使用 VS Code 与 GitHub Copilot 高效 Vibe Coding 指南

最近一段时间笔者试用了众多的 vibe coding（氛围编程）工具，但是试用了一圈后，最终还是选择了 VS Code 与 GitHub Copilot 的组合。不为别的，就是因为最得心应手、性价比最高、最有可扩展性。本文将从环境配置、工作空间和插件、界面布局、快捷键、GitHub 集成以及 Copilot Chat 的各种模式与技巧等方面，详细介绍如何高效利用 VS Code 进行 vibe coding 开发。

环境准备：VS Code 与 Copilot 扩展配置

1. 确保 VS Code 版本：首先，请确保你使用的是最新版本的 VS Code（>=1.102）。Copilot Chat 的高级功能（如 Agent 模式、多工具调用等）在 VS Code 1.102 及以上版本中已全面支持。建议使用 VS Code Insiders 或最新稳定版，以获得最新的 Copilot Chat 特性。

2. 安装 GitHub Copilot 扩展：在 VS Code 的扩展市场中安装 GitHub Copilot 主扩展。如果你已经订阅了 Copilot，登录 GitHub 账户并启用该扩展即可使用代码补全等基本功能。然后，安装 GitHub Copilot Chat 副扩展（“Copilot Chat”）。安装后，你会在 VS Code 中看到 Copilot Chat 的图标（两个对话气泡形状）。点击该图标或通过命令面板执行“Open Chat”命令，即可打开 Copilot 聊天面板。

3. 启用 Copilot Chat 模式：确保在 VS Code 设置中，Copilot Chat 功能已启用。如果安装的是预发布版本，可能需要在 Settings 中将 GitHub Copilot: Chat 相关选项打开。同样，MCP 支持（Model Context Protocol）应默认启用（对应设置项为 github.copilot.chat.mcp.enabled 或 chat.mcp.enabled），一般无需手动设置。MCP 功能让 Copilot 可以使用外部工具，开启 Agent 智能模式。

4. 配置 GitHub MCP Server：为了让 Copilot 可以直接执行 GitHub 操作（如创建分支、Pull Request、管理 Issue 等），你可以配置 GitHub MCP 服务器。具体方法：在 VS Code 扩展视图的搜索栏输入 @mcp，点击“Browse MCP Servers”打开服务器列表，在浏览器中选择 GitHub 相关的 MCP 服务器并点击安装。安装后，即可在 Copilot Chat 中使用与 GitHub 集成的工具。例如，Copilot Chat 将能够调用“创建分支”“生成 Pull Request”等技能来直接操作你的仓库。注意：MCP 服务器具有运行任意代码的能力，只安装来自可信来源的服务器，并在首次启动时按照提示信任该服务器。

5. 项目工作空间设置：将你的项目文件夹作为 VS Code 的工作文件夹打开。你可以将项目保存为 VS Code 工作空间（.code-workspace），以便保存特定于项目的配置。创建 .vscode 目录用于存放项目配置，例如调试配置、任务（tasks）等。针对 Hugo 项目，你可以在 .vscode/tasks.json 中添加启动本地预览服务器或构建站点的任务。例如，设置一个 Build 任务来调用 hugo 命令。这样不仅方便手动运行，Copilot Agent 模式在需要时还会自动运行你定义的构建任务（例如在执行大型改动后自动构建预览）。

6. 推荐插件：根据 Hugo 前端开发的需求，可以安装一些有用的 VS Code 插件：

   • Hugo 扩展：如 Hugo Language and Syntax Support 插件，为 Hugo 模板（Go 模板语法）提供语法高亮和片段；Hugo Runner 插件可在 VS Code 内部一键运行 Hugo 本地服务器。
   • 前端开发插件：如 Prettier（代码格式化）、ESLint（代码规范检查）、Tailwind CSS IntelliSense（如果你的站点使用 TailwindCSS）等，以提高前端编写体验。
   • Front Matter CMS（可选）：方便编辑 Markdown 内容和 front-matter 元数据的插件。
   • GitLens（可选）：增强 VS Code 中 Git 能力，方便查看历史、更好地集成 GitHub。

