copilot-cli-for-beginners
如果 AI 能找出你根本沒想到要問的錯誤怎麼辦？
在本章中，GitHub Copilot CLI 將成為你的日常主力工具。你將在日常依賴的工作流程中使用它：測試、重構、除錯，以及 Git。
🎯 學習目標
完成本章後，你將能夠：
- 使用 Copilot CLI 執行全面的程式碼審查
- 安全地重構舊有程式碼
- 在 AI 協助下進行除錯
- 自動產生測試
- 將 Copilot CLI 整合進你的 git 工作流程
⏱️ 預估時間：約 60 分鐘（閱讀 15 分 + 實作 45 分）
🧩 真實世界類比：木工的工作流程
一位木工不僅懂得如何使用工具，他們還會針對不同工作有工作流程：
同樣地，開發者也會針對不同任務有各自的工作流程。GitHub Copilot CLI 能強化這些流程，讓你在日常寫程式時更有效率、更有成效。
五大工作流程
以下每個工作流程都是獨立的。你可以挑選符合當前需求的流程，也可以全部練習一遍。
自選冒險
本章涵蓋開發者常用的五種工作流程。不需要一次讀完全部！ 每個流程都收納在下方可收合區塊中，依照你的需求和目前專案狀況挑選適合的練習。你隨時可以回來探索其他流程。
| 我想要… | 跳到 |
|---|---|
| 合併前審查程式碼 | 工作流程 1：程式碼審查 |
| 清理雜亂或舊有程式碼 | 工作流程 2：重構 |
| 追蹤並修正錯誤 | 工作流程 3：除錯 |
| 為我的程式碼產生測試 | 工作流程 4：測試產生 |
| 撰寫更好的提交與 PR | 工作流程 5：Git 整合 |
| 寫程式前先做研究 | 快速技巧：規劃或寫程式前先研究 |
| 看完整的錯誤修正流程 | 整合應用：完整錯誤修正流程 |
請在下方選擇一個工作流程展開，看看 GitHub Copilot CLI 如何強化你在該領域的開發流程。
工作流程 1：程式碼審查 - 審查檔案、使用 /review agent、建立嚴重性檢查清單
### 基本審查
這個範例使用 `@` 符號參照檔案，讓 Copilot CLI 能直接存取其內容進行審查。
```bash
copilot
> Review @samples/book-app-project/book_app.py for code quality
```
---
🎬 實際操作影片
 *實際輸出會有所不同。你的模型、工具和回應可能與此處展示內容不同。*工作流程 2：重構 - 重組程式碼、分離關注點、改善錯誤處理
### 簡單重構
> **先試試這個：** `@samples/book-app-project/book_app.py The command handling uses if/elif chains. Refactor it to use a dictionary dispatch pattern.`
從簡單的改善開始。試試這些書籍應用程式的範例。每個提示都用 `@` 檔案參照搭配明確的重構指示，讓 Copilot CLI 精確知道要改什麼。
```bash
copilot
> @samples/book-app-project/book_app.py The command handling uses if/elif chains. Refactor it to use a dictionary dispatch pattern.
> @samples/book-app-project/utils.py Add type hints to all functions
> @samples/book-app-project/book_app.py Extract the book display logic into utils.py for better separation of concerns
```
> 💡 **重構新手？** 先從加 type hints 或改善變數命名這類簡單請求開始，再挑戰複雜轉換。
---
🎬 實際操作影片
 *實際輸出會有所不同。你的模型、工具和回應可能與此處展示內容不同。*工作流程 3：除錯 - 追蹤錯誤、安全稽核、跨檔案追蹤問題
### 簡單除錯
> **先試試這個：** `@samples/book-app-buggy/books_buggy.py Users report that searching for "The Hobbit" returns no results even though it's in the data. Debug why.`
先描述發生了什麼問題。這裡有幾個常見除錯模式，可用於有 bug 的書籍應用程式。每個提示都用 `@` 檔案參照搭配明確的症狀描述，讓 Copilot CLI 能定位並診斷錯誤。
```bash
copilot
# 模式：「預期 X，實際得到 Y」
> @samples/book-app-buggy/books_buggy.py Users report that searching for "The Hobbit" returns no results even though it's in the data. Debug why.
