copilot-cli-for-beginners
如果 AI 能夠找出你甚至沒想到要問的錯誤，會怎樣？
在本章中，GitHub Copilot CLI 將成為你日常開發的主力工具。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 分鐘 + 實作 45 分鐘）
🧩 真實世界類比：木工師傅的工作流程
木工師傅不只是會用工具，他們針對不同工作有專屬流程：
同樣地，開發者針對不同任務也有各自的工作流程。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。你可以選擇符合當前需求的流程，或全部依序練習。
自選冒險
本章涵蓋開發者常用的五種工作流程。不需要一次全部讀完！ 每個流程都收納在下方可展開的區塊中。請挑選最符合你需求、最適合你目前專案的流程練習。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 |
| 清理混亂或舊有程式碼 | 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 | 快速提示：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
 *Demo 輸出會有所不同。你的模型、工具與回應內容可能和這裡顯示的不一樣。*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。請在書籍應用程式上嘗試這些範例。每個提示都用 `@` 檔案參照搭配明確的重構指令，讓 Copilot CLI 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？** 先從加上 type hints 或改善變數命名這類簡單請求開始，再挑戰複雜的轉換。
---
🎬 實際操作影片
 *Demo 輸出會有所不同。你的模型、工具與回應內容可能和這裡顯示的不一樣。*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。這裡有幾種常見的除錯模式，你可以在有錯誤的書籍應用程式上嘗試。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，實際卻是 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：「出現非預期行為」
> @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 會幫你找出原因。
---
🎬 實際操作影片
 *Demo 輸出會有所不同。你的模型、工具與回應內容可能和這裡顯示的不一樣。*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，開發者通常只會寫 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 產生完整的測試覆蓋：
```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
 *Demo 輸出會有所不同。你的模型、工具與回應內容可能和這裡顯示的不一樣。*工作流程 5：Git 整合 - 提交訊息、PR 描述、/pr、/delegate、/diff 與 /branch
> 💡 **本流程假設你已熟悉 git 基本操作**（暫存、提交、分支）。如果你是 git 新手，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: $(git diff --staged)"` — 先將一些變更加入暫存區，再執行這個指令，看看 Copilot CLI 如何幫你寫提交訊息。
這個範例用 `-p` 行內提示旗標搭配 shell 指令替換，將 `git diff` 輸出直接傳給 Copilot CLI，讓它一次性產生提交訊息。`$(...)` 語法會執行括號內的指令，並將其輸出插入外部指令。
```bash
# 查看變更內容
git diff --staged
# 用 [Conventional Commit](/GLOSSARY.html#conventional-commit) 格式產生提交訊息
# （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
 *Demo 輸出會有所不同。你的模型、工具與回應內容可能和這裡顯示的不一樣。*快速提示：在規劃或撰寫程式前先做研究
當你需要調查某個函式庫、了解最佳實踐，或探索不熟悉的主題時，可以在寫任何程式碼之前，使用 /research 進行深入研究：
copilot
> /research What are the best Python libraries for validating user input in CLI apps?
