自定义功能实战

你可能已经看过不少关于 VS Code 自定义功能的视频了。

像提示词文件、自定义指令、智能体技能、自定义智能体和钩子等功能,单独理解起来都很容易。但真正理解它们的最好方法,是在一个真实的项目中看它们如何协同工作。

在本指南中,我们将从零开始构建一个应用,并在整个工作流中运用多种自定义功能。

先决条件

开始之前:你需要安装 VS Code Insiders,并设置好 GitHub Copilot 和 GitHub Copilot Chat 扩展并完成登录。

项目:代码仓库分析器 (Repo Analyzer)

我们要构建的应用叫作 Repo Analyzer(代码仓库分析器)。

它的目的很简单:输入 GitHub 仓库的 URL,分析其代码库,并根据 1 到 10 的评分标准对项目的质量进行评级。

它还会提供改进分数的建议,帮助开发者了解哪些改动能让项目变得更强。

各项功能的协同工作

本项目同时使用了多种自定义功能。

每一项功能都处理工作流中的特定环节:

  • 自定义智能体 (Custom Agent) → 应用街机风格的视觉设计
  • 智能体技能 (Agent Skill) → 当功能发生变动时自动更新 README
  • 自定义指令 (Custom Instructions) → 确保应用 SOLID 原则和无障碍标准
  • 提示词文件 (Prompt File) → 简化打开文件中的冗余代码
  • 钩子 (Hook) → 在修改后自动格式化文件

这能节省时间,因为你无需手动重复这些指令。

使用自定义智能体构建应用

Screenshot of the arcade app builder custom agent selected in Copilot Chat

首先,选择 Arcade App Builder(街机应用构建器)自定义智能体。

该智能体已经理解了项目的设计语言和架构风格。当要求它创建 Repo Analyzer 应用时,它会自动应用街机风格的主题。

提示词: 请创建一个应用,它能接收 GitHub 仓库的 URL 并分析代码,根据 1 到 10 的评分标准对质量进行评级,并提供改进分数的建议。

Screenshot of the initial Repo Analyzer app generated by the custom agent

结果得到了一个功能可用的应用初版,包含了样式和验证逻辑。

测试应用

应用生成后,可以针对真实的仓库进行测试。

Screenshot of the Repo Analyzer app showing a code quality score and recommendations for a repository

例如,输入一个 GitHub 项目的 URL,会返回:

  • 整体评分
  • 具体改进建议
  • 文档或结构方面的优化建议

这使得该应用即便在第一个迭代版本中也具有实用价值。

测试 README 技能

接下来,测试 Update README(更新 README)技能。

当应用创建时,我们可以添加一个 readme。

提示词: 为该项目创建一个 README。

之后,如果添加或删除了功能,该技能会自动更新 README 以反映这些变化。

例如,你可以确认 README 中提到了深色/浅色模式功能。在移除此功能后,README 会自动更新,不再引用该功能。

提示词: 从应用中移除深色模式 / 浅色模式功能。

验证自定义指令

Screenshot of Copilot Chat confirming that SOLID principles were applied during code generation

在开发过程中,自定义指令会自动应用。

无需明确提示,Copilot 会确认它遵循了:

  • SOLID 原则

这确保了应用的构建符合你预先定义的标准。

测试钩子 (Hooks)

当文件被修改时,钩子会在后台运行。

例如,在更改 README 标题后,钩子会自动格式化文件,无需额外步骤。

提示词: 请修改 README,将名称从 Repo Analyzer 改为 Fantastic Repo Analyzer。

这能保证文件在变更时保持整洁和统一。

测试提示词文件 (Prompt files)

最后,使用 Simplify Code(简化代码)提示词文件。

该提示词会分析当前打开的文件,寻找:

  • 冗余或啰嗦的代码
  • 死代码
  • 可简化的机会

随后,它会准确解释做了哪些改动以及原因。

提示词: 简化当前打开文件的代码。

这一点特别有用,因为代码简化是你可能需要在多个文件中重复执行的操作。

为何这很重要

此演示展示了全貌。

你不再需要每次都手动要求 Copilot 遵循标准、更新文档、格式化文件或简化代码,这些系统会自动协同工作。

结果就是:

  • 更快的开发工作流
  • 更少的重复性提示词输入
  • 更一致的输出结果

这代表了一种转变:

从“单一提示词”到“集成式工作流”

你不再是一次只向 AI 发送一个请求。

你正在构建一个环境,让多个 AI 系统在开发过程中自动协作。

你的挑战

现在轮到你了。

构建我们在本指南中创建的 Repo Analyzer 应用,利用我们使用的自定义功能(或者创建你自己的!),并对其进行扩展。

创意点:

  • 添加通过身份验证访问私有仓库的支持
  • 对代码质量、安全或性能问题进行更深入的分析
  • 构建一个分析仪表板,并排比较多个仓库
  • 添加 AI 生成的改进建议,并附带代码示例

在你的工作流中综合使用这些自定义功能:

  • 使用 自定义智能体 来维护一致的设计或架构
  • 使用 自定义指令 来强制执行 SOLID 等编码标准或无障碍标准
  • 使用 技能 来自动化诸如更新文档之类的重复性任务
  • 使用 钩子 在后台自动格式化或验证文件
  • 使用 提示词文件 来处理你经常需要重复执行的任务

完成后,复盘一下每项自定义功能如何帮助减少重复劳动并提升了项目的统一性。

你结合使用这些系统的次数越多,你的工作流就会变得越快、越一致。

彩蛋: 如果你想分享你的学习成果,请在评论区提供你的项目 GitHub 仓库链接,并在项目中附上一个详细说明你所做工作的 README。我们非常期待看到你的作品。

编程愉快!

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