安装这些插件后，在 Settings 中根据需要调整配置，例如启用格式化保存、设置 Hugo 扩展的参数等，使其适应你的项目需求。

下图展示了 Front Matter CMS 插件的界面：

VS Code 界面布局优化（大屏幕多视图）

拥有大屏幕意味着你可以充分利用 VS Code 灵活的布局，将更多内容同时呈现在视野中。下面是一些布局优化建议：

VS Code 中同时打开主侧边栏（左侧的资源管理器）和次侧边栏（右侧的 Copilot Chat），充分利用超宽屏幕。

• 双侧边栏展示：VS Code 支持 Secondary Side Bar（次级侧边栏）功能，允许在屏幕两侧同时显示侧边栏视图。在左侧主侧边栏保留文件资源管理器或源代码管理视图的同时，可以在右侧开启次侧边栏并将 Copilot Chat 面板置于其中。这样，你在编写代码时，左侧随时浏览项目文件，右侧实时与 Copilot 交流，互不干扰。启用方法：右键点击窗口顶部栏选择“布局控件”（Layout Controls），然后点击 Toggle Secondary Side Bar 按钮（或使用快捷键 CMD+Alt+B）即可显示右侧侧边栏。你也可以通过拖拽方式，将任意视图（如将 Copilot Chat 视图拖拽）放入右侧侧边栏。
• 面板位置调整：VS Code 默认将面板（终端、调试控制台、问题输出等）放在编辑区底部。你可以根据习惯将面板移动到左侧或右侧垂直显示。例如，如果你希望终端在右侧纵向占据一部分屏幕，执行命令面板的“View: Move Panel Right”或在“视图 > 外观 > 面板位置”菜单中选择“右侧”即可。利用大屏幕的宽度，将终端和输出与代码并排显示，可以同时观察日志/终端输出和源码。此外，VS Code 还支持最大化面板（可通过面板右上角“双箭头”按钮或命令“View: Toggle Maximized Panel”），在需要时一键放大终端区域以全屏查看。
• 多编辑器分屏：大屏幕允许同时查看多个文件。你可以拖动标签页到编辑器区域的左右或上下边缘，实现垂直或水平拆分窗口；也可以使用快捷键 CMD+\ 快速拆分当前文件为两栏。VS Code 支持将编辑器区域划分为网格状，例如两列两行等。在前端开发中，可以左侧编写源码，右侧同时打开预览（如果使用了 Live Server 或 Hugo Runner 预览面板），实现所见即所得的开发体验。
• 居中布局和缩放：如果你偏好在超宽屏上专注单一代码文件，可考虑启用“居中编辑器布局”（Centered Layout）。这会将当前编辑器居中显示，限制代码行过长带来的视觉负担。此外，通过调整 VS Code 的缩放级别或字体大小，适配高分辨率屏幕，让多窗口下的内容仍清晰易读。
• 快速隐藏/显示 UI 元素：掌握 VS Code 界面元素的快捷开关。当需要专注编码时，可用 CMD+B 隐藏侧边栏，用 CMD+J 切换面板显示，用 F11 切换全屏模式或 CMD+K Z 进入无干扰的禅模式。这些快捷操作方便在需要时最大化代码区域，充分利用屏幕空间。

通过定制布局，你可以让 VS Code 在大屏幕上同时容纳代码、终端、聊天和预览，形成个人高效开发“驾驶舱”。

常用快捷键与高效操作

虽然你习惯了 VS Code 默认快捷键，但充分了解其中高效的组合会让开发事半功倍。以下列出一些常用且实用的快捷键：

完整快捷键列表请参考 VS Code 官方文档或在编辑器中按 CMD+K CMD+S 查看键盘快捷键参考表。

以上只是部分常用快捷键，完整列表请参考 VS Code 官方文档或在 VS Code 中按 CMD+K CMD+S 打开键盘快捷键参考表。熟练运用快捷键将最大程度提高你的编辑和导航效率。

