本文通過實際應用場景和示例代碼展示了 GitHub Copilot Chat 在 Visual Studio 2022 中的優(yōu)勢和特點。最后，鼓勵讀者在實際工作中嘗試使用 Copilot Chat，以提升開發(fā)效率和代碼質量。希望這些信息和經(jīng)驗能為你在使用GitHub Copilot時提供幫助和啟發(fā)。
1. 背景
近年來，GitHub Copilot 的問世為軟件開發(fā)領域帶來了新的可能性。作為一款智能編程工具，它極大地提高了開發(fā)者的編程效率。為了更深入了解和掌握 GitHub Copilot 的使用技巧，我參加了一場名為“GitHub Copilot開發(fā)者訓練營”的活動。
2. 活動回顧
北京的線下場是在北京微軟大廈故宮會議室，這也是我第一次到微軟大廈。
本次活動可謂是收獲滿滿，會議中幾位老師，分享了 GitHub Copilot 使用技巧和最佳實踐，并做了實操的演示。我們探討了 GitHub Copilot 如何幫助開發(fā)者提高開發(fā)效率、助力創(chuàng)新以及彌補技能差距。通過使用 GitHub Copilot，開發(fā)者可以專注于解決關鍵和實際問題，加快原型創(chuàng)建，輕松學習新技術，從而提高生產(chǎn)力。此外，徐磊老師列舉了 10 個 AI 在編程場景中表現(xiàn)出色的例子，展示了AI如何在各種編程任務中取得優(yōu)異成果，包括正則表達式編寫、編寫測試代碼、使用難以記憶的關鍵字等。GitHub Copilot 作為一款智能編程工具，具有很大的潛力，能夠幫助開發(fā)者提升開發(fā)效率和代碼質量。
當然，也有一些稍微的小遺憾。我們胖胖的盧老師竟然在上海，不過能在線下看到徐磊老師也是非常棒的。另一個遺憾，大概是沒有趕上會前的拍照吧。因為上午幫我的大朋友搶六一兒童節(jié)的玩具，誤入了美術館，然后就看了一上午的美輪美奐的藝術品，流連忘返，誤了飯點。等到會議地點，已是正式開始的時間了?？戳藭h相冊，我猜是早到有單獨拍照的環(huán)節(jié)?？上Я?，上面只能單獨放一個展板咯。
在會議中，主要介紹了 Copilot 的功能，并展示了如何在 VS Code 中使用 Copilot Chat。結合 GitHub 的 Codespaces，我們可以在完全云端的開發(fā)環(huán)境中體驗到非常便捷和高效的編程過程。然而，如何在被譽為地表最強的IDE —— Visual Studio 中使用 Copilot chat 呢？接下來，就讓我們一起探討一番。
3. 啟用 Copilot Chat
3.1 確認權限
Copilot Chat 屬于 GitHub Copilot X 中的一項能力，采用 OpenAI GPT-4，關于它的介紹可以前往 https://github.com/features/preview/copilot-x?WT.mc_id=DT-MVP-5005195 查看。
其當前還是預覽狀態(tài)，如果想使用該功能，首先你需要確保你已經(jīng)注冊并擁有了 Github Copilot 的權限：https://github.com/features/copilot/?WT.mc_id=DT-MVP-5005195
對于普通用戶，可以試用 Copilot 一個月。當確認你擁有 Copilot 的使用權限后，你可以通過這里提交預覽功能的訪問申請：https://aka.ms/GHCopilotXPPSignup?WT.mc_id=DT-MVP-5005195。
提交申請后，等待審核，審核結果會發(fā)送到你的郵箱，當你收到《Welcome to the Copilot chat private beta!》的郵件就意味著你可以使用 Copilot chat 了。
3.2 安裝插件
在 Visual Studio 2022 中安裝 Copilot Chat 擴展非常簡單，只需要在擴展管理搜索 github 選擇 Visual Studio Extension for GitHub Copilot Preview 即可。
你也可以直接前往 Marketplace下載，完成后直接打開安裝即可。
安裝完成后，需要確保你已經(jīng)在 Visual Studio 中登錄了 Github 賬戶。如果你對對這一步操作不熟悉，可以前往幫助查看：在 Visual Studio 中使用 GitHub 帳戶。
若操作沒有問題，你就可以在頂部菜單的視圖中找到 Copilot Chat：
4. 使用體驗
據(jù)說是與 Copilot 的溝通使用英文會更好，但是，當我看到 Copilot Chat 在 Visual Studio 中的界面后，我完全可以放心他的中文理解能力了：
4.1 如何交互
和 Copilot chat 的交互有兩種方式，除了可以通過打開的常駐對話框窗口外，你也可以通過右鍵菜單呼出對話浮窗（默認快捷鍵 Alt + /）。
對于對話相關的代碼，你可以通過光標定位到某一行代碼，某一個類或者方法的開通結尾，當你激活對話框時，一個粉色的框會提示你當前對話相關的代碼區(qū)域，當然你也可以選擇相關區(qū)域后通過右鍵呼出：
4.2 分析當前異常
除了前面兩種交互形式，在當程序調試出現(xiàn) BUG 的時候，你也可以通過異常面板中“Copilot AI Assistant”快捷的詢問解決方案：
這里為了演示，我修改了正常項目的代碼，讓其出現(xiàn)了一個生命周期的相關異常。當你點擊了 “Copilot AI Assistant” 其動作其實就是在對話框輸入“Analyze the current exception”：
