看看 AI 如何瞬间发现 bug、解释令人困惑的代码、生成可用的脚本。然后学习使用 GitHub Copilot CLI 的三种不同方式。
本章是魔法开始的地方！你将亲身体验为什么开发者把 GitHub Copilot CLI 形容为「随时能拨通的资深工程师」。你将看到 AI 在几秒钟内找出安全漏洞，用通俗的语言解释复杂的代码，并即时生成可用的脚本。然后你将掌握三种交互模式（Interactive、Plan 和 Programmatic），让你清楚地知道任何任务该使用哪一种。
⚠️ 前置条件：请确保你已经完成了 第 00 章：快速入门。在运行下面的演示之前，你需要先安装并完成 GitHub Copilot CLI 的身份认证。
学完本章后，你将能够：
- 通过实操演示亲身感受 GitHub Copilot CLI 带来的生产力提升
- 为任何任务选择正确的模式（Interactive、Plan 或 Programmatic）
- 使用斜杠命令来控制你的会话
⏱️ 预计时间：约 45 分钟（阅读 15 分钟 + 实操 30 分钟）
直接上手，看看 Copilot CLI 能做什么。
在进入令人惊艳的演示之前，我们先来尝试一些你现在就可以用的简单提示词。不需要任何代码仓库！只需打开一个终端并启动 Copilot CLI：
copilot试试这些适合新手的提示词：
> Explain what a dataclass is in Python in simple terms
> Write a function that sorts a list of dictionaries by a specific key
> What's the difference between a list and a tuple in Python?
> Give me 5 best practices for writing clean Python code
不用 Python？没问题！只需就你选择的语言提问即可。
注意它感觉有多自然。就像问同事问题一样直接提问。当你探索完毕后，输入 /exit 退出会话。
关键洞察：GitHub Copilot CLI 是对话式的。你不需要特殊的语法就能开始。只需用通俗的语言提问。
现在让我们看看为什么开发者会说这就像「随时能拨通的资深工程师」。
📖 阅读示例：以
>开头的行是你在 Copilot CLI 交互式会话中输入的提示词。没有>前缀的行是你在终端中运行的 shell 命令。
💡 关于示例输出：本课程中展示的示例输出仅供参考。由于 Copilot CLI 的回复每次都不一样，你的结果在措辞、格式和细节上都会有所不同。请关注返回信息的类型，而不是确切的文字。
本课程包含了一些有意保留代码质量问题的示例文件。如果你在本地机器上工作并且尚未克隆仓库，请运行下面的 git clone 命令，进入 copilot-cli-for-beginners 文件夹，然后运行 copilot 命令。
# Clone the course repository if you're working locally and haven't already
git clone https://github.com/github/copilot-cli-for-beginners
cd copilot-cli-for-beginners
# Start Copilot
copilot进入 Copilot CLI 交互式会话后，运行以下命令：
> Review @samples/book-app-project/book_app.py for code quality issues and suggest improvements
💡
@符号是干什么用的？@符号告诉 Copilot CLI 去读取一个文件。你将在第 02 章详细学习它。现在，只需完全照抄上面的命令即可。
🎬 看看实际效果！
演示输出会有所不同。你的模型、工具和回复都会与此处展示的不同。
收获：几秒钟就完成了一次专业的代码评审。手动评审会花费……嗯……远比这多得多的时间！
有没有盯着代码搞不懂它到底在做什么的经历？在你的 Copilot CLI 会话中试试这个：
> Explain what @samples/book-app-project/books.py does in simple terms
🎬 看看实际效果！
演示输出会有所不同。你的模型、工具和回复都会与此处展示的不同。
会发生什么：（你的输出会有所不同）Copilot CLI 读取文件、理解代码，并用通俗的语言解释它。
This is a book collection management module using Python dataclasses.
Think of it like a digital bookshelf:
- Book is a dataclass - a simple way to store book information (title, author, year, read status)
- BookCollection manages the entire collection and handles saving/loading
Key components:
1. @dataclass decorator (line 8)
- Automatically creates __init__, __repr__, etc.