GitHub 集成与单人开发流程

VS Code 对 GitHub 有良好的内置支持，可满足个人开发在版本控制和云开发环境方面的需求。

• Git 基本操作集成：在 VS Code 左侧的 源代码管理 面板，你可以直接查看代码修改、提交变更并推送到 GitHub。由于你是个人开发，通常可以在主分支直接提交。每次修改后，在源代码管理视图输入提交说明，点击 ✅ 图标即可完成 commit，然后在下拉菜单中选择 Push 将提交推送到远程 GitHub 仓库。借助 VS Code，你不必离开编辑器就能完成 Git 的大部分日常操作。
• Pull Request 与 Issues：对于个人项目，你可能很少用 Pull Request 流程，但 VS Code 通过 GitHub Pull Requests & Issues 扩展（官方提供）可以让你在编辑器内浏览 Issue、创建 Pull Request。如果你希望 Copilot 帮助生成 Pull Request 描述，可以在提交更改后使用 Copilot Chat 提示它总结更改并生成 PR 描述，然后复制过来。启用了 GitHub MCP 服务器后，甚至可以直接在 Copilot Chat 中使用 @github 工具，请求 Copilot Chat 创建 Pull Request 或 合并 Pull Request 等——这些技能让 AI 直接替你执行常见的仓库操作（例如：“创建一个新的分支并提交当前更改”或“发起一个 Pull Request”等等）。
• Codespaces 云开发：当你将来需要在云端编写代码时，GitHub Codespaces 是一个理想选择。你可以在 GitHub 仓库页面上点击“Code”按钮并选择 Codespaces 来创建云开发环境。VS Code 本地可以通过 Remote – Containers/Codespaces 扩展直接连接到 Codespace，就像远程 VS Code 一样工作。在 Codespace 中你拥有预配置的容器环境，可以随时运行 Hugo 服务等，Copilot 同样可用。由于你的设置（包括扩展、快捷键等）可以通过 VS Code Settings Sync 同步，你在本地和 Codespace 中的开发体验将几乎无差别。
• 个人项目协作：虽然你不与他人协作，但也可以利用 GitHub 提供的项目管理工具提升效率。例如，使用 GitHub Issues 记录待办事项、Bug；使用 GitHub Actions 配置 CI 自动部署等。这些都可以在 VS Code 中通过对应扩展或 CLI 集成进行管理。举例来说，你可在 VS Code 中安装 GitHub Actions 扩展来监视工作流运行状态，或通过 Copilot Chat 询问配置 CI/CD 的建议。

总之，VS Code 为个人开发者提供了从编码到提交的一站式体验。借助 Copilot Chat 的 GitHub 集成功能，许多操作都可以对话式完成，为你的个人项目开发省时省力。

GitHub Copilot Chat 模式详解：Ask、Edit、Agent

GitHub Copilot Chat 提供了 Ask（询问）、Edit（编辑） 和 Agent（代理） 三种模式，每种模式适用于不同场景。熟练掌握何时使用哪种模式，将让你的 AI 助手发挥最大效用：

• Ask 模式（提问模式）：这是最基础的聊天模式，不会对代码做任何修改。你可以把 Copilot Chat 当作一名“即时问答”助手：
  • 用途：询问概念、用法，要求解释代码，寻求小段代码片段示例等。例如：“什么是 JavaScript 防抖函数？”、“解释这段 Python 循环的作用”或“我如何写一个居中的按钮的 Tailwind 类名？”。Copilot Chat 会利用你当前项目的上下文给出答案或建议，但不会主动修改任何文件。
  • 使用方式：直接在聊天框提出问题即可。如果问题涉及某段代码，先在编辑器中选中代码然后在 Ask 模式下提问，如“这段代码的作用是什么？”Copilot 会参考选中的内容回答。Ask 模式适合在你遇到困惑、不确定用法或需要灵感时使用。
• Edit 模式（编辑模式）：Edit 模式下，Copilot Chat 可以直接修改你的代码，根据你的自然语言指令对当前文件或选定范围进行编辑。它就像一个听话的“助手工程师”，但所有更改都会先以 diff 的形式呈现，你确认后才应用。
  • 用途：执行局部的、明确的代码改动或重构，加速重复性任务。例如，你可以选中一段代码，说“将这段代码重构为 async/await 风格”，Copilot 将给出修改方案。甚至可以跨文件操作：选中多个文件，让 Copilot 搜索并插入空值检查、添加日志代码等。
  • 特点：Copilot Chat 会在 Edit 模式下列出所做修改的差异（diff），你可以预览哪些行将被改变，然后决定是否接受更改。这确保你始终保持对代码的掌控，不会出现未察觉的大范围修改。由于 Edit 模式只根据你的明确指令行动，适合小范围、多步骤的安全修改（比如批量重命名变量、优化函数实现等）。
  • 场景：当需要重构旧代码、应用简单的代码模式时，Edit 模式非常高效。例如，可以让 Copilot“在此文件所有函数加上类型注解”，它会给出修改方案，你确认后立即应用，省去手动修改的繁琐。又如“把整个项目的字符串拼接改用模版字符串”，也可通过 Edit 模式分步完成。
• Agent 模式（代理模式）：Agent 模式是最强大也最具自主性的模式。你只需给出高层次目标或指令，Copilot Chat 将扮演“智能代理”角色，在整个项目范围内自主规划和执行一系列操作，完成任务。它不仅会编写和修改代码，还可能运行命令、调用工具，甚至多轮迭代尝试方案，直到达到目标。
  • 用途：涉及跨文件的复杂任务或需要自动化执行的场景。例如：“为这个项目添加一个使用 Redis 的缓存层”或“修复一个涉及多模块的复杂 bug”。Copilot 会自主分析哪些文件需要修改、可能需要创建什么配置，甚至调用终端命令安装依赖或运行构建。它可以在不需要你逐步指导的情况下，独立地完成许多步骤。
  • 特点：Agent 模式下，Copilot 持有更多上下文，并能多步骤推理解决问题。它可能打开多个文件进行编辑、在需要时执行项目构建或测试命令。Copilot 会在过程中请求你的许可：例如当它要运行潜在危险的操作（如删除文件、安装软件）或重要的终端命令时，会弹出确认提示，确保你同意后才继续。在 VS Code 设置中可以调整 Agent 模式对工具/命令的自动批准策略，但默认是谨慎询问的。总的来说，Agent 模式相当于把部分“驾驶权”交给 AI，你只需下达任务并监督结果即可。
  • 智能迭代：Agent 模式最强大之处在于会自主纠正与迭代。如果第一次尝试的代码出现错误（如语法错误或测试未通过），Copilot 会自动尝试修改并重试，直到问题解决或达到一定迭代次数为止。这种自我修复能力减轻了你调试 AI 产出代码的负担。例如，Agent 模式可能先改代码然后运行项目的测试任务，发现失败后自动调整代码再测试，直到测试通过为止。
  • 场景：当你希望 Copilot 一次性完成一个“大块任务”时使用 Agent 模式最合适。例如，从零开始根据 README 要求构建整个项目框架，它可以创建必要的文件和代码结构；又或者大规模替换项目架构（比如引入新的框架），Agent 模式能考虑全局影响并做出多文件调整。当然，在让 Agent 模式工作前，尽可能清晰地描述需求非常重要，包括目的、约束和注意事项，这样它才能按照你的意图行动。

