教程：使用聊天 API 构建代码教程聊天参与者

在本教程中，你将学习如何创建与 GitHub Copilot Chat 体验集成的 Visual Studio Code 扩展。你将使用聊天扩展 API 来贡献一个聊天参与者。你的参与者将是一个代码导师，可以为编程概念提供解释和示例练习。

先决条件

你需要以下工具和帐户才能完成本教程

• Visual Studio Code
• GitHub Copilot
• Node.js

步骤 1：设置项目

首先，使用 Yeoman 和 VS Code 扩展生成器生成扩展项目。

npx --package yo --package generator-code -- yo code

选择以下选项完成设置

# ? What type of extension do you want to create? New Extension (TypeScript)
# ? What's the name of your extension? Code Tutor

### Press <Enter> to choose default for all options below ###

# ? What's the identifier of your extension? code-tutor
# ? What's the description of your extension? LEAVE BLANK
# ? Initialize a git repository? Yes
# ? Bundle the source code with webpack? No
# ? Which package manager to use? npm

# ? Do you want to open the new folder with Visual Studio Code? Open with `code`

生成扩展项目后，你将处理两个文件：extension.ts 和 package.json，你可以在扩展结构文档中了解更多信息。快速概览如下

• extension.ts 是你的扩展的主入口点，包含聊天参与者的逻辑。
• package.json 包含你的扩展的元数据，例如参与者的名称和描述。

删除 extension.ts 中 activate() 方法中自动生成的代码。你将在此处放置聊天参与者的逻辑。

步骤 2：注册聊天参与者

在 package.json 文件中，用以下内容替换自动生成的 contributes 部分

"contributes":{
    "chatParticipants": [
    {
        "id": "chat-tutorial.code-tutor",
        "fullName": "Code Tutor",
        "name": "tutor",
        "description": "What can I teach you?",
        "isSticky": true
    }
    ]
}

此代码使用以下属性注册一个聊天参与者

• 唯一 ID chat-tutorial.code-tutor，将在代码中引用
• 全名 Code Tutor，将显示在参与者响应的标题区域中
• 名称 tutor，将在聊天视图中用作 @tutor 来引用聊天参与者
• 描述 “我能教你什么？”，将显示在聊天输入字段中作为占位符文本

最后，设置 isSticky: true 将在用户开始与参与者交互后，自动在聊天输入字段中预置参与者名称。

步骤 3：设计提示词

参与者注册后，你可以开始实现代码导师的逻辑。在 extension.ts 文件中，你将定义请求的提示词。

设计好的提示词是让参与者给出最佳响应的关键。查看此文章获取提示工程的技巧。

你的代码导师应该模拟现实世界中的导师，通过引导学生理解概念而不是直接提供答案。此外，导师应保持专注主题，并避免回答非编程问题。

考虑以下两个提示词。哪个更有可能产生指定的行为？

1. 你是一个乐于助人的代码导师。你的工作是使用简单的描述和概念示例代码来教用户。

2. 你是一个乐于助人的代码导师。你的工作是使用简单的描述和概念示例代码来教用户。通过一系列消息提供概念的引导性概述。不要直接给出用户答案，而是引导他们自己找到答案。如果用户提出非编程问题，请礼貌地拒绝回答。

第二个提示词更具体，并为参与者提供了明确的响应方向。将此提示词添加到 extension.ts 文件中。

const BASE_PROMPT =
  'You are a helpful code tutor. Your job is to teach the user with simple descriptions and sample code of the concept. Respond with a guided overview of the concept in a series of messages. Do not give the user the answer directly, but guide them to find the answer themselves. If the user asks a non-programming question, politely decline to respond.';

步骤 4：实现请求处理程序

现在提示词已选定，你需要实现请求处理程序。这将处理用户的聊天请求。你将定义请求处理程序，执行处理请求的逻辑，并向用户返回响应。

首先，定义处理程序

// define a chat handler
const handler: vscode.ChatRequestHandler = async (
  request: vscode.ChatRequest,
  context: vscode.ChatContext,
  stream: vscode.ChatResponseStream,
  token: vscode.CancellationToken
) => {
  return;
};