- Clean way to define data structures in Python
2. BookCollection class (line 16)
- Maintains a list of Book objects
- Handles persistence with JSON file I/O
- load_books() reads from data.json
- save_books() writes to data.json using asdict()
3. Book operations:
- add_book() - creates and saves new books
- find_book_by_title() - searches collection
- mark_as_read() - updates read status
- find_by_author() - filters by author name
Common pattern: Read from JSON → Work with Python objects → Write back to JSON
收获：复杂的代码就像一位有耐心的导师那样被解释清楚了。
需要一个原本要花 15 分钟去 Google 的函数？继续在你的会话中：
> Write a Python function that takes a list of books and returns statistics:
total count, number read, number unread, oldest and newest book
🎬 看看实际效果！
演示输出会有所不同。你的模型、工具和回复都会与此处展示的不同。
会发生什么：几秒钟内就得到一个完整、可用的函数，可以直接复制粘贴运行。
探索完毕后，退出会话：
> /exit
收获：即时获得满足感，而且整个过程你都在同一个连续的会话中。
你已经看到了 Copilot CLI 能做什么。现在让我们了解如何高效地使用这些能力。关键是要知道在不同情境下应该使用三种交互模式中的哪一种。
💡 注意：Copilot CLI 还有一个 Autopilot 模式，它会自动完成任务而无需等待你的输入。它很强大，但需要授予完整的权限，并会自动消耗 premium 请求额度。本课程聚焦于下面的三种模式。等你熟悉了基础知识后，我们会指引你了解 Autopilot。
把使用 GitHub Copilot CLI 想象成一次外出就餐。从规划行程到点单，不同的情境需要不同的方式：
| 模式 | 就餐类比 | 何时使用 |
|---|---|---|
| Plan | 去餐厅的 GPS 路线 | 复杂任务——先规划路线、检查每一站、达成共识，然后再开车 |
| Interactive | 与服务员交谈 | 探索和迭代——提问、定制、获得实时反馈 |
| Programmatic | 得来速点单 | 快速、明确的任务——留在你的环境里，快速拿到结果 |
就像外出就餐一样，你会自然而然地学会什么时候用哪种方式最合适。
根据任务选择你的模式：Plan 用于先规划，Interactive 用于来回协作，Programmatic 用于快速一次性结果
从 Interactive 模式开始。
- 你可以做实验、提出后续问题
- 上下文通过对话自然地积累
- 出错时使用
/clear就能轻松纠正
熟悉之后，再尝试：
- Programmatic 模式（
copilot -p "<your prompt>"）用于快速的一次性问题 - Plan 模式（
/plan）当你在编码前需要更详细地规划事情时
最适合：探索、迭代、多轮对话。就像和一个能回答问题、接受反馈、随时调整订单的服务员交谈。
启动一个交互式会话：
copilot正如你目前所看到的，你会看到一个提示符，可以在那里自然地输入。要查看可用命令的帮助，只需输入：
> /help
关键洞察：Interactive 模式会保持上下文。每条消息都建立在前面的内容之上，就像真实的对话一样。
copilot
> Review @samples/book-app-project/utils.py and suggest improvements
> Add type hints to all functions
> Make the error handling more robust
> /exit注意每个提示词是如何建立在前一个回答之上的。你正在进行对话，而不是每次都从头开始。
最适合：复杂任务，你希望在执行前先审视一下方案。类似于出行前用 GPS 规划路线。
Plan 模式帮助你在编写任何代码之前先制定一个分步计划。使用 /plan 命令，按 Shift+Tab 切换进入 Plan 模式：
copilot
> /plan Add a "mark as read" command to the book app💡 小技巧：Shift+Tab 在以下模式之间循环切换：Interactive → Plan → Autopilot。在交互式会话中按下它即可切换模式，无需输入命令。
你也可以使用 --plan 标志直接以 Plan 模式启动 Copilot CLI：
copilot --planPlan 模式输出：（你的输出可能会有所不同）
📋 Implementation Plan
Step 1: Update the command handler in book_app.py
- Add new elif branch for "mark" command
- Create handle_mark_as_read() function
Step 2: Implement the handler function
- Prompt user for book title
- Call collection.mark_as_read(title)