Copilot 會搜尋 GitHub 儲存庫和網路資源，然後回傳帶有參考資料的摘要。這在你即將開始新功能、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。
💡 提示：
/research最適合在/plan之前使用。先研究做法，再規劃實作細節。
整合流程：修復錯誤的完整工作流程
以下是一個修復回報錯誤的完整工作流程：
# 1. 了解錯誤回報
copilot
> Users report: 'Finding books by author name doesn't work for partial names'
> @samples/book-app-project/books.py Analyze and identify the likely cause
# 2. 偵錯並修正（在同一會話中繼續）
> Based on the analysis, show me the find_by_author function and explain the issue
> Fix the find_by_author function to handle partial name matches
# 3. 產生修正用的測試
> @samples/book-app-project/books.py Generate pytest tests specifically for:
> - Full author name match
> - Partial author name match
> - Case-insensitive matching
> - Author name not found
# 離開互動式會話
> /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>"
修復錯誤流程總結
| 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
現在輪到你來實作這些工作流程。
▶️ 自己動手試試看
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。它是否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？ -
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個小變更，將其加入暫存區（
git add .），然後執行：copilot -p "Generate a conventional commit message for: $(git diff --staged)"產生的訊息是否比你臨時寫的還要好？
自我檢查：當你能解釋為什麼「debug this bug」比「find bugs」更有力時（情境很重要！），就代表你已經理解開發工作流程。
📝 作業
主要挑戰：重構、測試並發佈
動手範例聚焦於 find_book_by_title 和程式碼審查。現在請你在 book-app-project 的其他函式上練習相同的工作流程：
- 審查：請 Copilot CLI 審查
books.py中的remove_book()，找出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()，讓它能處理像是不分大小寫比對、找不到書時回傳有用訊息等邊界情境 - 測試：為改良後的
remove_book()產生 pytest 測試，涵蓋：- 移除已存在的書
- 不分大小寫的標題比對
- 找不到書時回傳適當訊息
- 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 ``` **提示：** 改善完 `remove_book()` 後，可以問 Copilot CLI：「這個檔案裡還有哪些函式也適合做同樣的改善？」它可能會建議你對 `find_book_by_title()` 或 `find_by_author()` 做類似調整。加分挑戰：用 Copilot CLI 建立一個應用程式
💡 注意：這個 GitHub Skills 練習使用的是 Node.js 而非 Python。你將練習的 GitHub Copilot CLI 技巧——建立 issue、產生程式碼、從終端機協作——適用於任何語言。
這個練習會教你如何用 GitHub Copilot CLI 建立 issue、產生程式碼，並在開發 Node.js 計算機應用程式時從終端機協作。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「用 Copilot CLI 建立應用程式」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 | |------|------|----------| | 使用模糊提示詞如「Review this code」 | 回饋過於籠統，容易漏掉重點問題 | 具體描述：「Review for SQL injection, XSS, and auth issues」 | | 沒用 `/review` 做程式碼審查 | 錯過最佳化的程式碼審查 Agent | 使用 `/review`，它專為高訊號低雜訊輸出設計 | | 只說「find bugs」沒給情境 | 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 | 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**——請更明確指定要檢查什麼： ```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 ``` **測試語法不符我的框架**——請指定測試框架： ```bash copilot > @samples/book-app-project/books.py Generate tests using pytest (not unittest) ``` **重構後行為改變**——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 ```總結
🔑 重要重點
- 程式碼審查：用具體提示詞讓審查更全面
- 重構：先產生測試再重構更安全
- 除錯：同時給 Copilot CLI 錯誤訊息和程式碼效果更好
- 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！ 你已經具備 GitHub Copilot CLI 的所有核心技能：
| 技能 | 章節 | 你現在可以… |
|---|---|---|
| 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 | 用 @ 參考檔案、管理會話、理解 context window |
| 工作流程 | Ch 03 | 程式碼審查、重構、除錯、產生測試、與 git 整合 |
第 04-06 章介紹更多進階功能，值得進一步學習。
🛠️ 建立你的個人工作流程
沒有唯一正確的 GitHub Copilot CLI 用法。以下是一些建立個人習慣的建議：
📚 官方文件：Copilot CLI 最佳實踐，收錄 GitHub 推薦的工作流程與技巧。
- 遇到非小事就從
/plan開始。 先規劃再執行——好計畫帶來好成果。 - 把有效的提示詞記下來。 當 Copilot CLI 出錯時，記錄問題所在。久而久之，這會成為你的個人攻略。
- 盡情嘗試。 有些開發者喜歡長且詳細的提示詞，有些則偏好短句加追問。多試幾種，找出最自然的方式。
💡 預告：第 04、05 章會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 | 建立專業化 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 | 經常重複相同提示時 |
| 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：Agent 與自訂指令，你將學到：
- 使用內建 Agent（
/plan、/review） - 用
.agent.md檔案建立專業化 Agent（前端專家、安全稽核員） - 多 Agent 協作模式
- 專案標準的自訂指令檔案
| ← 回到第 02 章 | 繼續前往第 04 章 → |