在此处理程序的主体中，使用提示词初始化提示词和 messages 数组。然后，发送用户在聊天框中键入的内容。你可以通过 request.prompt 访问此内容。

使用 request.model.sendRequest 发送请求，这将使用当前选定的模型发送请求。最后，将响应流式传输给用户。

// define a chat handler
const handler: vscode.ChatRequestHandler = async (
  request: vscode.ChatRequest,
  context: vscode.ChatContext,
  stream: vscode.ChatResponseStream,
  token: vscode.CancellationToken
) => {
  // initialize the prompt
  let prompt = BASE_PROMPT;

  // initialize the messages array with the prompt
  const messages = [vscode.LanguageModelChatMessage.User(prompt)];

  // add in the user's message
  messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.User(request.prompt));

  // send the request
  const chatResponse = await request.model.sendRequest(messages, {}, token);

  // stream the response
  for await (const fragment of chatResponse.text) {
    stream.markdown(fragment);
  }

  return;
};

步骤 5：创建聊天参与者

实现处理程序后，最后一步是使用聊天扩展 API 中的 createChatParticipant 方法创建聊天参与者。确保使用你在 package.json 中使用的相同 ID。

你应该通过为其添加图标来进一步自定义你的参与者。这将在与参与者交互时显示在聊天视图中。

// define a chat handler
const handler: vscode.ChatRequestHandler = async (
  request: vscode.ChatRequest,
  context: vscode.ChatContext,
  stream: vscode.ChatResponseStream,
  token: vscode.CancellationToken
) => {
  // initialize the prompt
  let prompt = BASE_PROMPT;

  // initialize the messages array with the prompt
  const messages = [vscode.LanguageModelChatMessage.User(prompt)];

  // add in the user's message
  messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.User(request.prompt));

  // send the request
  const chatResponse = await request.model.sendRequest(messages, {}, token);

  // stream the response
  for await (const fragment of chatResponse.text) {
    stream.markdown(fragment);
  }

  return;
};

// create participant
const tutor = vscode.chat.createChatParticipant('chat-tutorial.code-tutor', handler);

// add icon to participant
tutor.iconPath = vscode.Uri.joinPath(context.extensionUri, 'tutor.jpeg');

步骤 6：运行代码

你现在可以尝试你的聊天参与者了！按下 F5 运行代码。VS Code 将打开一个新窗口，其中包含你的聊天参与者。

在 Copilot 聊天窗格中，你现在可以通过键入 @tutor 来调用你的参与者！

通过键入你想了解的内容来测试它。你应该会看到一个响应，为你提供该概念的概述！

如果你输入相关消息以继续对话，你会注意到参与者不会根据你的对话给出后续响应。这是因为我们当前的参与者只发送用户的当前消息，而不发送参与者的消息历史记录。

在下面的屏幕截图中，导师正确地回应了堆栈的初始解释。然而，在后续对话中，它不理解用户正在继续对话以查看 Python 中堆栈的实现，因此它转而给出了关于 Python 的通用响应。

步骤 7：添加消息历史记录以获取更多上下文

Copilot 聊天最大的价值之一是能够迭代多条消息以获得最佳响应。为此，你需要将参与者的消息历史记录发送到聊天请求中。你可以通过 context.history 访问此内容。

你需要检索该历史记录并将其添加到 messages 数组中。你需要在添加 request.prompt 之前执行此操作。

// define a chat handler
const handler: vscode.ChatRequestHandler = async (
  request: vscode.ChatRequest,
  context: vscode.ChatContext,
  stream: vscode.ChatResponseStream,
  token: vscode.CancellationToken
) => {
  // initialize the prompt
  let prompt = BASE_PROMPT;

  // initialize the messages array with the prompt
  const messages = [vscode.LanguageModelChatMessage.User(prompt)];

  // get all the previous participant messages
  const previousMessages = context.history.filter(
    h => h instanceof vscode.ChatResponseTurn
  );

  // add the previous messages to the messages array
  previousMessages.forEach(m => {
    let fullMessage = '';
    m.response.forEach(r => {
      const mdPart = r as vscode.ChatResponseMarkdownPart;
      fullMessage += mdPart.value.value;
    });
    messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.Assistant(fullMessage));
  });