- Display success/failure message
Step 3: Update help text
- Add "mark" to available commands list
- Document the command usage
Step 4: Test the flow
- Add a book
- Mark it as read
- Verify status changes in list output
Proceed with implementation? [Y/n]
关键洞察：Plan 模式让你在编写任何代码之前都能审阅并修改方案。计划完成后，你甚至可以让 Copilot CLI 把它保存到一个文件中以备后用。例如，「Save this plan to mark_as_read_plan.md」会创建一个包含计划详情的 markdown 文件。
💡 想试更复杂的？ 试试：
/plan Add search and filter capabilities to the book app。Plan 模式可以从简单功能扩展到完整应用。
📚 Autopilot 模式：你可能已经注意到 Shift+Tab 会切换到第三种模式 Autopilot。在 autopilot 模式下，Copilot 会自动完成整个计划，每一步之后都不需要等待你的输入——就像把一个任务交给同事说「完成后告诉我」。典型的工作流是 plan → 接受 → autopilot，这意味着你需要先擅长写计划。你也可以用
copilot --autopilot直接启动到 autopilot。先熟悉 Interactive 和 Plan 模式，准备好后再查看官方文档。
最适合：自动化、脚本、CI/CD、单次执行的命令。就像使用得来速进行快速点单，无需与服务员交谈。
使用 -p 标志执行不需要交互的一次性命令：
# Generate code
copilot -p "Write a function that checks if a number is even or odd"
# Get quick help
copilot -p "How do I read a JSON file in Python?"关键洞察：Programmatic 模式给你一个快速的答案然后退出。没有对话，只有输入 → 输出。
📚 更进一步：在脚本中使用 Programmatic 模式（点击展开）
熟悉后，你可以在 shell 脚本中使用 -p：
#!/bin/bash
# Generate commit messages automatically
COMMIT_MSG=$(copilot -p "Generate a commit message for: $(git diff --staged)")
git commit -m "$COMMIT_MSG"
# Review a file
copilot --allow-all -p "Review @myfile.py for issues"
⚠️ 关于--allow-all：这个标志会跳过所有权限提示，让 Copilot CLI 在不询问的情况下读取文件、运行命令并访问 URL。这对 programmatic 模式（-p）是必需的，因为没有交互式会话来批准操作。只在你自己编写的提示词、并且在你信任的目录下使用--allow-all。绝不要将其用于不可信的输入或敏感目录。
这些命令很适合在你刚开始使用 Copilot CLI 时学习：
| 命令 | 作用 | 何时使用 |
|---|---|---|
/ask |
提一个不影响对话历史的快速问题 | 当你想要一个快速答案而不打断当前任务时 |
/clear |
清除对话并重新开始 | 切换话题时 |
/help |
显示所有可用的命令 | 当你忘记某个命令时 |
/model |
显示或切换 AI 模型 | 当你想更换 AI 模型时 |
/plan |
在编码之前规划你的工作 | 用于更复杂的功能 |
/research |
使用 GitHub 和网络资源进行深入研究 | 当你在编码前需要调研某个主题时 |
/exit |
结束会话 | 当你完成时 |
💡
/ask与常规聊天的区别：通常你发送的每条消息都会成为正在进行的对话的一部分，并影响后续的回复。/ask是一个「不记录」的快捷方式——非常适合像/ask What does YAML mean?这样的快速一次性问题，不会污染你的会话上下文。
💡 Tab 自动补全：输入斜杠命令时，按 Tab 可以自动补全命令名，或在可用的子命令和参数之间循环。当你记不住命令的确切名称时尤其方便。
入门的部分就到这里！等你熟悉之后，可以再探索其他命令。
📚 官方文档：完整的命令和标志列表请见 CLI command reference。
📚 更多命令（点击展开）
💡 上面的必备命令涵盖了你日常使用的大部分场景。这份参考是供你准备好探索更多内容时使用的。
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/agent |
浏览并从可用的 agent 中选择 |
/env |
显示已加载的环境详情——哪些指令、MCP 服务器、skills、agents 和插件处于活动状态 |
/init |
为你的仓库初始化 Copilot 指令 |
/mcp |
管理 MCP 服务器配置 |
/skills |
管理用于增强能力的 skills |
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/delegate |
把任务交给 GitHub Copilot 云端 agent |
/fleet |
把一个复杂任务拆分为并行子任务以更快完成 |
/model |
显示或切换 AI 模型 |
/tasks |
查看后台子 agent 和分离的 shell 会话 |