# 模式：「非預期行為」
> @samples/book-app-buggy/book_app_buggy.py When I remove a book that doesn't exist, the app says it was removed. Help me find why.
# 模式：「結果錯誤」
> @samples/book-app-buggy/books_buggy.py When I mark one book as read, ALL books get marked. What's the bug?
```
> 💡 **除錯小技巧**：描述*症狀*（你看到什麼）和*預期*（應該發生什麼）。Copilot CLI 會推理剩下的部分。
---
🎬 實際操作影片
 *實際輸出會有所不同。你的模型、工具和回應可能與此處展示內容不同。*工作流程 4：測試產生 - 自動產生全面測試與邊界案例
> **先試試這個：** `@samples/book-app-project/books.py Generate pytest tests for all functions including edge cases`
### 「測試爆炸」——2 個測試 vs 15+ 個測試
手動寫測試時，開發者通常只寫 2-3 個基本測試：
- 測試有效輸入
- 測試無效輸入
- 測試邊界案例
看看當你請 Copilot CLI 產生全面測試時會發生什麼！這個提示用條列清單搭配 `@` 檔案參照，引導 Copilot CLI 產生完整測試覆蓋：
```bash
copilot
> @samples/book-app-project/books.py Generate comprehensive pytest tests. Include tests for:
> - Adding books
> - Removing books
> - Finding by title
> - Finding by author
> - Marking as read
> - Edge cases with empty data
```
---
🎬 實際操作影片
 *實際輸出會有所不同。你的模型、工具和回應可能與此處展示內容不同。*工作流程 5：Git 整合 - 提交訊息、PR 描述、/pr、/delegate、/diff
> 💡 **本流程假設你已熟悉 git 基本操作**（暫存、提交、分支）。如果你對 git 不熟，建議先練習前四個流程。
### 產生提交訊息
> **先試試這個：** `copilot -p "Generate a conventional commit message for: $(git diff --staged)"` — 先暫存一些變更，再執行這行，看看 Copilot CLI 幫你寫提交訊息。
這個範例用 `-p` 行內提示旗標搭配 shell 指令替換，將 `git diff` 輸出直接傳給 Copilot CLI，產生一次性的提交訊息。`$(...)` 語法會執行括號內指令，並將輸出插入外部指令。
```bash
# 查看變更內容
git diff --staged
# 產生 [Conventional Commit](/GLOSSARY.html#conventional-commit) 格式的提交訊息
# （結構化訊息，如 "feat(books): add search" 或 "fix(data): handle empty input"）
copilot -p "Generate a conventional commit message for: $(git diff --staged)"
# 輸出範例："feat(books): add partial author name search
#
# - Update find_by_author to support partial matches
# - Add case-insensitive comparison
# - Improve user experience when searching authors"
```
---
🎬 實際操作影片
 *實際輸出會有所不同。你的模型、工具和回應可能與此處展示內容不同。*快速技巧：規劃或寫程式前先研究
當你需要調查函式庫、了解最佳實踐，或探索陌生主題時，請用 /research 先做深入研究再寫程式：
copilot
> /research What are the best Python libraries for validating user input in CLI apps?
Copilot 會搜尋 GitHub 儲存庫與網路資源，然後回傳摘要與參考資料。這在你準備開發新功能、想先做出明智決策時特別有用。你也可以用 /share 分享研究結果。
💡 小技巧：
/research最適合在/plan之前使用。先研究方法，再規劃實作。
整合應用：完整錯誤修正流程
這是一個修正回報錯誤的完整工作流程：
# 1. 了解錯誤回報
copilot
```> 使用者回報：「以作者名稱搜尋書籍時，無法以部分名稱找到」
> @samples/book-app-project/books.py 分析並找出可能原因
# 2. 偵錯問題並修正（在同一個 session 繼續）
> 根據分析，請顯示 find_by_author 函式並說明問題
> 修正 find_by_author 函式，使其能處理部分名稱比對
# 3. 產生修正的測試
> @samples/book-app-project/books.py 針對以下情境產生 pytest 測試：
> - 完整作者名稱比對
> - 部分作者名稱比對
> - 不區分大小寫比對
> - 找不到作者名稱
# 結束互動式 session
> /exit
# 4. 執行 git add
# 將變更加入暫存區，讓 git diff --staged 有內容可用
git add .
