用GitHub Copilot或类似的AI编程工具是不是也有同感？

生成式AI编程工具，就像任何新兴技术一样，总有一个学习曲线。今天就来聊聊GitHub Copilot的学习和使用感受。

GitHub Copilot

GitHub Copilot使用前置信息

如果你准备使用GitHub Copilot，请你在意识上有如下这些基础认识。

GitHub Copilot

• GitHub Copilot 不是银弹，并不是一秒解决 50% ~ 80% 的工作，而是将 50% ~ 80% 的工作时间替换成了 10% 的 prompt/chat 时间。
• 认清 GitHub Copilot 的定位。它是一个AI编程副驾驶的角色。我们的思维方式要从“如何去做这件事” => “如何激发 GitHub Copilot 去做这件事”
• 尝试 ai-native 的开发方式。从自己编码 + GiHub Copilot 到自己编写 prompt，GitHub Copilot 编码，然后自己去进行修改进行转变
• GitHub Copilot 已经非常强悍了。深度使用需要思考如何更贴近它的思维和使用方式，同时也要做好会遇到很多 bug 的准备。
• GitHub Copilot 拥有着非常廉价的Coding劳动力。请聪明地使用它：不要认为告诉它需求，它就一定能够输出完美的解决方案。它的核心是节省你的时间和提高你的效率。
• 不要在AI编程这件事上妄自菲薄。不要高看也不要低看GitHub CoPilot或你自己。一个学习过所有开源代码的 LLM ,其编程能力是很强的。但它依旧需要人类（你）去“激活”和引导。你也有你独特的优势（想想看）。

上述内容可能有点枯燥，但请大家尽量去理解。实在不行，可以在使用GitHub Copilot的过程中去验证这些内容。

关注微信公众号【程序视点】，回复：copilot，了解激活GitHub Copilot的详细情况。

使用GitHub Copilot的思路

在之前的文章中，已经给大家分享过GitHub Copilot一些使用方式了。（本来想再写点使用技巧了，但笔到此处，觉得本文应该更多的是分享使用GitHub Copilot的认知和方向）

仅20%的程序员掌握！GitHub Copilot 进阶技巧，同样的工具，不同样的效率！

刚才说过，GitHub Copilot 是极度廉价劳动力。大家是可以让它去帮你试错、可以多使用它的思考来节约自己的思考时间。

GitHub Copilot

也就是把我们自己的视野/层次拉高，让 GitHub Copilot 去做更低维度的事情。一些机械重复的，没啥含金量的编程工作还是交给GitHub Copilot这样的AI编程工具吧！

同时，我们自己至少需要有鉴别基础质量的能力，从而能够对GitHub Copilot的输出取其精华。在不擅长的领域完全信赖GitHub Copilot会导致非常严重的问题（切记~切记）。

最后一点是，不要懒得写长的 prompt。从 LLM 的原理来说，我们给的 context 越多，GitHub Copilot越容易返回到我们想要的知识，给出需要的答案。把GitHub Copilot看作一个知识丰富的人类助手，用给人类讲话的耐心去写 prompt。这事儿并不会花太多时间。

GitHub Copilot

但请注意：不是一定要把 prompt写得很长，把需求简洁明了地说清楚即可。

最后

由于本文的内容纯文字较多，今天就先到这里了。后续再继续为大家分享GitHub Copilot等AI编程工具的更多技巧。