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/diff |
查看当前目录中所做的更改 |
/pr |
对当前分支的 pull request 进行操作 |
/research |
使用 GitHub 和网络资源进行深度研究调查 |
/review |
运行 code-review agent 来分析改动 |
/terminal-setup |
启用多行输入支持（shift+enter 和 ctrl+enter） |
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/add-dir <directory> |
把一个目录添加到允许列表 |
/allow-all [on|off|show] |
自动批准所有权限提示；用 on 启用，off 禁用，show 查看当前状态 |
/yolo |
/allow-all on 的快捷别名——自动批准所有权限提示。 |
/cwd, /cd [directory] |
查看或更改工作目录 |
/list-dirs |
显示所有允许的目录 |
⚠️ 谨慎使用：/allow-all和/yolo会跳过确认提示。对受信任的项目很方便，但对不可信的代码要小心。
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/clear |
放弃当前会话（不保存历史）并开始一个新对话 |
/compact |
总结对话以减少上下文占用 |
/context |
显示上下文窗口的 token 使用情况和可视化 |
/keep-alive |
在 Copilot CLI 处于活动状态时阻止系统进入睡眠——对在笔记本上运行长时间任务很方便 |
/new |
结束当前会话（保存到历史以供搜索/恢复）并开始一个新对话。 |
/resume |
切换到另一个会话（可选地指定会话 ID 或名称） |
/rename |
重命名当前会话（省略名称即可自动生成一个） |
/rewind |
打开时间线选择器以回滚到对话中较早的任意一个时间点 |
/usage |
显示会话使用指标和统计信息 |
/session |
显示会话信息和工作区摘要；使用 /session delete、/session delete <id> 或 /session delete-all 来移除会话 |
/share |
把会话导出为 markdown 文件、GitHub gist 或自包含的 HTML 文件 |
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/statusline（或 /footer） |
自定义会话底部状态栏中显示的项目（目录、分支、effort、上下文窗口、配额） |
/theme |
查看或设置终端主题 |
| 命令 | 作用 |
|---|---|
/changelog |
显示 CLI 版本的更新日志 |
/feedback |
向 GitHub 提交反馈 |
/help |
显示所有可用的命令 |
通过以 ! 为前缀，可以直接运行 shell 命令而不经过 AI：
copilot
> !git status
# Runs git status directly, bypassing the AI
> !python -m pytest tests/
# Runs pytest directlyCopilot CLI 支持来自 OpenAI、Anthropic、Google 等的多个 AI 模型。你可以使用的模型取决于你的订阅级别和所在地区。使用 /model 查看你的选择并在它们之间切换：
copilot
> /model
# Shows available models and lets you pick one. Select Sonnet 4.5.💡 小技巧：有些模型比其他模型消耗更多的「premium 请求」。标记为 1x 的模型（如 Claude Sonnet 4.5）是非常好的默认选择。它们既能干又高效。倍率更高的模型会更快地消耗你的 premium 请求配额，所以请把它们留给真正需要的时候。
💡 不知道该选哪个模型？ 在模型选择器中选择
Auto，让 Copilot 为每个会话自动选择最佳的可用模型。如果你刚刚开始且不想费心选择模型，这是一个很好的默认选项。
是时候把你学到的内容付诸行动了。
启动 Copilot 并使用后续提示词来迭代地改进 book app：
copilot
> Review @samples/book-app-project/book_app.py - what could be improved?
> Refactor the if/elif chain into a more maintainable structure
> Add type hints to all the handler functions
> /exit使用 /plan 让 Copilot CLI 在编写任何代码之前先规划好实现方式：
copilot
> /plan Add a search feature to the book app that can find books by title or author
# Review the plan
# Approve or modify
# Watch it implement step by step-p 标志让你可以直接从终端运行 Copilot CLI，而不必进入交互模式。从仓库根目录将下面的脚本复制粘贴到你的终端（不要在 Copilot 内部执行），以评审 book app 中的所有 Python 文件。
# Review all Python files in the book app
for file in samples/book-app-project/*.py; do
echo "Reviewing $file..."
