GitHub Copilot Chat是一个聊天界面，您可以通过它与GitHubCoPilot进行交互，在GitHub.com和支持的IDE中询问和接收与编码相关的问题的答案。聊天界面提供了对编码信息和支持的访问，而无需您浏览文档或搜索在线论坛。有关GitHub Copilot的更多信息，请参阅“关于GitHub Copilot Individual", "关于GitHub Copilot业务、“和”关于GitHub Copilot Enterprise”
GitHub Copilot Chat可以回答一系列与编码相关的问题，主题包括语法、编程概念、测试用例、调试等。GitHub Copilot Chat不是为回答非编码问题或提供编码以外主题的一般信息而设计的。
GitHub Copilot Chat支持的主要语言是英语。
GitHub Copilot Chat通过结合自然语言处理和机器学习来理解您的问题并为您提供答案。这个过程可以分解为多个步骤。
用户的输入提示由Copilot Chat系统预先处理，并结合上下文信息（例如，用户当前查看的存储库的名称和用户打开的文件），发送到大型语言模型。用户输入可以采用代码段或纯语言的形式。
大型语言模型将接受提示，收集其他上下文（例如存储在GitHub上的存储库数据或Bing的搜索结果），并根据提示提供响应。该系统仅用于回答与编码相关的问题。
然后，预处理的提示将通过Copilot Chat语言模型传递，该模型是一个经过大量文本数据训练的神经网络。语言模型分析输入提示。
语言模型根据对输入提示和提供给它的上下文的分析生成响应。语言模型可以收集额外的上下文并根据提示提供响应。此响应可以采用生成代码、代码建议或现有代码解释的形式。
当您使用@github公司聊天参与者Copilot chat将能够从GitHub.com上存储的代码和Bing的搜索结果中收集上下文（如果管理员启用）。
Copilot Chat生成的响应被格式化并呈现给用户。Copilot Chat可以使用语法突出显示、缩进和其他格式功能来为生成的响应增加清晰度。根据用户的问题类型，还可以提供指向生成响应时模型使用的上下文的链接，例如源代码文件或文档。
GitHub Copilot Chat旨在为您的问题提供最相关的答案。然而，它可能并不总是能提供您想要的答案。Copilot Chat的用户负责审查和验证系统生成的响应，以确保其准确和适当。此外，作为我们产品开发过程的一部分，我们开展红队合作，以了解并提高Copilot Chat的安全性。输入提示和输出完成通过内容过滤器运行。内容过滤系统检测并阻止特定类别内容的输出，包括有害、攻击性或非主题内容。有关改进GitHub Copilot Chat性能的更多信息，请参阅“提高GitHub Copilot聊天的性能”
GitHub Copilot Chat可以在各种场景中提供编码帮助。
Copilot Chat可以根据编辑器中打开的代码或编辑器中高亮显示的代码片段生成代码片段，从而帮助您编写单元测试用例。这可以帮助您编写测试用例，而无需在重复任务上花费太多时间。例如，如果您正在为特定函数编写测试用例，可以使用Copilot Chat根据函数的签名和正文建议可能的输入参数和预期的输出值。Copilot Chat还可以根据代码的上下文和语义建议断言，以确保函数正常工作。
Copilot Chat还可以帮助您为可能难以手动识别的边缘案例和边界条件编写测试案例。例如，Copilot Chat可以建议错误处理、空值或意外输入类型的测试用例，帮助您确保代码的健壮性和弹性。然而，重要的是要注意，生成的测试用例可能不会涵盖所有可能的场景，并且仍然需要手动测试和代码审查来确保代码的质量。有关生成单元测试用例的更多信息，请参阅“询问GitHub Copilot关于代码的聊天问题”
