初探 GitHub Copilot

從 Vibe Coding 到 Agentic Development 的程式碼自動生成魔法之旅

變革

從 2023年到2026年，軟體開發有著天翻地覆的改變。AI 驅動的程式碼自動生成從邊緣工具演變成核心開發能力，開發者的角色從手工編碼者轉變為意圖表達者與程式邏輯架構師。

GitHub Copilot 也從簡單的程式碼補全(Code Suggestion)進化到支援完整的應用程式生成框架，而多模態 AI 模型的出現讓自然語言與程式碼之間的溝通變得更加流暢。同時，企業對 AI 輔助開發的採用率從小眾試驗躍升至主流實踐，改變了整個軟體交付的速度與質量標準。

從一個最簡單的情境開始

你可能很熟悉這種工作：改完一段程式，發現下面還有兩段也要跟著改。改完之後，再逐行確認變數沒有用錯、計算結果沒有改變。

這些修改不見得困難，卻需要一直重複。

如果你先示範一處修改，Copilot 就能接著提出其他位置的修改建議，你只要看懂、確認，再決定是否接受，寫程式的過程會有什麼不同？

這次要透過一支簡單的 C# 程式，體驗這種合作方式。你會從編輯器裡的灰色建議文字開始，逐步把重複的計算整理成一個類別，最後執行程式確認結果。

讀完這份教材，你應該能說明三件事：註解如何引導 AI、Copilot 如何協助連續修改，以及為什麼接受建議後仍要驗證。

1. 一個很小的程式，也有值得整理的地方

起始專案只有蘋果的折扣計算：

double applePrice = 35;
double appleDiscount = 0.1;
Console.WriteLine("蘋果折扣後價格是：" + applePrice * (1 - appleDiscount));

接著，你會請 Copilot 協助補上香蕉與榴槤。三種水果的名稱、價格和折扣不同，但都使用同一個公式：

折扣後價格 = 單價 × (1 - 折扣率)

程式可以正常執行。

不過，如果同一條規則散落在許多地方，日後調整時，就得逐一找出並修改，也比較容易漏改。

因此，我們要把共同的資料與計算方式整理到 Fruit 類別中。使用它的程式，只需要呼叫：

apple.GetDiscountedPrice()

這就是這次的重構（Refactoring）：調整內部的程式結構，同時保持原本的對外行為。

本例的驗收條件很具體：重構前後，蘋果、香蕉、榴槤的價格仍然分別是 31.5、17、80。

2. 你寫下的註解，也可以是提示詞

在這次練習中，你會直接把需求寫在 Program.cs 裡：

// 一個計算水果折扣的類別，具有水果名稱、單價、折扣三個屬性，和一個計算折扣後價格的方法。

這段註解同時交代了資料與行為：這個類別代表什麼、應該保存哪些資訊，以及要提供什麼功能。

Copilot 可以參考註解與周圍的程式碼，提出後續實作建議。

這裡的關鍵在於把影響結果的資訊說清楚。

這是減少AI幻覺的關鍵，也是 Prompt Engineering 在日常開發中的一種實踐：把你的意圖表達得足夠清楚，讓產生的內容更容易符合需求，也更容易檢查。

3. 從「接著寫」，到「接著改」

影片中會出現兩種值得分開理解的能力。

能力	它協助的事情	本次練習的例子
Code Completion／Ghost Text	在目前游標位置，提出接下來的程式碼	根據註解，補上香蕉計算或 Fruit 類別
Next Edit Suggestions（NES）	根據你正在做的修改，預測下一個要修改的位置與內容	蘋果改用 Fruit 後，建議調整其他相關敘述

灰色文字的補完，通常按 Tab 就能接受。NES 出現時，有時第一次 Tab 是前往建議的位置，第二次才是接受修改。這些功能的行為與設定可參考 VS Code 官方說明。

在 Lab 中，你會先把蘋果改成使用 Fruit，再觀察 Copilot 是否提出其他位置的修改。這時候，你剛才做出的修改，也提供了接下來要怎麼改的線索。

這種互動不需要先開啟 Agent Mode，也不需要把整個重構任務送進聊天視窗。你可以留在程式碼編輯區，透過註解、輸入和逐次接受建議來完成工作。

Copilot 不一定每次都提出相同的建議，也不保證一次改完所有位置。沒有出現建議時，手動移到下一段、補上程式碼前綴，仍然可以繼續操作。

4. 這樣做，有哪些實際好處？

少一些重複輸入，保留對每次修改的掌握

建立物件、填入屬性、替換計算式，常常都有相似的模式。Copilot 可以協助產生這些內容，讓你把注意力放在變數是否正確、方法是否符合需求。

每次接受的修改範圍相對小，你也比較容易看出「這一段到底改了什麼」。例如，把 applePrice * (1 - appleDiscount) 換成 apple.GetDiscountedPrice()，就能直接比較修改前後的意義。

在熟悉的編輯位置表達需求

對剛開始接觸 AI 輔助開發的學員而言，這是一個容易開始的入口：從一行註解、一段建議和一次執行結果，就能觀察人與 AI 如何合作。

讓相似的修改有機會被一起找出來

你改了第一個用法之後，NES 可能接著提醒其他相關位置。這對同一個檔案中重複出現的模式特別容易觀察，例如本例三種水果的計算。

這能協助你注意到後續修改，但最後仍要自己確認三段程式都已完成，沒有留下舊公式或重複的輸出。

5. 人與 Copilot 各自負責什麼？

工作	你負責的判斷	Copilot 可以協助的部分
找到重構方向	判斷哪些邏輯重複、是否值得整理	依照你提供的方向提出程式碼
描述類別需求	定義資料、折扣意義與預期行為	根據註解補上屬性及方法
修改使用方式	檢查每種水果使用的物件與數值	補上初始化內容、提出下一處修改建議
驗證結果	決定正確結果、執行並比對	產生的內容供你檢查與修正

按下 Tab，代表你接受了這次建議。接受之前，至少要能回答：「這段程式做什麼？它用的資料對嗎？」

以本例來說，香蕉物件如果誤用了蘋果的單價，程式仍可能編譯成功；折扣公式寫反，也可能正常執行。可以執行，和符合需求，是兩件需要分別確認的事。

6. 接下來，你會親手完成什麼？

整個 Lab 從一段蘋果計算程式開始，最後完成三種水果共用同一個類別。操作路線如下：

階段	你要觀察的重點	Lab 對應位置
取得與執行專案	起始程式已經可以算出蘋果價格	步驟 1–2
用註解補上其他水果	Copilot 如何沿用既有寫法	步驟 3–4
建立 Fruit 類別	提示詞是否把資料與行為說清楚	步驟 5
將原本程式改用類別	一處修改如何延伸到其他位置	步驟 6–7
執行與比對結果	結構改了，原本的計算行為是否保留	步驟 8

這個範例刻意保持簡單，方便你把注意力放在互動過程。完成後，可以再想想自己工作中有哪些相似情況：幾段重複的資料轉換、相似的物件初始化，或同一種呼叫方式需要逐一調整。