Github Copilot Workspace热乎初体验

Copilot Workspace?

用的哪个AI模型

Copilot Workspace 目前由 GPT-4 Turbo 提供动力。我们尝试了来自不同供应商的许多不同模型，考虑了功率和延迟等因素，并确定 GPT-4 Turbo 是目前 Copilot Workspace 的最佳模型。话虽如此，我们将继续评估新模型，以确保我们始终使用最佳模型来提供我们想要的体验。

可操作性

Copilot Workspace 的可操控性在于它为开发者提供了两个重要的时刻，通过自然语言来指导系统：修改规格说明书（specification），以及修改计划（plan）。

当你提示 Copilot Workspace 进行更改时，它会首先阅读你的代码库并生成一个规格说明书。这个说明书包含两个项目符号列表：一个是代码库的当前状态，另一个是期望状态。你可以编辑这两个列表，无论是纠正系统对当前代码库的理解，还是精炼期望状态的要求。

一旦你对规格说明书感到满意，Copilot Workspace 将生成一个具体的执行更改的计划。在这一步中，它将列出它打算创建、修改或删除的每个文件，以及在每个文件中要采取的项目符号列表的操作。再一次，你可以编辑计划的任何部分 — 修改具体的指令，甚至更改将受影响的文件列表。

最后，生成的差异（diff）本身也是可以直接编辑的，所以你可以在创建拉取请求（pull request）或将代码推送到分支之前调整代码。

如果你对提出的更改不满意，你不必从头开始。只需在任何时候编辑规格说明书或计划，Copilot Workspace 将根据你的新输入重新生成所有下游步骤。

Copilot Workspace 与 Copilot 和 Copilot Chat 的不同之处在于：

• Copilot 通过在你输入时提供代码建议来帮助开发者编写代码。Copilot 的建议通常只有几行代码，这使得开发者在编码流程中能够轻松评估（并在需要时进行调整）这些建议，从而提供了很好的体验。
• Copilot Chat 是讨论潜在更改的好方法，但它没有提供一个严格、可重复的交互模式来将讨论应用到你的代码库中，特别是当需要对多个文件进行更改时。
• Copilot Workspace 是一个面向任务的开发环境。与其在你输入时提出建议，Copilot Workspace 更是帮助你规划和编写一系列协调的更改 —— 即使是跨越你仓库中多个文件的更改，包括添加或删除文件的更改。这需要一个可操控的交互模型，以便开发者可以引导系统朝着他们想要的解决方案发展。这三种不同的交互模式满足了开发者一天中不同的需求，并且相互补充。