copilot --allow-all -p "Quick code quality review of @$file - critical issues only"
donePowerShell（Windows）：
# Review all Python files in the book app
Get-ChildItem samples/book-app-project/*.py | ForEach-Object {
$relativePath = "samples/book-app-project/$($_.Name)";
Write-Host "Reviewing $relativePath...";
copilot --allow-all -p "Quick code quality review of @$relativePath - critical issues only"
}完成演示后，再尝试这些变体：
-
交互式挑战：启动
copilot并探索 book app。围绕@samples/book-app-project/books.py提问，并连续 3 次请求改进。 -
Plan 模式挑战：运行
/plan Add rating and review features to the book app。仔细阅读这个计划。它合理吗？ -
Programmatic 挑战：运行
copilot --allow-all -p "List all functions in @samples/book-app-project/book_app.py and describe what each does"。它第一次运行就成功了吗？
GitHub Copilot CLI 支持远程会话，让你可以从 Web 浏览器（桌面或手机）或 GitHub Mobile app 监控并与正在运行的 CLI 会话交互，而无需亲自坐在终端前。
使用 --remote 标志启动一个远程会话：
copilot --remoteCopilot CLI 会显示一个链接并提供一个 QR 码。在你的手机上或桌面浏览器标签页中打开该链接，即可实时观看会话、发送后续提示词、审阅计划并远程引导 agent。会话是用户专属的，所以你只能访问自己的 Copilot CLI 会话。
你也可以在活动会话内随时启用远程访问：
> /remote
关于远程会话的更多详情可在 Copilot CLI docs 中找到。
实操示例聚焦于评审和重构 book_app.py。现在在另一个文件 utils.py 上练习相同的技能：
- 启动一个交互式会话：
copilot - 让 Copilot CLI 对该文件做摘要：「Summarize @samples/book-app-project/utils.py and explain what each function in this file does」
- 让它添加输入校验：「Add validation to
get_user_choice()so it handles empty input and non-numeric entries」 - 让它改进错误处理：「What happens if
get_book_details()receives an empty string for the title? Add guards for that.」 - 请求添加 docstring：「Add a comprehensive docstring to
get_book_details()with parameter descriptions and return values」 - 观察上下文如何在提示词之间延续。每一次改进都建立在上一次的基础之上
- 用
/exit退出
成功标准：你应该得到一个改进后的 utils.py，包含输入校验、错误处理和一个 docstring，且全部通过多轮对话构建完成。
💡 提示（点击展开）
可以尝试的示例提示词：
> @samples/book-app-project/utils.py What does each function in this file do?
> Add validation to get_user_choice() so it handles empty input and non-numeric entries
> What happens if get_book_details() receives an empty string for the title? Add guards for that.
> Add a comprehensive docstring to get_book_details() with parameter descriptions and return values常见问题：
- 如果 Copilot CLI 提出澄清性问题，自然地回答它们即可
- 上下文会向前延续，所以每个提示词都建立在前一个之上
- 想重新开始时使用
/clear
示例中使用 /plan 处理搜索功能、使用 -p 进行批量评审。现在在同一个新任务上尝试全部三种模式：为 BookCollection 类添加一个 list_by_year() 方法：
- Interactive：
copilot→ 让它一步步设计和实现该方法 - Plan：
/plan Add a list_by_year(start, end) method to BookCollection that filters books by publication year range - Programmatic：
copilot --allow-all -p "@samples/book-app-project/books.py Add a list_by_year(start, end) method that returns books published between start and end year inclusive"
反思：哪种模式感觉最自然？你会在什么时候使用每一种？
🔧 常见错误与故障排查（点击展开）
| 错误 | 会发生什么 | 修复方法 |
|---|---|---|
输入 exit 而不是 /exit |
Copilot CLI 会把「exit」当作一个提示词，而不是命令 | 斜杠命令始终以 / 开头 |
用 -p 进行多轮对话 |
每次 -p 调用都是孤立的，没有对前一次调用的记忆 |
对于建立在上下文之上的对话，使用交互模式（copilot） |
忘记给包含 $ 或 ! 的提示词加引号 |
Shell 会在 Copilot CLI 看到之前先解释这些特殊字符 | 用引号包裹提示词：copilot -p "What does $HOME mean?" |
| 按一次 Esc 来取消正在运行的任务 | 单次 Esc 不再取消正在进行的工作（为防止误操作） | 在 Copilot CLI 处理时按 两次 Esc 来取消 |
「Model not available」 —— 你的订阅可能不包含所有模型。使用 /model 查看可用的模型。
「Context too long」 —— 你的对话已经用满了上下文窗口。使用 /clear 重置，或开始一个新会话。
「Rate limit exceeded」 —— 等几分钟后重试。可以考虑使用 programmatic 模式进行带延迟的批量操作。
- Interactive 模式用于探索和迭代——上下文会向前延续。它就像和一个能记住你之前说过什么的人对话。
- Plan 模式通常用于更复杂的任务。在实现之前先审阅。
- Programmatic 模式用于自动化。无需交互。
- 必备命令（
/ask、/help、/clear、/plan、/research、/model、/exit）涵盖了日常使用的大部分场景。
📋 快速参考：完整的命令和快捷键列表请见 GitHub Copilot CLI command reference。
现在你已经理解了三种模式，让我们来学习如何向 Copilot CLI 提供关于你代码的上下文。
在 第 02 章：上下文与对话 中，你将学习：
- 用于引用文件和目录的
@语法 - 使用
--resume和--continue进行会话管理 - 上下文管理如何让 Copilot CLI 真正变得强大