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概览/核心摘要 (Executive Summary)

本次分享主要围绕GitHub Copilot在项目架构及整个软件开发生命周期（SDLC）中的应用技巧。演讲者 (Speaker 1) 强调Copilot是开发者的“副驾驶”，旨在辅助而非取代开发者，特别是能够提升那些拥抱AI工具的开发者的工作效率。Copilot的价值体现在从需求分析、设计、研发、测试、部署到维护的各个阶段。通过有效的提示工程（Prompt Engineering）和赋予Copilot特定角色（如“数据科学家”、“架构师”），可以获得更精准的辅助。

核心内容包括：
1. 需求分析：Copilot能辅助处理文档（Markdown格式优先，Word/PDF需借助外部工具转换），提炼需求，并快速生成初步的项目分析和架构。
2. 项目设计：基于需求，Copilot可协助生成项目架构图、建议设计模式（如依赖注入）。
3. 研发阶段：通过@workspace等命令，Copilot能快速搭建项目框架（如Python后端+Vue.js前端）、生成代码、实现特定功能、进行代码重构，并能处理多文件上下文。
4. 测试与部署：Copilot能生成测试用例（如pytest），辅助编写部署脚本（如Dockerfile），并提供云平台（如Azure）部署指导。
5. 扩展与集成：Copilot可通过安装插件（如UML图生成、Stack Overflow集成）来增强功能，并能与其他AI工具协同工作，例如利用图像分析能力强的AI工具生成前端代码的初步需求。
演讲者通过多个实际操作演示了Copilot Chat和Workspace的强大功能，并提醒用户AI有时存在不稳定性，仍需开发者进行细致检查和主导。

Copilot 定位与开发者心态

• 事实性内容：
  • Speaker 1 开场强调，Copilot的定位是“副驾驶”，是一个辅助工具，并非要百分百取代开发者。
  • AI赋能的趋势是可能会取代那些不使用AI的开发者，因此开发者需要进行AI转型，正如以往经历从桌面到云原生、移动应用的转型一样。

  • "co拍了其实表面上就是一个副驾驶。那如果我们从一个呃副驾驶的一个角度来看，它其实是一个辅助的工具，并不是说百分百的去取代开发者哈。"

  • "当然现在AI的这种赋能的话呢，肯定会取代一些不会使用AI的开发者。只是说我们可能呃要去做转型。"

• 观点与预测：
  • Speaker 1 认为，开发者应积极拥抱AI工具，利用AI辅助工作以提升效率。
  • 熟练使用提示工程（Prompt Engineering）是与Copilot等生成式AI高效交互的关键。

Copilot 在软件开发生命周期 (SDLC) 中的应用

Speaker 1 指出，Copilot可以在软件开发的各个阶段提供支持，实现事半功倍的效果。

需求分析阶段

• 事实性内容：
  • Copilot可以结合客户文档、会议记录等，快速生成初始版本的需求文档。
  • 它能根据提供的文档进行归纳和项目分析，辅助形成项目架构。
  • Copilot本身不直接处理Word或PDF文档的内转，但可以利用其他工具（如Microsoft Copilot、国内的Kimi、星火、百度等AI助手）将这些文档转换为Markdown格式，再由GitHub Copilot处理。

    • "如果我只有一些传统的word文档跟p df怎么办啊，那这上面的话co拍是不会帮你去内转的啊，当然啊我们可以用到的是什么呢？我们可能会用到的是一些后拍lot的一些工具啊，像我们可能会在在Microsoft copylot上面啊，叫他来帮我们去完成一份需求"

  • 演示案例：以一个数据科学项目为例，将需求写入Markdown文件 (README.md)，Copilot可以读取并理解。
• 决策与建议：
  • 建议将需求文档整理成Markdown格式，便于AI模型理解。
  • 通过给Copilot设定角色（如：“你是我的数科科do日[不确定，应为数据科学家之类的角色]，so协助我完成数据科学相关的工作，使用中文回答我们的呃呃问题，不懂请告诉我。”）可以使其在特定领域内提供更精准的回答。

设计阶段

• 事实性内容：
  • Copilot可以根据需求文档，辅助设计项目架构。
  • 演示案例：
    • 要求Copilot根据README.md的需求“创建一个项目架构，告诉我如何完成该项目”。
    • 进一步要求Copilot分析数据特征（如糖尿病相关的CSV文件）。
    • 展示了如何让Copilot扮演“架构师”角色，并使用plantuml（通过插件）描绘项目结构。

    • "能否用啊来去架构项目模式，来去架构该项目。" (询问是否可以使用特定模式如依赖注入等来架构项目)

• 观点与预测：
  • AI不仅能读懂需求，还能辅助理解数据，并列出框架架构。

研发阶段

• 事实性内容：
  • Copilot可以快速完成项目搭建、编码和代码结构调整。
  • @workspace命令的应用：
    • @workspace /new：可以根据需求文档（如eShop项目）快速创建一个包含前后端（如Python后端使用Repository模式、Flask框架，前端使用HTML+Vue.js）的项目框架，并填充部分代码。

      • "它不仅可以帮我们创建一个项目的框架，它还可以把需求的部分也添加进去。"

    • 演示案例：创建了一个eShop项目，Copilot生成了包括前端页面、后端API、模型、路由和服务在内的基本结构。
  • 代码生成与重构：
    • 可以根据指令调整前端代码风格，如：“请使用什么啊淘宝风格重构前端”。
    • 可以为现有项目添加新功能，如用户注册登录功能（但演示中提到可能因企业版public限制未完全成功）。
  • 多文件与上下文理解：Copilot能够关联多个文件进行操作。
  • UML类图生成：通过插件（如L图插件，应指PlantUML或类似UML工具的插件），Copilot可以根据项目代码生成UML类图。

