(本文由ChatGPT辅助编写)
来源: GitHub Copilot Chat Explained: The Life of a Prompt
GitHub Copilot 在 VS Code 中为开发者提供了强大的 AI 编程助手功能。它通过两种主要功能：内联建议和Copilot Chat，帮助开发者更高效地编写代码。在与 Copilot Chat 互动时，GitHub Copilot 会通过一系列复杂的步骤处理你的请求，从本地工作区扫描到与 OpenAI 语言模型的交互。以下是 GitHub Copilot 工作流的详细解析。
GitHub Copilot 工作流
当开发者在 VS Code 中启动 Copilot Chat 并输入带有 @workspace 的问题时，Copilot 会进行以下处理：
- 本地上下文收集：Copilot 扩展会检查你的本地工作区，找到与问题相关的代码文件或片段。
- 请求发送：通过 HTTPS 协议将请求发送到 Copilot 代理服务器，经过加密处理确保安全。
- AI 处理：代理服务器将请求转发至后端的 OpenAI 模型，模型根据上下文生成代码建议或解释。
- 响应返回：经过处理的响应返回到 Copilot 扩展，开发者可以在 VS Code 中看到结果。
主要组件
GitHub Copilot 的架构由以下三大部分构成：
- Copilot 扩展（本地）：捕获用户输入，收集相关的工作区代码，并将数据发送出去。
- Copilot 代理（云端）：位于本地扩展与 OpenAI 后端之间，处理请求的安全、验证等。
- 后端 LLM（大语言模型）：接收并处理输入，生成适当的建议或解释。
工作流分步解析
假设开发者输入了如下问题：“解释一下我在 @workspace 中处理用户登录的函数。”
- 开发者输入：你在 Copilot Chat 中输入问题，带上 @workspace。
- 本地上下文收集：Copilot 扩展会扫描工作区，找到与问题相关的文件和代码。
- 数据打包和加密：将用户输入和相关代码以安全的 JSON 格式进行打包，使用 TLS 加密发送。
- 请求代理转发：请求通过 Copilot 代理转发到 OpenAI 后端。
- AI 生成响应：OpenAI 模型处理输入，并生成回答。
- 响应返回：代理将响应返回至本地扩展，显示在 Copilot Chat 面板中。
时序图
以下是 GitHub Copilot 工作流的时序图，展示了从用户输入到响应返回的完整过程：
关键要点
- 本地索引：Copilot 扩展扫描工作区，提供上下文信息。
- 安全加密：所有通信通过 TLS/HTTPS 加密，保护数据传输。
- 响应流：生成的响应可能以流式方式返回，开发者实时获取建议。
- @workspace 变量：当使用 @workspace 时，Copilot 扩展会帮助定位与问题相关的代码，提供更精确的建议。
通过这种高效且安全的工作流，GitHub Copilot Chat 能为开发者提供实时、上下文感知的编程辅助，使代码编写更加高效和精确。