通過上面 Copilot chat 的回復結果我們會發(fā)現(xiàn)，這里回復是英文的。熟悉 GPT 的同學應該清楚，AI 的回復會根據(jù)你提示的語言進行調整（畢竟不可見的輸入中給 AI 輸入了大量的英文報錯信息）。不過，在我再次詢問“程序當前的錯誤是怎么回事”時，他回復卻耐人尋味了起來：
當然，他的限制是必要的，畢竟他是作為一個編程伙伴。對于他對不理解我口語化的描述，我似乎也有些理解，就像 MOSS 的警告：禁止使用比喻，反問，暗示。
這里有個小技巧，當你的程序報錯時，你可以這樣提問得到中文的錯誤分析：“分析當前異常，使用中文回復”
4.3 簡單的測試
接下來我們簡單的進行幾個測試，感受一下 Copilot chat 帶來的一些便利。當然，AI 在許多編程場景可以完全碾壓人類，更多功能還需要大家自行去探索。唯一可以確定的是，以后編程基本可以脫離搜索引擎，享受到更高效的開發(fā)體驗了。
4.3.1 對話式編程
有了 Copilot chat ，其實我們完全可以通過不斷的與其聊天對話，完成我們的開發(fā)工作。接下來我嘗試讓其幫我創(chuàng)建一個微信用戶對象，用來存儲到數(shù)據(jù)庫：
這里我們不需要苦惱給對象起名，也不用考慮要存什么字段。更重要的是，他是懂我們的微信的，這里生成的結果完全沒有問題。甚至于他可以直接通過快捷方式放到我的項目當中，無需我復制粘貼。
4.3.2 代碼解釋
我們會有需要讀源碼的場景，比如：接手新的項目，學習開源項目等。Copilot chat 的代碼解釋功能可以幫助我們節(jié)省大量的時間和精力，他可以在幾毫秒中給你結果。以下是我用來詢問他的一段代碼：
/// <summary>
/// 驗證來源
/// </summary>
/// <param name="msg_signature">微信的簽名</param>
/// <param name="timestamp">時間戳</param>
/// <param name="nonce">隨機字符</param>
/// <param name="echostr">加密的字符串</param>
/// <returns></returns>
public string VerifyURL(string msg_signature, string timestamp, string nonce, string echostr)
{
// 微信加解密庫
var wxcpt = new WXBizMsgCrypt(_wechat.Value.Token, _wechat.Value.EncodingAesKey, _wechat.Value.CorpId);
// 接入驗證，需要輸出 EchoStr 的解密結果
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(echostr))
{
string sEchoStr = "";
var ret = wxcpt.VerifyURL(msg_signature, timestamp, nonce, echostr, ref sEchoStr);
if (ret != 0)
{
_logger.LogError("ERR: VerifyURL fail, ret: " + ret);
return "";
}
return sEchoStr;
}
_logger.LogError("ERR: VerifyURL fail, empty echostr");
return "";
}
以下是回復的內容：
這個函數(shù)是 VerifyURL。它有四個參數(shù)：msg_signature，timestamp，nonce 和 echostr。這個函數(shù)的主要目的是用于驗證接口連接。
首先，這個函數(shù)會創(chuàng)建 WXBizMsgCrypt 的對象，該對象的實例用于微信消息的加解密。然后它會檢查 echostr 的值是否為非空，如果不為空，則需要將 echostr 的解密結果輸出。
為了完成解密過程，這個函數(shù)使用 wxcpt.VerifyURL(msg_signature, timestamp, nonce, echostr, ref sEchoStr) 方法，該方法返回一個 int 值。如果返回的不是 0，則表示解密失敗，函數(shù)會通過記錄日志輸出錯誤信息并返回空字符串。否則，將解密后的字符串 sEchoStr 返回。
如果 echostr 的值為空，則表示驗證失敗。函數(shù)會記錄一個錯誤日志信息并返回一個空字符串。
如果您需要進一步了解 WXBizMsgCrypt 和如何進行微信消息的加解密，請參考微信官方文檔。
4.3.3 問題解答
首先我們看一段代碼：
public DbSet<MsgList> MsgLists { get; private set; }
public DbSet<CursorCache> CursorCache { get; set; }
這段代碼的第二行是 AI 生成的，前面寫的代碼我采用了 private set，這里我向其提問：這里采用 private set 和 set 有什么區(qū)別，哪個好？
這里 AI 的回復是非常準確的，詳細解釋了set和private set的訪問級別和用途。對于初學者，這無疑是非常有用的，他可以幫助你不斷提高編程水平。
set 和 private set 是兩種訪問器的訪問限定。 set 具有 public 的訪問級別，而 private set 只有類本身內部可以訪問。
當你使用 set 時，任何人都可以更改屬性的值。這意味著，如果屬性的值是不應該更改的，那么你應該使用 private set 而不是set。 這有助于保護對象不受不受控制的更改，并使代碼更加安全。
讓我們以 OnModelCreating 方法為例。這個方法只會在類內部中被訪問，而不會外部進行更改。因此，建議使用 private set 以保護代碼。