    • "能否帮我根据该项目画一个L的结构？" (L应指UML)

• 观点与预测：
  • AI生成的项目框架和代码质量与提示词的清晰度相关。
  • Copilot不仅是代码补全，更能连接整个项目架构。

测试阶段

• 事实性内容：
  • Copilot可以辅助生成测试用例。
  • 演示案例：在eShop项目中，要求Copilot“请添加测试用例”，它生成了基于pytest的测试。
  • 可以根据业务逻辑完成测试用例的细节。
• 观点与预测：
  • AI可以帮助解决开发者编写测试用例的痛点，尤其是在没有专门测试人员的团队中。
  • 需要清晰描述测试需求、特殊情况和错误指引，以生成有效的测试。

部署与维护阶段

• 事实性内容：
  • 部署辅助：
    • Copilot可以提供项目部署到云平台（如Azure）的步骤指导。

      • "能否把该项目啊部署到A选项。" (A选项应指Azure)

    • 可以生成部署相关文件，如Dockerfile。

      • "能否帮我生成一个部署到包的文件？" (应指生成Dockerfile)

  • 维护辅助：
    • 代码注释：可以为选中的代码或类方法添加注释。

      • "帮我为I live[不确定，应为类]和类的方法添加注释啊。"

    • 代码优化：可以根据指令优化项目代码。

      • "@workspace 能否帮我优化该项目"

    • 错误代码分析与异常处理。
    • 文档生成与修改配置。
• 争议与不确定性：
  • Speaker 1提到Copilot有时不太稳定，可能会忽略文件或产生预期外的结果，因此人工检查非常重要。

  • "哎呀有些时候要扣歪了，不是太稳定啊啊他可能有些时候把一些文件给忽略掉了，所以在这里面呢你可能还是需要一些细致的一些检查。"

前端开发中的Copilot应用

• 事实性内容：
  • Copilot可以辅助前端代码的编写。
  • 图像转代码辅助：虽然GitHub Copilot本身对图片的直接分析能力有限，但可以结合其他AI工具（如GPT-4V或其他具备图像理解能力的模型）来辅助。
    • 流程：先用其他AI工具根据图片生成HTML/CSS/JavaScript代码描述或初步代码。
    • 然后将生成的文本或代码交给GitHub Copilot进行细化、补全和项目集成。
    • 演示案例：截取一个界面图片，先尝试让Copilot直接根据图片写前端页面需求，然后演示了如何用其他AI工具（未明确指出具体工具，但提到了GPT）生成HTML/CSS/JS，再将结果给Copilot。

      • "请根据该图片用H T M L加css加JavaScript啊。分成一个页面。"

• 决策与建议：
  • 注意编码的一致性、风格和上下文，以避免Copilot产生错误结果。

Copilot 扩展与插件 (Extensions)

• 事实性内容：
  • GitHub Copilot拥有一个Marketplace，提供多种插件以增强功能。
  • 提及的插件示例：
    • L图插件 (用于生成UML图)。
    • Stack Overflow集成。
    • GitHub文档模型 (gimodel [不确定])。
    • Docker相关插件。
    • ARM for GitHub Copilot (用于ARM服务器或Web Service)。
  • 通过在聊天中@特定插件或工作区 (@workspace, @terminal) 可以调用其功能。
  • 大部分插件是免费安装的，但可能需要绑定API Key等信息。
• 观点与预测：
  • 这些“A准” (Agent，智能体) 在项目中无处不在，能帮助开发者提升效率，使每个人都能更好地扮演项目经理的角色。

Q&A环节要点

• 事实性内容：
  • 模型选择 (GPT-4o)：Speaker 1认为GPT-4o在某些具体步骤或点上解决问题较好，而其他模型可能在逻辑性上更强。
  • 斜杠命令：可以通过输入/help查看Copilot Chat中的可用命令和标签作用。
  • 提问语气：不一定需要命令式语气，清晰描述即可。
  • GitHub Copilot免费版本：提供给开发者免费版本，每月约有2500个代码补全和几十条聊天额度，通过GitHub账号即可使用。
  • 设备兼容性：微软员工也使用苹果设备，体现开放性。
  • 后续课程：下周三将有更多实战课程，本月系列课程偏进阶。
  • 与竞品比较 (如“科舍”[不确定，可能是指Cursor等AI编程工具])：Speaker 1认为GitHub Copilot更注重提升整体团队的开发效率，辅助开发者提效；而竞品可能更侧重于让非计算机专业人士直接用AI创建项目。
  • Copilot Pro中国区可用性：Speaker 1认为付费即可使用，不受地区限制（但实际情况可能需用户自行确认）。
• 资源分享：
  • Speaker 1的GitHub Workshop (give thuworkshop [应为github.com/user/repo]，give cop拍了workshop [应为github.com/user/copilot-workshop]) 包含更多Copilot知识。

核心结论

Speaker 1 总结，GitHub Copilot不仅仅是一个代码辅助工具，它已经能够覆盖软件开发的全生命周期，包括需求分析、设计、测试、部署和维护。开发者应将其视为提升个人及团队开发效率的强大生产力工具，通过学习和实践，充分利用AI赋能来完成更复杂和高效的工作。最终目标是提高每个开发阶段的效率，实现“无处不AI”的开发模式。