VS Code 中的提示工程
本文介绍了在Visual Studio Code中获得更好、更相关AI回复的写作提示的技巧。提示工程或提示制作是你在讨论人工智能时经常听到的一个词，指的是如何以及哪些信息被打包并发送到AI API终端。
如果你是VS Code或AI的新手，建议先阅读《VS Code中的AI概览》文章，或者直接进入入门教程。
充分利用内联建议
内联建议通过自动提供完成代码的建议、注释、测试等，帮助你更高效地编写代码。你可以做一些事情来帮助（“提示”）AI给出最佳建议。
提供背景
AI在有足够上下文了解你在做什么、需要什么帮助时表现最好。就像你在向同事请求某个编程任务时提供上下文一样，你也可以用AI来做同样的事。
打开文件
对于内嵌建议，VS Code 会在编辑器中查看当前和已打开的文件，分析上下文并生成合适的建议。在VS Code中打开相关文件并使用内联建议，有助于设定上下文，让AI看到你项目的整体情况。
顶层评论
就像你会给同事做简短的高级介绍一样，文件中的顶层评论可以帮助AI理解你所创作作品的整体背景。
适当的包含与参考文献
最好手动设置你需要的包含或模块引用。AI可以提出建议，但你最清楚需要包含哪些依赖。这也能帮助AI知道你希望它使用哪些框架、库及其版本来制定建议。
在下面的TypeScript示例中，我们想记录add方法。当我们没有包含时，AI建议使用console.log:
另一方面，当你在 中添加一个引用时Log4js，人工智能建议使用该框架来记录输出：
有意义的功能名称
就像一个叫fetchData()对同事（或者几个月后你）来说也没什么意义，fetchData()这对AI也没什么帮助。使用有意义的功能名称有助于AI提供一个能满足你需求的身体。
具体且范围明确的功能注释
函数名称只能如此描述，不能过长。函数注释可以帮助补充AI可能需要知道的细节。
带示例代码的Prime AI
让AI出现在正确页面的一个技巧是，把接近你想要的示例代码复制粘贴到你的开启编辑器里。提供一个小例子可以帮助AI生成与你想完成的语言和任务相匹配的建议。一旦 AI 开始给你想要且会用的代码，你可以从文件中删除示例代码。这对于当AI默认提供旧代码建议时，能快速启动到更新的库版本时尤其有帮助。
保持一致性，保持高质量标准
AI会抓住你的代码，生成符合现有模式的建议，所以“垃圾进，垃圾出”这句老话适用。 始终保持高质量的酒吧需要纪律。尤其是当你快速随意编程以让东西运行时，可能想在“黑客”模式下禁用完成。要暂时延迟内联建议，请在状态栏中选择副驾驶菜单，然后选择贪睡按钮，将延迟增加五分钟。要继续在线建议，请在副驾驶菜单中选择取消贪睡按钮。
充分利用聊天
使用聊天时，有几件事可以优化你的体验。
补充相关背景
你可以通过输入并输入你想提及的上下文项，明确地为提示词添加上下文。VS Code 支持不同类型的上下文项目：文件、文件夹、代码符号、工具、终端输出、源代码控制更改等。#
在聊天输入字段输入符号以查看可用上下文项目列表，或在聊天视图中选择“添加上下文”以打开上下文选择器。#
例如，其中#<file name>或#<folder name>你可以在聊天提示中引用工作区中的特定文件或文件夹。这有助于让Copilot Chat的回答更贴近你的代码，因为你能提供文件的上下文。你可以问诸如“你能建议改进 #package.json？”或“我如何在 #devcontainer.json 中添加扩展？”这样的问题。
你可以不用手动添加单个文件，而是让 VS Code 自动从你的代码库中找到正确的文件，方法是#codebase.当你不知道哪些文件与你的问题相关时，这会很有用。
了解更多关于在聊天中使用上下文的信息。
具体点，保持简单
当你让聊天做某事时，要具体地提出请求，并将一个大任务拆分成多个较小的任务。比如，不要让聊天创建一个使用 TypeScript 和 Pug、并且有产品页面从 MongoDB 数据库获取数据的 Express 应用。相反，先请求用TypeScript和Pug创建Express应用。接着，请求添加产品页面，最后请求从数据库中获取客户数据。
当你让聊天做某个具体任务时，要具体说明你想使用的输入、输出、API或框架。你的提示越具体，结果就越好。例如，与其“从数据库读取产品数据”，不如用“按类别阅读所有产品，返回 JSON 格式，并使用 Mongoose 库”。
不断迭代你的解决方案
在聊天寻求帮助时，你不会被第一个回答困住。你可以不断迭代和提示聊天来改进解决方案。聊天中既包含生成代码的上下文，也包含你当前的对话内容。 这里有一个使用Inline Chat创建函数计算斐波那契数码的示例：
也许你更喜欢不使用递归的解决方案：
你甚至可以要求AI遵循编码规范或改进变量名称：
即使你已经接受了结果，也可以让AI稍后迭代代码。
更多关于Copilot提示的资源
如果你想了解更多关于高效使用 GitHub Copilot 的方法，可以跟进这些视频和博客文章：