排查 Visual Studio Code 中的 AI 问题
本文介绍了用于排查 VS Code 中 AI 相关问题的诊断工具和技术。使用这些工具可以识别网络连接、自定义文件以及 AI 响应方面的问题。
查看 GitHub Copilot 的日志
GitHub Copilot 扩展的日志文件存储在 Visual Studio Code 扩展的标准日志位置。使用这些日志可以诊断连接问题、扩展错误以及意外行为。
查看详细日志
- 打开命令面板 (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))。
- 运行 Developer: Set Log Level（开发者：设置日志级别），并将 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat 扩展的值设置为 Trace（跟踪）。
- 运行 Output: Show Output Channels（输出：显示输出通道），并从列表中选择 GitHub Copilot 或 GitHub Copilot Chat。
- 在“输出”面板中，查看所选扩展的日志。
若要在不同的输出通道之间切换，请使用“输出”面板右上角的下拉菜单，选择 GitHub Copilot 或 GitHub Copilot Chat。
收集网络诊断信息
如果您在连接 GitHub Copilot 时遇到问题，请收集网络连接诊断信息，以识别防火墙、代理或 VPN 相关问题。
- 打开命令面板 (⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P))。
- 运行 GitHub Copilot: Collect Diagnostics（GitHub Copilot：收集诊断信息）。
- 编辑器将打开一个标签页，显示您可以查看和分享的诊断信息，以便在报告问题时使用。
有关网络配置的更多信息，请参阅 Copilot 的网络和防火墙配置。
调试聊天交互
VS Code 提供了多种工具来检查向 AI 发送提示词时所发生的操作。
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/troubleshoot斜杠命令让 AI 分析聊天会话的调试日志。您可以选择包含
#session来选择并诊断之前的聊天会话。输入/troubleshoot后跟您的问题，例如/troubleshoot how many tokens did I use?或/troubleshoot list all paths you tried to load customizations in #session。需要启用 github.copilot.chat.agentDebugLog.enabled 。 -
智能体调试日志面板（预览版）
显示聊天会话期间智能体交互的时间轴事件日志，包括工具调用序列、LLM 请求、Token 使用情况、提示词文件发现以及错误信息。这是理解和调试聊天交互的主要工具。
打开智能体调试日志面板
- 选择“聊天”视图中的省略号 (...) 菜单，然后选择 Show Agent Debug Logs（显示智能体调试日志）。
在智能体调试日志面板中，您可以将智能体调试事件的快照附加到聊天对话中，以便向 AI 询问有关该会话的问题并排查特定交互的问题。
了解更多关于 智能体调试日志面板 的信息。
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聊天调试视图
显示每个 LLM 请求和响应的原始详细信息，包括完整的系统提示词、用户提示词、上下文以及工具调用负载。使用此视图可以检查每次交互发送给语言模型以及从模型接收到的确切数据。
打开聊天调试视图
- 选择“聊天”视图中的溢出菜单 (
...)。 - 选择 Show Chat Debug View（显示聊天调试视图）。
- 选择“聊天”视图中的溢出菜单 (
了解更多关于 聊天调试视图 的信息。
排查 MCP 服务器问题
MCP 服务器通过连接外部服务来扩展聊天功能。如果 MCP 服务器无法正常工作，您可以查看其日志并重启它。
排查 MCP 服务器问题
- 打开命令面板并运行 MCP: List Servers（MCP：列出服务器）。
- 选择一个服务器以查看其状态和可用操作。
- 选择 Show Output（显示输出）以查看服务器日志。
- 选择 Restart Server（重启服务器）以重启故障服务器。
了解更多关于 配置和调试 MCP 服务器 的信息。
提供反馈
如果您遇到无法解决的问题，请报告它们以帮助改进 GitHub Copilot
- 幽灵文本建议：将鼠标悬停在编辑器中的幽灵文本建议上，然后选择 Send Copilot Completion Feedback（发送 Copilot 补全反馈）。
- 下一次编辑建议：在编辑器左侧栏的“下一次编辑建议”菜单中，选择 Feedback（反馈）。
- 常规问题：打开 Help（帮助）> Report Issue（报告问题），选择 VS Code Extension（VS Code 扩展），然后选择 GitHub Copilot Chat。
报告问题时，请包含来自 Copilot 日志 的相关信息，以帮助诊断问题。