# 5. 產生提交訊息
copilot -p "Generate commit message for: $(git diff --staged)"
# 範例輸出："fix(books): support partial author name search"
# 6. 提交變更（可選）
git commit -m "<paste generated message>"
Bug 修正工作流程摘要
| 步驟 | 動作 | Copilot 指令 |
|---|---|---|
| 1 | 了解錯誤 | > [describe bug] @relevant-file.py Analyze the likely cause |
| 2 | 分析與修正 | > Show me the function and fix the issue |
| 3 | 產生測試 | > Generate tests for [specific scenarios] |
| 4 | 暫存變更 | git add . |
| 5 | 產生提交訊息 | copilot -p "Generate commit message for: $(git diff --staged)" |
| 6 | 提交變更 | git commit -m "<paste generated message>" |
練習
現在輪到你實際應用這些工作流程。
▶️ 自己試試看
完成示範後，請嘗試以下變化：
-
錯誤偵探挑戰：請 Copilot CLI 偵錯
samples/book-app-buggy/books_buggy.py中的mark_as_read函式。它有解釋為什麼這個函式會把所有書都標記為已讀，而不是只標記一本嗎？ -
測試挑戰：為書籍應用程式中的
add_book函式產生測試。計算 Copilot CLI 包含了多少你原本沒想到的邊界情境。 -
提交訊息挑戰：對書籍應用程式的任一檔案做小修改，暫存（
git add .）後執行：copilot -p "Generate a conventional commit message for: $(git diff --staged)"產生的訊息比你自己快速寫的還好嗎？
自我檢查：當你能解釋為什麼「debug this bug」比「find bugs」更有力（情境很重要！），就代表你已理解開發工作流程。
📝 作業
主要挑戰：重構、測試並發佈
實作範例聚焦於 find_book_by_title 和程式碼審查。現在請在 book-app-project 其他函式上練習相同的工作流程技巧：
- 審查：請 Copilot CLI 審查
books.py中的remove_book()，檢查邊界情境與潛在問題：@samples/book-app-project/books.py Review the remove_book() function. What happens if the title partially matches another book (e.g., "Dune" vs "Dune Messiah")? Are there any edge cases not handled? - 重構：請 Copilot CLI 改善
remove_book()，讓它能處理像是不區分大小寫比對，以及在找不到書時回傳有用的回饋 - 測試：針對改進後的
remove_book()函式產生 pytest 測試，涵蓋：- 移除存在的書
- 不區分大小寫的標題比對
- 找不到書時回傳適當回饋
- 從空集合移除
- 審查：將變更加入暫存區並執行
/review，檢查是否還有遺漏的問題 - 提交：產生一則 conventional commit 訊息：
copilot -p "Generate a conventional commit message for: $(git diff --staged)"
💡 提示（點擊展開）
**每個步驟的範例提示：** ```bash copilot # 步驟 1：審查 > @samples/book-app-project/books.py Review the remove_book() function. What edge cases are not handled? # 步驟 2：重構 > Improve remove_book() to use case-insensitive matching and return a clear message when the book isn't found. Show me the before and after code. # 步驟 3：測試 > Generate pytest tests for the improved remove_book() function, including: > - Removing a book that exists > - Case-insensitive matching ("dune" should remove "Dune") > - Book not found returns appropriate response > - Removing from an empty collection # 步驟 4：審查 > /review # 步驟 5：提交 > Generate a conventional commit message for this refactor ``` **小技巧：** 改善完 `remove_book()` 後，試著問 Copilot CLI：「這個檔案裡還有哪些函式可以用同樣的方式改進？」它可能會建議你對 `find_book_by_title()` 或 `find_by_author()` 做類似的調整。進階挑戰：用 Copilot CLI 建立一個應用程式
💡 注意：本 GitHub Skills 練習使用 Node.js 而非 Python。你將練習的 GitHub Copilot CLI 技巧——建立議題、產生程式碼、在終端機協作——適用於任何語言。