总而言之，Ask 模式侧重解答和建议，不改动代码；Edit 模式执行有限范围的指令性修改，可控且透明；Agent 模式用于全局性、多步骤任务，让 Copilot 发挥最大自主性。根据任务选择合适模式，将提高协同效率和结果质量。

Copilot Chat 高级技巧：命令、工具与提示编写

为了更有效地与 Copilot 互动，你需要了解 Copilot Chat 提供的一些特殊指令机制和提示工程技巧。

Chat 快捷命令：/斜杠指令

Copilot Chat 内置了斜杠命令功能，以简化常见场景下的提示编写。在聊天输入框输入“/”会弹出可用命令列表，选择一个即可插入预定义提示模板。这些命令让你无需手动编写复杂提示，直接调用特定功能：

• /explain – 解释代码：自动解释当前编辑器打开文件或所选代码的作用。使用场景：当阅读不熟悉的代码时，让 Copilot 快速生成注释或说明。
• /fix – 修复问题：分析当前选中代码中的错误，提出修复建议。适用于当代码报错或逻辑有问题时的快速修复提示。
• /tests – 生成测试：为当前文件或选中代码生成单元测试。你可以附加框架，如“/tests using Jest”，Copilot 将据此生成相应测试代码。
• /clear – 清除对话：开始一个新的聊天会话，清空上下文。当当前对话上下文干扰新的问题时，可用此命令重置。
• 其他还有如 /help (查看使用帮助)、/rename (重命名会话) 等等。

斜杠命令根据所处环境会有所不同，并且社区和插件还能扩展更多命令。你可以输入“/”后按 Tab 浏览当前可用列表。善用这些命令能快速调动 Copilot 的特定能力，提高沟通效率。

Mentions 上下文：@符号引用

Copilot Chat 支持 @ 提及 来附加上下文或指定助手的“角色”。在聊天输入框输入“@”会出现可选项列表，包括当前工作区的文件、GitHub 讨论/Issue、以及预定义的“专家助手”等。使用得当的 @ 引用可以丰富 Copilot 的信息来源：