通过生成代码功能和用途的自然语言描述，Copilot Chat可以帮助解释所选代码。如果您想了解代码的行为，或者对于需要了解代码如何工作的非技术涉众来说，这可能很有用。例如，如果您在代码编辑器中选择一个函数或代码块，Copilot Chat可以生成一个自然语言描述，说明代码的作用以及它如何融入整个系统。这可以包括诸如函数的输入和输出参数、它的依赖项以及它在更大应用程序中的用途等信息。
Copilot Chat还可以建议对选定代码的潜在改进，例如改进错误和边缘情况的处理，或者更改逻辑流以使代码更具可读性。
通过生成解释和建议相关文档，Copilot Chat可以帮助您理解所选代码，从而改进协作和更有效的软件开发。然而，需要注意的是，生成的解释和文档可能并不总是准确或完整的，因此您需要检查Copilot Chat的输出，偶尔也需要更正。
Copilot Chat可以根据错误或问题的上下文建议代码片段和解决方案，从而为代码中的错误提供修复。如果您正在努力确定错误的根本原因，或者需要最佳修复方法的指导，这可能会很有用。例如，如果您的代码生成错误消息或警告，Copilot Chat可以根据错误消息、代码语法和周围代码建议可能的修复方法。
Copilot Chat可以建议对变量、控制结构或函数调用进行更改，以解决问题，并生成可并入代码库的代码片段。然而，重要的是要注意，建议的修复可能并不总是最佳的或完整的，因此您需要检查和测试建议。
您可以向Copilot Chat寻求有关特定编码问题的帮助或澄清，并以自然语言格式或代码片段格式接收响应。
Copilot Chat生成的响应将使用模型的训练数据集回答您的问题。
当您使用@github公司聊天参与者，生成的响应可能还会使用Bing的搜索结果、存储库中的代码以及知识库中的Markdown文档。
这对程序员来说是一个有用的工具，因为它可以为常见的编码任务和挑战提供指导和支持。
Copilot Chat可以支持广泛的实际应用程序，如代码生成、代码分析和代码修复，每种应用程序都具有不同的性能指标和缓解策略。为了提高性能并解决Copilot Chat的一些局限性，您可以采取多种措施。有关Copilot Chat局限性的更多信息，请参阅“GitHub Copilot聊天的局限性”
Copilot Chat旨在专门解决与编码相关的查询。因此，将提示限制为编码问题或任务可以提高模型的输出质量。
虽然Copilot Chat是生成代码的强大工具，但重要的是要将其用作工具，而不是人工编程的替代品。您应该始终检查和测试Copilot Chat生成的代码，以确保它符合您的要求，并且没有错误或安全问题。
虽然Copilot Chat可以生成语法正确的代码，但它可能并不总是安全的。您应该始终遵循安全编码的最佳实践，例如避免硬编码密码或SQL注入漏洞，以及遵循代码审查最佳实践，以解决Copilot Chat的局限性。
如果您在Copilot Chat中遇到任何问题或限制，我们建议您通过分享反馈IDE的Copilot Chat界面中的链接。这可以帮助开发人员改进工具并解决任何问题或限制。
Copilot Chat是一项新技术，可能会随着时间的推移而发展。您应该及时了解该工具的任何更新或更改，以及可能出现的任何新的安全风险或最佳实践。默认情况下，在Visual Studio代码、Visual Studio和JetBrains IDE套件中启用了自动扩展更新。对于GitHub.com上的GitHub Copilot聊天，您将始终能够获得最新的产品体验。如果启用了自动更新，当您打开IDE时，Copilot Chat将自动更新到最新版本。有关IDE中自动更新的详细信息，请参阅Visual Studio代码文档,Visual Studio文档和JetBrains IDE的文档.
