在 VS Code 中追求极致智能
2023 年 11 月 13 日，由 Chris Dias (@chrisdias) 发布
如果你上周收看了 GitHub Universe，你会看到在整个开发者工作流程中，人工智能取得了巨大的进步、创新和愿景。在这篇博文中，我们想重点关注过去几个月 Visual Studio Code 的进步，这些进步帮助实现了这一更宏伟的愿景。
“聪明绝顶”
在马特·达蒙和本·阿弗莱克影响深远的电影《心灵捕手》中，我最喜欢的一句台词是 “my boy's wicked smaaahtt”（用波士顿口音读出来才能体会到全部效果）。
这句台词是摩根（凯西·阿弗莱克，本的弟弟）在威尔（马特·达蒙）通过逐页逐字地回忆美国历史事实，化解了查克（本·阿弗莱克）和一个过于自信的“一年级研究生”之间的冲突后说的。你可以说威尔是通过他读过的所有书籍训练出来的，并能够根据对话回忆起这些内容。
AI 就像威尔——它知道大量的文本。但 AI 所缺乏的——也是人类拥有而 AI 没有的——是特定交互的上下文，以便给出最佳答案。在威尔的例子中，因为他还能“察言观色”，所以他能利用他的书本知识给出一个精心设计的驳斥。
大型语言模型（LLM）是在某个时间点上基于公共代码库数据进行训练的。这意味着它们对你当前的代码一无所知。它们了解代码的一般情况，但缺乏必要的上下文来准确回答关于你代码的问题，或者建议符合你工作区形式和功能的新代码。
为了解决这个问题，GitHub Copilot Chat 会发送代码片段来帮助模型更好地回答问题（这被称为检索增强生成，或“RAG”）。通过看到最相关的代码，答案会变得更好。但是，可以发送给 LLM 的代码量（以及通过提示进行的指导）是有限的。对于一个小项目来说，这通常不是问题。但考虑到任何大型源代码库，你很快就会意识到不可能将每个文件的内容都发送给模型。获得更好答案的解决方案是在合理的时间内，使用适量的资源发送相关的上下文。为了帮助解决这个问题并解锁许多其他场景，我们在 Copilot Chat 中引入了 **参与者 (participants)** 的概念。
参与者
聊天参与者是领域专家，他们可以用自己想要的任何方式回答用户查询——可以通过在查询处理中充分利用 AI，也可以通过传统方式将其转发到后端服务。参与者还可以为大型语言模型提供访问领域特定工具的能力。在 LLM 的帮助下，参与者可以选择一个工具并定义如何调用它。@workspace 就是这样一个聊天参与者的例子。@workspace 参与者了解你的工作区，并能回答关于它的问题。在内部，该参与者由不同的工具驱动：GitHub 的知识图谱结合语义搜索、本地代码索引和 VS Code 的语言服务。
聊天参与者可以由客户端或服务贡献。在 GitHub Universe 大会上，演示了一个服务端参与者，即 github.com 聊天体验中的“文档代理”，它知道如何搜索代码库中的文档（即将登陆 VS Code）。
客户端参与者可以通过传统的 VS Code 扩展来贡献。更多相关内容将在可扩展性部分介绍，但让我们先看看今天在 VS Code 中可用的两个聊天参与者：@workspace 和 @vscode。
@workspace
@workspace 参与者知道如何收集关于你工作区中代码的上下文，可以帮助你导航代码、查找相关类、文件等。想象一下，你在 VS Code 代码库中，想了解更多关于负责当前 ICodeEditor 的服务；你可以这样使用参与者：
使用自然语言向 @workspace 参与者提问“what service class do I use to get the current ICodeEditor”（我该用哪个服务类来获取当前的 ICodeEditor）。然后，参与者会执行以下操作，以获取恰到好处的上下文发送给 LLM：
-
vscode 代码库已被 GitHub Search Blackbird 服务索引。
@workspace参与者使用此索引作为工具来利用代码库知识图谱。@workspace参与者运行语义搜索，返回相关的代码片段和元数据。GitHub 搜索服务已经索引了排名前 10000 的 GitHub 代码库，并计划增加更多。 -
@workspace参与者使用的下一个工具是对本地索引进行词法文本搜索，以查找额外的代码，如本地未提交的更改和 Copilot 对话历史。 -
然后
@workspace使用最后一个工具——VS Code 的语言智能，来添加关键细节，如函数签名、参数，甚至是内联文档。
所有这些上下文片段都由 @workspace 参与者进行排序、切分和总结，然后发送给 LLM 来回答问题。