• 附加文件/代码上下文：你可以通过 @文件名 附加某个文件的内容，让 Copilot 在回答问题时考虑该文件。例如，在对话中输入 @config.toml，选择你的 Hugo 配置文件，则 Copilot 会将其内容纳入上下文进行分析。这类似于将文件的内容粘贴给 Copilot，但更加快捷高效。你也可以用 @ 来附加 Issues、Pull Requests 等 GitHub 内容（如果在 Web 上使用 Copilot Chat）。在 VS Code 中，主要是文件和讨论上下文。此外，在有 GitHub Pull Requests & Issues 扩展的情况下，@ 也可能让你附加 Issue 或 PR 链接，以便 Copilot 获取更多背景。

• Chat Participants (专家助手)：Copilot 提供了一些特殊的“聊天参与者”，可理解为不同领域的专家模式，启用后 Copilot 会带有该领域的上下文知识。常用的有：

  • @workspace – 项目上下文模式：使 Copilot 特别考虑你的整个工作区代码结构和各部分关系。当提问设计模式、架构问题时使用它，有助于 AI 基于你项目的全局视角回答。
  • @vscode – VS Code 助手模式：专注于 VS Code 本身的命令和功能。例如询问“如何在 VS Code 中设置多光标？”，在提示前加上 @vscode 可让 Copilot 从 VS Code 知识库出发回答配置和使用方法。
  • @terminal – 终端 (shell) 助手模式：让 Copilot 获取终端的上下文，帮助你构造或调试命令行。比如你在终端遇到错误输出，将输出复制到聊天并以 @terminal 开头提问，Copilot 会据此解释错误或提供命令修正建议。这可以部分替代 Copilot CLI 的 ?? 功能，实现类似“我想执行 X 操作，应该用什么命令？”的问答体验。
  • @github – GitHub 操作模式：当你希望 Copilot 调用 GitHub 集成功能时，可在提示前加 @github。例如“@github 创建一个新分支并提交当前更改”，Copilot 会尝试通过 GitHub MCP 工具执行该请求。通常不需要显式加，因为在 Agent 模式下它会自动使用 GitHub 工具，但当你希望明确使用时可以这样做。

使用 @ 选择适当的助手，有助于 限定 Copilot 的知识领域，提高回答的准确性。例如，询问 VS Code 设置问题时用 @vscode，Copilot 会提供更直接的配置步骤；而默认情况下可能给出泛泛的答案。

Chat Variables: #上下文变量和工具集

在聊天输入时输入“#”，Copilot 提供了一系列 Chat 变量，可将你当前代码环境的特定部分插入到提示中：

例如，输入 #file 将自动附加当前文件的全部内容到提示中，#selection 则附加当前所选文本，。常用的还有 #function（当前函数代码），#class（当前类代码），#line（当前行文本），#project（项目概要）等。通过这些变量，你无需手动复制粘贴代码，就能让 Copilot 获取必要的上下文。例如在对话中输入：“请优化下面这段函数性能：#function”，Copilot 将读取当前函数代码并基于此给出改进建议。

工具集合 (Tool sets)：当启用 Agent 模式并安装了多个 MCP 工具时，你还可以利用“#工具集名称”来限定 Copilot 使用某组工具。工具集是对可用工具的分组，你可以在 VS Code Copilot Chat 的工具配置界面创建。例如定义一个工具集名为“Database”，其中包含数据库查询相关的若干工具。之后在提示中以 #Database 开头，Copilot 将只使用该组工具来处理请求。不过对于多数用户，在默认启用的工具范围内无需特别指定，Copilot 会自动选择恰当的工具。工具集主要用于高级场景下约束或限定 AI 的动作。

提示撰写技巧 (Prompt Engineering)