根据您的代码库和输入数据等因素，使用Copilot Chat时可能会体验到不同级别的性能。以下信息旨在帮助您了解适用于Copilot Chat的系统限制和有关性能的关键概念。
Copilot Chat已经接受了大量代码的培训，但范围仍然有限，可能无法处理更复杂的代码结构或晦涩的编程语言。对于每种语言，您收到的建议的质量可能取决于该语言的培训数据的数量和多样性。例如，JavaScript在公共存储库中表现良好，是GitHub Copilot最受支持的语言之一。对于Copilot Chat提供帮助来说，公共存储库中表示较少的语言可能更具挑战性。此外，Copilot Chat只能根据编写的代码的上下文建议代码，因此它可能无法识别更大的设计或架构问题。
Copilot的培训数据是从现有的代码库中提取的，其中可能包含该工具可能永久存在的偏见和错误。此外，Copilot Chat可能偏向于某些编程语言或编码风格，这可能导致次优或不完整的代码建议。
Copilot Chat根据所写代码的上下文生成代码，如果使用不当，可能会暴露敏感信息或漏洞。在使用Copilot Chat为安全敏感应用程序生成代码时，您应该小心，并始终彻底检查和测试生成的代码。
Copilot Chat能够生成新代码，这是以概率的方式实现的。虽然它生成与训练集中的代码匹配的代码的概率很低，但Copilot Chat建议可能包含与训练集中代码匹配的一些代码片段。Copilot Chat使用过滤器阻止与GitHub存储库上的公共代码匹配，但您应该始终采取与使用非独立来源的材料编写的任何代码相同的预防措施，包括确保其适用性的预防措施。其中包括严格的测试、IP扫描和安全漏洞检查。在查看生成的代码之前，您应该确保IDE或编辑器不会自动编译或运行生成的代码。
Copilot Chat的一个局限性是，它可能生成看似有效但实际上在语义或语法上可能不正确的代码，或者可能无法准确反映开发人员的意图。为了降低代码不准确的风险，您应该仔细检查和测试生成的代码，尤其是在处理关键或敏感应用程序时。您还应该确保生成的代码符合最佳实践和设计模式，并符合代码库的总体架构和风格。
Copilot Chat不是为了回答非编码问题而设计的，因此它的回答在这些情况下可能并不总是准确或有帮助的。如果用户问Copilot Chat一个非编码问题，它可能会生成一个无关或无意义的答案，或者可能只是表明它无法提供有用的回答。
当您使用@github公司聊天参与者GitHub Copilot chat可以使用Bing搜索来帮助回答您的问题（如果管理员已启用此功能）。
GitHub企业管理员可以为整个企业启用Bing，也可以将此决策委托给组织管理员。有关详细信息，请参阅“在企业中强制实施GitHub Copilot策略”
利用Bing时，Copilot将使用提示的内容以及其他可用的上下文，以您的名义生成Bing搜索查询，并发送到Bing搜索API。Copilot将提供搜索结果及其响应的链接。发送到Bing的搜索查询由Microsoft的隐私声明.
有关如何使用GitHub Copilot Chat的详细信息，请参阅：
GitHub Copilot Chat是一个聊天界面，您可以通过它与GitHubCoPilot进行交互，在GitHub.com和支持的IDE中询问和接收与编码相关的问题的答案。聊天界面提供了对编码信息的访问和支持，而无需浏览文档或搜索在线论坛。有关GitHub Copilot的更多信息，请参阅“关于GitHub Copilot Individual", "关于GitHub Copilot业务、“和”关于GitHub Copilot Enterprise”
GitHub Copilot Chat可以回答一系列与编码相关的问题，主题包括语法、编程概念、测试用例、调试等。GitHub Copilot Chat不是为回答非编码问题或提供编码以外主题的一般信息而设计的。
GitHub Copilot Chat支持的主要语言是英语。
GitHub Copilot Chat通过结合自然语言处理和机器学习来理解您的问题并为您提供答案。这个过程可以分解为多个步骤。
用户的输入提示由Copilot Chat系统预先处理，并结合上下文信息（例如，用户当前查看的存储库的名称和用户打开的文件），发送到大型语言模型。用户输入可以采用代码段或纯语言的形式。
大型语言模型将接受提示，收集其他上下文（例如存储在GitHub上的存储库数据或Bing的搜索结果），并根据提示提供响应。该系统仅用于回答与编码相关的问题。
然后，预处理的提示将通过Copilot Chat语言模型传递，该模型是一个经过大量文本数据训练的神经网络。语言模型分析输入提示。