因为它拥有所有必要的上下文，所以 @workspace 参与者可以回答开发者更有可能提出的那种问题。例如，关于代码不同部分如何交互的问题：
- “
@workspace通知是如何调度的？”
或者需要了解相关代码、依赖项和设计模式的问题：
- “
@workspace添加表单验证，类似于 newsletter 页面”
@vscode
VS Code 可以通过多种方式进行定制，以至于即使是 VS Code 团队的成员在发现一些隐藏功能时也会感到惊喜。为了帮助我们的用户和团队成员充分发挥 VS Code 的潜力，我们创建了 @vscode 参与者。
这个参与者了解关于 VS Code 的一切，可以帮助你弥合自然语言与 VS Code 命令和定制之间的鸿沟。@vscode 参与者内部使用工具，使其可以访问所有设置和命令的索引，并且我们正在添加一个工具，让这个参与者也可以使用 VS Code 的文档。现在你可以问一些模糊的问题，比如“@vscode 当 vscode 假装打开一个文件时，那个东西叫什么？以及如何禁用它？”。
请注意，响应中有一个“在设置编辑器中显示”按钮。这是因为 @vscode 参与者不仅知道 VS Code 如何工作，还有一个工具可以调用设置编辑器或命令面板。
此外，命令面板现在支持相似性搜索，因此你不再需要知道命令的确切名称来搜索它。你不再需要说出独特的 VS Code 行话来解锁团队月复一月发布的所有好东西。
这仅仅是 @vscode 参与者的开始。我们计划支持越来越多的场景，让用户能更好地理解和完全控制 VS Code。
斜杠命令
聊天参与者还可以贡献我们称之为**斜杠命令**的功能，这些是参与者提供的特定功能的快捷方式。回答问题时的任务之一是确定意图，理解你想要做什么。
我们可以推断出“用 Node.js Express Pug TypeScript 创建一个新工作区”意味着你想要一个新项目，但“@workspace /new Node.js Express Pug TypeScript”则明确、简洁，并节省了你的打字时间。
一旦意图明确，尽管自然语言存在固有的模糊性，@workspace 参与者有更大的机会满足用户的需求。@workspace 可以提议一个目录结构，用户可以点击提议的文件来预览它们。有一个“创建工作区”按钮，可以在新文件夹中生成这些文件。
可扩展性
“VS Code 只是一个空壳，你需要扩展才能让它发光！”——这是致力于 VS Code 扩展的微软团队在会议中常说的口号，自豪地炫耀他们在 VS Code 成功中的作用。我们作为 VS Code 核心团队，完全同意他们的看法——没有丰富的扩展生态系统，VS Code 不会是今天这个样子！AI 也不例外，虽然核心 AI 体验由 Copilot 点亮，但我们的愿景是，我们生态系统中的所有扩展都可以参与进来，让 LLM 模型拥有尽可能最好的上下文和基础。今天，我们通过在提议状态下添加聊天参与者 API，为这一愿景奠定了基础。
聊天参与者 API 允许扩展贡献可以回答用户特定问题的参与者。@workspace 和 @vscode 参与者都是使用这个 API 实现的。通过聊天参与者，用户可以将来自其内外循环工具的丰富且最新的信息带入 AI 对话中，同时保持在编辑器流程内。参与者就像某个领域的专家，当用户在提示中明确提到一个 @participant 时，该提示会被转发给贡献该特定参与者的扩展。
参与者可以使用 Markdown 响应简单的文本和图片，或者可以使用文件树或按钮来提供更具交互性的体验。例如，当参与者提议为用户创建一个新工作区时，文件树可以用作预览。参与者可以为每个响应提供后续操作，可以把它们想象成如何推进对话的建议。为了提供流畅的用户体验，整个 API 都是基于流的。如前所述，参与者可以引入斜杠命令——特定功能的快捷方式。例如，@docker 参与者可能会贡献一个 /generate 斜杠命令，从而产生以下示例用户提示：“@docker /generate a DOCKERFILE for workspace”（为工作区生成一个 DOCKERFILE）。当前的语法明确而简洁，可以方便地节省时间。尽管如此，我们仍在研究意图检测，以允许 VS Code 核心根据用户的自然语言提示自动选择正确的参与者和斜杠命令。
想象一下，在 VS Code 中安装一个了解所有关于 Azure 或 Docker 的聊天参与者。或者你可能只需要一个使用图像生成作为工具的 DALL-E 参与者，来展示一个可爱的动物，肯定你做得很好。