  // add in the user's message
  messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.User(request.prompt));

  // send the request
  const chatResponse = await request.model.sendRequest(messages, {}, token);

  // stream the response
  for await (const fragment of chatResponse.text) {
    stream.markdown(fragment);
  }

  return;
};

现在，当你运行代码时，你可以与你的参与者进行对话，并包含所有先前消息的上下文！在下面的屏幕截图中，参与者正确地理解用户正在请求查看 Python 中堆栈的实现。

步骤 8：添加命令

现在基本参与者已实现，你可以通过添加命令来扩展它。命令是常见用户意图的速记符号，由 / 符号表示。扩展可以随后使用该命令相应地提示语言模型。

添加一个命令来提示你的导师提供概念练习会很棒。你需要在 package.json 文件中注册该命令，并在 extension.ts 中实现逻辑。你可以将命令命名为 exercise，以便可以通过键入 /exercise 来调用它。

在 package.json 中，将 commands 属性添加到 chatParticipants 属性中。在这里，你将指定命令的名称和简要描述

"contributes": {
    "chatParticipants": [
      {
        "id": "chat-tutorial.code-tutor",
        "fullName": "Code Tutor",
        "name": "tutor",
        "description": "What can I teach you?",
        "isSticky": true,
        "commands": [
          {
            "name": "exercise",
            "description": "Provide exercises to practice a concept."
          }
        ]
      }
    ]
  },

要实现从导师获取示例练习的逻辑，最简单的方法是更改你发送到请求的提示词。创建一个新的提示词 EXERCISES_PROMPT，要求参与者返回示例练习。以下是其示例

const EXERCISES_PROMPT =
  'You are a helpful tutor. Your job is to teach the user with fun, simple exercises that they can complete in the editor. Your exercises should start simple and get more complex as the user progresses. Move one concept at a time, and do not move on to the next concept until the user provides the correct answer. Give hints in your exercises to help the user learn. If the user is stuck, you can provide the answer and explain why it is the answer. If the user asks a non-programming question, politely decline to respond.';

在请求处理程序中，你还需要添加逻辑来检测用户是否引用了该命令。你可以通过 request.command 属性执行此操作。

如果引用了命令，则将提示词更新为新创建的 EXERCISES_PROMPT

// define a chat handler
const handler: vscode.ChatRequestHandler = async (
  request: vscode.ChatRequest,
  context: vscode.ChatContext,
  stream: vscode.ChatResponseStream,
  token: vscode.CancellationToken
) => {
  // initialize the prompt
  let prompt = BASE_PROMPT;

  if (request.command === 'exercise') {
    prompt = EXERCISES_PROMPT;
  }

  // initialize the messages array with the prompt
  const messages = [vscode.LanguageModelChatMessage.User(prompt)];

  // get all the previous participant messages
  const previousMessages = context.history.filter(
    h => h instanceof vscode.ChatResponseTurn
  );

  // add the previous messages to the messages array
  previousMessages.forEach(m => {
    let fullMessage = '';
    m.response.forEach(r => {
      const mdPart = r as vscode.ChatResponseMarkdownPart;
      fullMessage += mdPart.value.value;
    });
    messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.Assistant(fullMessage));
  });

  // add in the user's message
  messages.push(vscode.LanguageModelChatMessage.User(request.prompt));

  // send the request
  const chatResponse = await request.model.sendRequest(messages, {}, token);

  // stream the response
  for await (const fragment of chatResponse.text) {
    stream.markdown(fragment);
  }

  return;
};

这就是所有需要添加的内容！获取消息历史记录、发送请求和流式传输请求的其余逻辑都保持不变。

现在你可以键入 /exercise，这将调出你的聊天参与者，你可以获得交互式练习来练习编码！

后续步骤

恭喜！你已成功创建了一个聊天参与者，可以为编程概念提供解释和示例练习。你可以通过微调提示词、添加更多斜杠命令或利用其他 API（例如语言模型 API）来进一步扩展你的参与者。准备就绪后，你还可以将你的扩展发布到Visual Studio Code Marketplace。

你可以在 vscode-extensions-sample 仓库中找到本教程的完整源代码。

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