作者：Andrea Griffiths
排版：Alan Wang
已经掌握了 GitHub Copilot 编码 Agent 的基础？这里有五种方法，可以帮你分担重复任务、处理技术债务，并保持工作流程的高效运转。

如果你已经尝试过 GitHub Copilot 编码 Agent，你应该了解其基本操作：分配任务，让它在后台工作，并在完成后查看 Pull Request。

但如果你准备突破基础功能呢？

别担心，我们来帮你。在本教程中，我们将探讨五种强大的策略，将编码 Agent 更深入地集成到你的开发工作流中。从处理技术债务，到验证 UI 变更，再到实验分支策略，让我们一同释放 Copilot 的全部潜力。

我们开始吧！

使用 Agents 面板分担技术债务

技术债务就像花园里的杂草：忽视它，它就会到处蔓延。

你是否注意到那些堆在待办事项里的 “我们应该某天修复它” 任务？依赖升级、遗留的功能开关、大家都不愿动的小重构——因为它们无聊但又必不可少？

我过去常常让这些任务堆积，直到变成周末的大项目。但现在不一样了。

新的 Agents 面板让我可以将这些枯燥但重要的任务批量交给 Copilot 处理，同时我专注于实际的功能开发。

操作步骤：

1. 在 GitHub.com 打开你的仓库，点击 Agents 面板按钮。
2. 描述你的任务，例如：
   • “更新扩展清单以支持 VS Code 1.104”
   • “启用 TypeScript 严格模式并修复所有类型错误”
3. 点击 Start task，让 Copilot 完成剩下的工作。

👉 专业提示：将小型清理任务批量拆分为独立请求。每个任务只消耗一次高级请求，你将获得独立可合并、范围清晰的 Pull Request。

使用 Playwright MCP 验证 UI 变更

前端变更通常伴随着一项额外任务：在本地启动应用，操作 UI，并祈祷没有出错。Copilot 的 Playwright MCP 服务器 集成彻底改变了这一流程。它可以自动启动你的应用、与之交互，并捕获截图。

操作步骤：

1. 在 Agents 面板中描述任务，例如：
   “为英语、法语和西班牙语添加国际化支持。”
2. Copilot 生成代码，使用 Playwright MCP 服务器在浏览器中运行你的应用，并为 Pull Request 捕获截图。
3. 在本地检出分支前，直接在 Pull Request 中查看这些截图。

👉 专业提示：这非常适合验证响应式设计、深色模式切换，或任何通过截图就能胜过千次代码审查的 UI 变更。

安全尝试分支策略

并非每个想法都适合直接投入主分支。有时你需要一个安全的空间，让 Copilot 可以实验而不影响主分支。而 Copilot 的分支管理功能真正强大之处在于：你可以从任意分支开始，而不仅限于默认分支。

操作步骤：

1. 在 Agents 面板中描述任务，例如：
   “添加实时航班跟踪及延误通知功能”
2. 从下拉菜单中选择你的基础分支：比如你希望基于 feature/booking-system 构建，而不是 main。
3. Copilot 会从你选择的基础分支创建一个 copilot/ 分支，并为你打开一个草稿 Pull Request 以供审查。
4. 通过 Pull Request 评论对 Copilot 的修改提供反馈，如下所示：

👉 专业提示：使用专用分支在演示中展示原型——保持干净、独立，并且在需要时易于舍弃。

为任务选择合适的入口

需要锤子时不会用螺丝刀，给 Copilot 分配任务也同理。Copilot 提供多种入口（Agents 面板、GitHub Issues、你喜欢的 IDE、GitHub 移动端），关键是知道哪一个最适合当前场景。

我的最佳选择：

• Agents 面板：浏览 GitHub 时处理临时任务的理想选择——适合审查 issue 或规划工作时使用。
• GitHub Issues：如果你的团队已经在 Issues 中跟踪工作，直接分配给 Copilot，它会融入你现有的工作流程。
• VS Code：在编码时快速重构时使用——无需切换上下文。
• 移动端应用：当你不在办公桌前时，非常适合处理小任务或跟进事项。

👉 专业提示：不要想得太复杂。最佳入口就是最接近灵感出现的位置。

使用 MCP 服务器扩展 Copilot 编码 Agent

有趣的地方来了。当 Copilot 拥有更多上下文信息时，它会变得更智能。开箱即用时，它附带两个强大的 Model Context Protocol (MCP) 服务器：

默认 MCP 服务器：

• Playwright MCP：支持浏览器自动化和截图功能，用于测试 Web 应用。
• GitHub MCP：提供对 GitHub 仓库、Issues、Pull Request 以及其他 GitHub 特定上下文的感知。

当你通过自定义 MCP 服务器扩展这个生态时，它的能力会更强，例如：

• Notion MCP：获取项目规范或注释。
• Hugging Face MCP：访问 AI 模型和数据集，实现机器学习功能。

最近推出的开源 MCP Registry 提供了一个集中平台，用于发现、发布和管理 MCP 服务器集成。你可以浏览其他人构建的内容，也可以贡献自己的服务器。

👉 专业提示：想了解实现示例，可访问 VS Code Insider 页面，该页面提供按类别精选的 MCP 服务器列表，包括开发者工具、生产力、数据与分析、业务服务、云与基础设施等——全部可一键安装。

摘要

这五种工作流展示了 Copilot 如何从一个建议工具演变为编码 Agent 的核心开发伙伴。将它融入日常工作，你不仅是在节省时间，更是在从根本上改变应对开发挑战的方式。

想想看：那些曾经被搁置数月的技术债务？现在可以自动化处理。需要频繁切换上下文的 UI 验证？通过截图轻松完成。那些你犹豫不决、不敢尝试的实验性功能？可以在独立分支中安全原型化。

最大的收益：当团队不再把 Copilot 仅视作另一款编码工具，而是当作一个能够解锁开发流程新可能性的协作伙伴时，真正的效率与创新才会发生。

你的下一步

不要只是阅读这些工作流，要去实践它们。现在就从你的待办事项中选一个任务（我们都有），打开仓库中的 Agents 面板，交给 Copilot 处理。然后，将这些腾出的时间用来解决那些只有人类才能应对的创造性挑战。

随着 AI 辅助开发的不断演进，真正能脱颖而出的开发者，不是编码最快的人，而是那些能够巧妙运用 AI 工具放大自身影响力的人。

你会和你的新队友一起构建什么？

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