参与者可以在访问该领域工具的同时，引入任何领域特定的内容。例如，1ES 代表 One Engineering System，是微软内部的工程系统。1ES VS Code 扩展贡献了一个 @1es 参与者，可以为微软内部工程师回答特定问题。@1es 参与者动态地规划并展示它实际在做什么。它使用了一些 LLM 模型中可用的公共数据，但也识别了微软内部的特定情况，并将两者结合起来提供最佳答案。
而且因为参与者拥有当前上下文，它可以继续讨论：
我们还在添加一个 API，允许扩展访问 LLM，并可以选择使用 LLM 来处理和回答用户查询。目前，这个 API 仅限于那些实现参与者的扩展。聊天参与者 API 将确切的用户提示传递给贡献的参与者，通过访问 LLM，参与者可以方便地将这些语言提示转换为特定的后端 API 调用。我们将谨慎且透明地处理此 API 的使用，以便用户了解参与者使用了多少请求和 token。
聊天参与者 API 仍处于提议阶段，我们正在征求关于如何改进它的反馈，目标是在不久的将来最终确定该 API。你今天已经可以尝试一些东西，最好的入门方式是我们的聊天参与者可扩展性示例。我们迫不及待地想看到你为开发者创造的 AI 驱动的创新。
便利性
我们对参与者及其带来的无限可能性感到非常兴奋，但我们也想谈谈我们在 VS Code 中添加到你常规工作流程中的那些由 Copilot 驱动的便利小交互。你不应该为了利用 AI 而重新学习你的编辑器。
智能操作
智能操作无缝集成在你的 VS Code 流程中（例如，在快速修复和上下文菜单中），它们不需要你编写任何提示。最强大的智能操作是 /fix。这里有一个相对简单的 TypeScript 快速排序算法，带有一个错误提示“'number' 类型的参数不可分配给 'never' 类型的参数”。点击灯泡并选择“使用 Copilot 修复”。
此选项会打开内联聊天，其中填充了 /fix 和错误消息。在后台，我们引入了额外的 VS Code 诊断上下文，然后让 Copilot 提供一个修复——更新 left 和 right 数组以使用正确的类型声明。
我们注意到，/fix 对于像 shell 这样的语言特别有用，因为这些语言的传统工具有时会缺乏。
为了使其建议更清晰，Copilot 会尝试解释为什么它提出了特定的修复。我们很高兴地得知，用户接受 Copilot 建议的修复率约为 60%。有时修复可能与灯泡附近的源代码无关，而需要安装一个缺失的依赖项——在这种情况下，/fix 会提议一个可以在集成终端中运行的命令。
与 /fix 类似，/doc 智能操作在用户中也很受欢迎。要使用 /doc，选择一个代码块，右键单击，然后选择“Copilot” > “生成文档”。Copilot 将为你的代码生成文档注释，我们认为你会对文档质量感到惊讶。
生成提交和拉取请求消息
有时候意图非常明确。当这种情况发生时，与 AI 的交互体验几乎是神奇的。我目前最喜欢的功能是让 Copilot 自动生成提交消息。在安装了 Copilot 的源代码视图中，你会在提交消息字段旁边看到一个新的闪光图标。选择闪光图标，Copilot 就会填写消息！
我对此体验感到非常兴奋，前几天在使用 vscode.dev/github 编辑 Markdown 时，我甚至做了这个提交，因为 Copilot 扩展尚未适配网页版。
回到我们的流程，让我们继续创建一个拉取请求。我安装了 GitHub Pull Requests and Issues 扩展，它能感知到 Copilot Chat 扩展的存在。当我创建一个 PR 时，标题和描述旁边有另一个闪光图标。选择它，Copilot 会自动写出漂亮的描述！
这是 AI 可以帮助你提高生产力的另一个领域，通过自动处理你每周要做数十次或数百次的简单而繁琐的任务。
你说什么？！
最后，打造一个真正智能的 AI 意味着让交互尽可能轻松。
在过去几年里，我们在语音识别技术方面取得了长足的进步。我们知道很多人一直渴望将语音助手与先进的 LLM 结合起来。现在，你可以在 VS Code 中同时使用这两者。
新的 VS Code Speech 扩展为 VS Code 带来了语音转文本支持。安装后，你会在所有自然语言输入对话框中看到一个麦克风图标。选择它，向 Copilot 提出你的问题，然后享受奇迹吧。
这下你觉得怎么样？！我告诉过你我这哥们儿聪明绝顶！
该扩展仍处于预览阶段，目前只支持英语，但我们将在未来几个月内继续更新，增加新的语言和功能。
聪明地工作，而不是辛苦地工作
以上所有功能以及更多功能现已在 VS Code 中提供！你只需安装 GitHub Copilot 扩展。你可以在我们的文档中了解更多关于 Copilot Chat 的功能。
谢谢！
Chris 和 VS Code 团队
祝你**智能**编码愉快！