這個練習會教你如何用 GitHub Copilot CLI 在建立 Node.js 計算機應用程式的過程中，建立議題、產生程式碼、並從終端機協作。你會安裝 CLI、使用範本與 Agent，並練習以指令列為主的反覆開發。
開始「Create applications with the Copilot CLI」技能練習
🔧 常見錯誤與疑難排解（點擊展開）
### 常見錯誤 | 錯誤 | 結果 | 修正方式 | |---------|--------------|-----| | 使用模糊的提示詞如 "Review this code" | 得到泛泛而談、忽略具體問題的回饋 | 具體描述：「Review for SQL injection, XSS, and auth issues」 | | 沒用 `/review` 進行程式碼審查 | 錯過最佳化的程式碼審查 Agent | 使用 `/review`，它專為高訊雜比設計 | | 只說 "find bugs" 沒有情境 | Copilot CLI 不知道你遇到什麼 bug | 描述症狀：「Users report X happens when Y」 | | 產生測試時沒指定框架 | 測試可能用錯語法或斷言函式庫 | 指定：「Generate tests using Jest」或「using pytest」 | ### 疑難排解 **審查結果不完整** —— 請更明確說明要檢查什麼： ```bash copilot # 不要這樣： > Review @samples/book-app-project/book_app.py # 試試這樣： > Review @samples/book-app-project/book_app.py for input validation, error handling, and edge cases ``` **測試與我的框架不符** —— 指定測試框架： ```bash copilot > @samples/book-app-project/books.py Generate tests using pytest (not unittest) ``` **重構改變了行為** —— 請 Copilot CLI 保持行為一致： ```bash copilot > @samples/book-app-project/book_app.py Refactor command handling to use dictionary dispatch. IMPORTANT: Maintain identical external behavior - no breaking changes ```摘要
🔑 重要重點
- 程式碼審查：具體的提示詞讓審查更全面
- 重構：先產生測試再重構，讓重構更安全
- 偵錯：同時給 Copilot CLI 錯誤訊息和程式碼，效果最佳
- 測試產生：應涵蓋邊界情境與錯誤狀況
- Git 整合：自動產生提交訊息與 PR 描述
📋 快速參考：完整指令與捷徑請見 GitHub Copilot CLI 指令參考。
✅ 檢查點：你已掌握核心技能
恭喜！ 你現在已具備 GitHub Copilot CLI 的所有核心技能：
| 技能 | 章節 | 你現在能夠… |
|---|---|---|
| 基本指令 | Ch 01 | 使用互動模式、規劃模式、程式化模式（-p）與斜線指令 |
| 情境 | Ch 02 | 以 @ 參照檔案、管理 session、理解 context window |
| 工作流程 | Ch 03 | 程式碼審查、重構、偵錯、產生測試、與 git 整合 |
第 04-06 章還有更多進階功能，值得學習。
🛠️ 建立你的個人工作流程
沒有唯一正確的 GitHub Copilot CLI 使用方式。以下是幾個建立自己習慣的建議：
📚 官方文件：Copilot CLI 最佳實踐，收錄 GitHub 推薦的工作流程與技巧。
- 遇到複雜任務先用
/plan。先規劃再執行——好計畫帶來好結果。 - 保存有效的提示詞。 當 Copilot CLI 出錯時，記下問題。久而久之，這會成為你的個人攻略。
- 勇於嘗試。 有些開發者喜歡長提示詞，有些偏好短句加追問。多嘗試，找出最適合自己的方式。
💡 預告：第 04、05 章將教你如何把最佳實踐寫成自動載入的自訂指令與技能。
➡️ 接下來
後續章節將介紹更多擴充 Copilot CLI 能力的功能：
| 章節 | 內容 | 適用時機 |
|---|---|---|
| Ch 04: Agents | 建立專業 AI 角色 | 需要領域專家（前端、安全性）時 |
| Ch 05: Skills | 任務自動載入指令 | 常重複相同提示詞時 |
| Ch 06: MCP | 連接外部服務 | 需要 GitHub、資料庫等即時資料時 |
建議：先用一週核心工作流程，有特定需求時再回來看 04-06 章。
繼續進階主題
在 第 04 章：Agents 與自訂指令，你將學到：
- 使用內建 agent（
/plan、/review） - 用
.agent.md檔案建立專業 agent（前端專家、安全審查員） - 多 agent 協作模式
- 專案標準的自訂指令檔
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