即使有上述辅助命令和符号，编写清晰有效的提示仍是与 Copilot 高效交流的关键。以下是一些提示撰写的技巧和原则：

• 先宏观后微观：提出请求时，先概述总体目标，再逐条列出具体要求。例如：“请编写一个函数判断数字是否为质数。要求：1. 输入为整数，返回 true/false 表示是否为质数；2. 若输入不是正整数则抛出错误”。这样的提示结构清晰，便于 Copilot 理解全貌后再关注细节。
• 提供示例：示例驱动是非常有效的做法。给出输入输出例子，让 Copilot 学习你想要的模式。例如，要求 Copilot 提取字符串中的日期，可以在提示中附加示例字符串以及预期输出数组。有了示例，Copilot 会更准确地按你的期望格式和规则生成代码。对于编程任务，你甚至可以先让 Copilot 生成测试用例，然后要求它根据测试实现函数 – 测试本身就是很好的示例约束。
• 分解复杂问题：将复杂需求拆解为多步对话。不要一上来就让 Copilot 完成一个庞然大物般的任务，否则容易超出上下文窗口或导致混乱。正确姿势是：逐步细化。例如想让 Copilot 生成一个 10x10 字母迷宫包含指定单词，可以先让它做第 1 步“生成 10x10 随机字母网格”，再第 2 步“在网格中查找给定单词的位置”，再第 3 步“将前两步组合，确保包含至少 10 个单词”。逐步求解不仅对 AI 友好，也方便你每步审查结果。
• 避免歧义：尽量明确指代，消除含糊的描述。比如，不要问“这段代码有什么作用？”而要具体说明“createUser 函数的作用是什么？”。如果提示中有代词“它/这”，确保上下文指代清晰，或直接用特定名称代替。对库或框架的称呼也要明确标准，避免方言简称。这样能防止 Copilot 曲解你的意思。
• 控制历史与上下文：Copilot Chat 会考虑当前对话历史和打开的文件内容作为上下文。为了得到相关回答，你可以在提问前关闭无关的文件，或使用 /clear 开启新对话以避免旧话题干扰。如果某次回答跑偏，可能是受之前内容影响，不妨重新组织问题或清理历史后再问。
• 遵循良好编码实践：当让 Copilot 编写代码时，你提供的提示应该尽量遵循清晰、正确的编码实践，这会潜移默化地引导 Copilot 输出高质量代码。例如，提示中明确要求代码需包含注释、符合某种代码风格，或者指出潜在的边界情况，让 Copilot 考虑。你也可以利用 Copilot 的个性化指令功能：在 GitHub Copilot 设置中添加个人偏好（如代码风格、命名规范），这些指令会潜在影响 Copilot 的输出，让其更符合你的习惯。
• 尝试与迭代：把 Copilot 当作对话伙伴，别害怕多轮交流。如果第一次回答不理想，可以根据输出追问或让其改进。例如：“请给出更简洁的实现。”、“能否使用我指定的接口重新来一次？”Copilot 通常会记住你的反馈并调整答案。通过这种反馈循环，最终能收敛到令你满意的结果。

运用以上技巧，结合 Copilot Chat 强大的上下文感知和生成能力，你将在“vibe coding”时如虎添翼，既保持对代码的掌控，又充分享受 AI 加速创作的快感。

善用命令行工具

在 VS Code 的终端中，你可以直接运行如 Gemini CLI、Qwen CLI 等 AI 命令行工具，实现快速问答、代码生成或批量处理。例如：

• Gemini CLI：安装后可在终端输入 gemini -p "你的问题"，如 gemini -p "用 Python 写一个冒泡排序"，Gemini 会直接返回代码片段。支持多轮对话和上下文引用，适合快速生成脚本、解释代码或批量重构。
• Qwen Coder：使用 qwen 启动，基于 Gemini CLI 构建，使用方式类似，但是基于 Qwen 大模型，免费额度更大。

这些工具无需离开 VS Code 编辑器，且可获取 VS Code 中打开的文件，还可以直接查看命令行编辑的文件，大幅提升开发效率，更重要是你可以免费使用，它们都提供了大量的免费额度。

结语

通过精心配置 VS Code 环境、掌握 Copilot Chat 各模式的使用场景，并辅以合理的提示工程技巧，你可以将开发经验与 AI 智能高效融合，进入真正的“vibe coding”状态。在这种状态下，机械性的工作将大量自动化，你可以专注于创意和逻辑层面的思考，而把重复繁琐的部分交给 Copilot 来完成。

请记住，高效利用 AI 开发助手是一个不断探索和磨合的过程。开始时建议你多试验：用 Ask 模式询问不懂之处、用 Edit 模式批量重构一些旧代码、用 Agent 模式尝试让 Copilot 驱动开发一个小功能。每种模式都会给你带来新的惊喜和启发。随着实践深入，你将找到最适合自己工作流程的 AI 协作方式。

最后，别忘了保持对提案代码的审慎态度。AI 虽然强大，但有时也会出错或者不符合预期。始终扮演好掌舵者的角色：审查 Copilot 提交的每一项变更，确保代码质量和风格符合要求。当你熟悉了之后，下一步你就可以定制自己的 MCP 了。相信在与 Copilot 的默契配合下，个人开发效率一定会迈上一个新台阶，开发过程也更加充满乐趣。

参考资料：

• GitHub Copilot 官方文档及博客等；
• VS Code 官方文档（布局定制、MCP 配置、快捷键）等；