4.3.4 提供優(yōu)化建議
同時，他也可以幫助你審查代碼，提供修改建議。當然，這里的小技巧依舊適用，后面記得跟上“使用中文回復”，否則大段的英文會讓他忘記問題的提出是中文了。
4.4 編寫單元測試
單元測試是軟件開發(fā)過程中不可或缺的一部分，它可以幫助我們確保代碼的質量和功能的正確性。通過 Copilot chat ，可以幫助我們快速的創(chuàng)建單元測試，以下是其針對我的 minimal web API 項目生成的單元測試：
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.AspNetCore.TestHost;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using Moq;
using System.Net.Http;
using System.Threading.Tasks;
using WeChatCustomerAzureOpenAI.WeChat;
using Xunit;
public class WeChatCustomerAzureOpenAITest
{
private readonly TestServer _server;
private readonly HttpClient _client;
public WeChatCustomerAzureOpenAITest()
{
_server = new TestServer(new WebHostBuilder()
.UseEnvironment("Development")
.UseStartup<Startup>());
_client = _server.CreateClient();
}
[Fact]
public async Task Verify_WeChatURL()
{
//Arrange
var url = "/wechatback?msg_signature=test×tamp=0&nonce=0&echostr=123";
//Act
var response = await _client.GetAsync(url);
//Assert
response.EnsureSuccessStatusCode();
var responseString = await response.Content.ReadAsStringAsync();
var expectedString = "123";
Assert.Equal(expectedString, responseString);
}
[Fact]
public async Task Check_Decrypt_Msg()
{
//Arrange
var sMsg = "123";
var requestContent = new StringContent(sMsg);
var context = new DefaultHttpContext();
context.Request.ContentLength = requestContent.Headers.ContentLength;
context.Request.Body = await requestContent.ReadAsStreamAsync();
var wechat = new Mock<WechatServices>().Object;
var mediator = new Mock<IMediator>().Object;
var expectedString = sMsg;
//Act
var result = await _server.Host.GetService<WechatServices>().DecryptMsg(sMsg, It.IsAny<string>(), It.IsAny<string>(), It.IsAny<string>());
await _server.Host.GetService<Mediator>().Publish(new UserBack(result));
//Assert
Assert.Equal(expectedString, result);
}
}
這里的單元測試，當然是不能直接使用的，但是他完成了一個從零到一的過程。通過不斷的對話調整，就會生成我們滿意的結果。
5. 最后
如果你對 Copilot 和人工智能感興趣并希望進一步了解，那么這里有一個 Microsoft Learn 的免費課程非常適合你：使用 GitHub Copilot 學習 AI。此系列視頻可以指導你進入 AI 領域，探索機器學習基礎知識、演示如何構建分類模型，然后介紹更高級的算法（稱為神經(jīng)網(wǎng)絡）及它們在計算機視覺中的應用。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-484632.html
最后，請牢記這句話：AI 本身不會取代你，但掌握 AI 技能的人可能會取代你。因此，希望大家能擁抱創(chuàng)新，嘗試新的工具，提高開發(fā)效率和代碼質量。讓我們共同期待 Copilot 等類似的 AI 工具不斷發(fā)展，助力更多開發(fā)者輕松應對編程挑戰(zhàn)，編寫出更優(yōu)秀的軟件作品。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-484632.html
到了這里，關于在 Visual Studio 2022 中使用 GitHub Copilot chat的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
