🎯 你将学到什么 ✅ 先决条件 🤖 Copilot 家族 📚 课程结构 📋 命令参考 🌐 你的语言
✨ 学习如何借助 AI 驱动的命令行助手，为你的开发工作流提速。
GitHub Copilot CLI 把 AI 助手直接带到你的终端中。无需切换到浏览器或代码编辑器，你就可以提出问题、生成功能完整的应用、审查代码、生成测试，并在不离开命令行的情况下调试问题。
把它想象成一位 24/7 随时在线的资深同事——可以阅读你的代码、解释那些让人困惑的写法，并帮助你更高效地工作！
📘 更喜欢网页体验？ 你可以直接在 GitHub 上学习这门课程，也可以在 Awesome Copilot 上以更传统的浏览方式查看。
本课程适合：
- 软件开发者：希望从命令行使用 AI 的人
- 终端用户：相比 IDE 集成，更喜欢以键盘驱动的工作流
- 希望统一规范的团队：希望在团队范围内标准化 AI 辅助代码审查与开发实践
这门动手实践课程会带你从零基础成长为可以高效使用 GitHub Copilot CLI 的开发者。在所有章节中，你都会围绕同一个 Python 图书收藏应用进行练习，并通过 AI 辅助的工作流逐步改进它。学完之后，你就能从容地用 AI 来审查代码、生成测试、调试问题以及自动化工作流——这一切都在你的终端里完成。
无需任何 AI 经验。 只要你会用终端，就能学会。
适合人群： 开发者、学生，以及任何具备软件开发经验的人。
开始之前，请确保你已具备：
GitHub Copilot 已经发展成为一系列 AI 驱动的工具。下面是各个产品的运行场景：
| 产品 | 运行环境 | 描述 |
|---|---|---|
| GitHub Copilot CLI （本课程） |
你的终端 | 原生于终端的 AI 编码助手 |
| GitHub Copilot | VS Code、Visual Studio、JetBrains 等 | Agent 模式、聊天、行内补全 |
| Copilot on GitHub.com | GitHub | 围绕你的仓库进行沉浸式聊天，创建 agent 等 |
| GitHub Copilot cloud agent | GitHub | 把 issue 分配给 agent，由它返回 PR |
本课程聚焦于 GitHub Copilot CLI，让 AI 助手直接进入你的终端。
| 章节 | 标题 | 你将构建什么 |
|---|---|---|
| 00 | 🚀 快速开始 | 安装与验证 |
| 01 | 👋 初步上手 | 现场演示 + 三种交互模式 |
| 02 | 🔍 上下文与对话 | 多文件项目分析 |
| 03 | ⚡ 开发工作流 | 代码审查、调试、测试生成 |
| 04 | 🤖 打造专属的 AI 助手 | 适配你工作流的自定义 agent |
| 05 | 🛠️ 自动化重复性任务 | 自动加载的 skill |
| 06 | 🔌 连接 GitHub、数据库与 API | MCP 服务器集成 |
| 07 | 🎯 融会贯通 | 完整的功能开发工作流 |
每一章都遵循相同的结构：
- 现实世界类比：通过熟悉的事物理解概念
- 核心概念：掌握必要的基础知识
- 动手实践：运行实际命令并查看结果
- 课后作业：练习所学内容
- 下一步：预告下一章的内容
所有代码示例都是可运行的。 课程中每一个 copilot 文本块都可以直接复制到你的终端运行。
GitHub Copilot CLI 命令参考文档 可以帮你查找命令和键盘快捷键，从而更高效地使用 Copilot CLI。
本教程提供以下语言版本。
English | Español | 日本語 | 한국어 | Português | 中文(简体)
- 🐛 发现 Bug？ 提交 Issue
- 📚 官方文档： GitHub Copilot CLI 文档
注意：课程中使用的代码经过精心设计，会在审查、解释和调试场景中产生特定类型的输出，因此我们无法接受修改现有代码的 PR。
如何贡献：
- Fork 本仓库并克隆到本地
- 创建一个特性分支（
git checkout -b my-improvement） - 进行你的修改
- 提交一个 pull request
本项目基于 MIT 开源许可证授权。完整条款请参阅 LICENSE 文件。