语言模型根据对输入提示和提供给它的上下文的分析生成响应。语言模型可以收集额外的上下文并根据提示提供响应。此响应可以采用生成代码、代码建议或现有代码解释的形式。
当您使用@github公司聊天参与者Copilot chat将能够从GitHub.com上存储的代码和Bing的搜索结果中收集上下文（如果管理员启用）。
Copilot Chat生成的响应被格式化并呈现给用户。Copilot Chat可以使用语法突出显示、缩进和其他格式功能来为生成的响应增加清晰度。根据用户的问题类型，还可以提供指向生成响应时模型使用的上下文的链接，例如源代码文件或文档。
GitHub Copilot Chat旨在为您的问题提供最相关的答案。然而，它可能并不总是能提供您想要的答案。Copilot Chat的用户负责审查和验证系统生成的响应，以确保其准确和适当。此外，作为我们产品开发过程的一部分，我们开展红队合作，以了解并提高Copilot Chat的安全性。输入提示和输出完成通过内容过滤器运行。内容过滤系统检测并阻止特定类别内容的输出，包括有害、攻击性或非主题内容。有关改进GitHub Copilot Chat性能的更多信息，请参阅“提高GitHub Copilot聊天的性能”
GitHub Copilot Chat可以在各种场景中提供编码帮助。
Copilot Chat可以根据编辑器中打开的代码或编辑器中高亮显示的代码片段生成代码片段，从而帮助您编写单元测试用例。这可以帮助您编写测试用例，而无需在重复任务上花费太多时间。例如，如果您正在为特定函数编写测试用例，可以使用Copilot Chat根据函数的签名和正文建议可能的输入参数和预期的输出值。Copilot Chat还可以根据代码的上下文和语义建议断言，以确保函数正常工作。
Copilot Chat还可以帮助您为可能难以手动识别的边缘情况和边界条件编写测试用例。例如，Copilot Chat可以建议错误处理、空值或意外输入类型的测试用例，帮助您确保代码的健壮性和弹性。然而，重要的是要注意，生成的测试用例可能不会涵盖所有可能的场景，并且仍然需要手动测试和代码审查来确保代码的质量。有关生成单元测试用例的更多信息，请参阅“询问GitHub Copilot关于代码的聊天问题”
通过生成代码功能和用途的自然语言描述，Copilot Chat可以帮助解释所选代码。如果您想了解代码的行为，或者对于需要了解代码如何工作的非技术涉众来说，这可能很有用。例如，如果您在代码编辑器中选择一个函数或代码块，Copilot Chat可以生成一个自然语言描述，说明代码的作用以及它如何融入整个系统。这可以包括诸如函数的输入和输出参数、它的依赖项以及它在更大应用程序中的用途等信息。
Copilot Chat还可以建议对所选代码进行潜在的改进，例如改进对错误和边缘情况的处理，或者更改逻辑流以使代码更具可读性。
通过生成解释和建议相关文档，Copilot Chat可以帮助您理解所选代码，从而改进协作和更有效的软件开发。然而，需要注意的是，生成的解释和文档可能并不总是准确或完整的，因此您需要检查Copilot Chat的输出，偶尔也需要更正。
Copilot Chat可以根据错误或问题的上下文建议代码片段和解决方案，从而为代码中的错误提供修复。如果您正在努力确定错误的根本原因，或者需要最佳修复方法的指导，这可能会很有用。例如，如果您的代码生成错误消息或警告，Copilot Chat可以根据错误消息、代码语法和周围代码建议可能的修复方法。
Copilot Chat可以建议对变量、控制结构或函数调用进行更改，以解决问题，并生成可并入代码库的代码片段。然而，重要的是要注意，建议的修复可能并不总是最佳的或完整的，因此您需要检查和测试建议。
您可以向Copilot Chat寻求有关特定编码问题的帮助或澄清，并以自然语言格式或代码片段格式接收响应。
Copilot Chat生成的响应将使用模型的训练数据集回答您的问题。
这对程序员来说是一个有用的工具，因为它可以为常见的编码任务和挑战提供指导和支持。
Copilot Chat可以支持广泛的实际应用程序，如代码生成、代码分析和代码修复，每种应用程序都具有不同的性能指标和缓解策略。为了提高性能并解决Copilot Chat的一些局限性，您可以采取多种措施。有关Copilot Chat局限性的更多信息，请参阅“GitHub Copilot聊天的局限性”
Copilot Chat旨在专门解决与编码相关的查询。因此，将提示限制为编码问题或任务可以提高模型的输出质量。
虽然Copilot Chat是生成代码的强大工具，但重要的是要将其用作工具，而不是人工编程的替代品。您应该始终检查和测试Copilot Chat生成的代码，以确保它符合您的要求，并且没有错误或安全问题。
虽然Copilot Chat可以生成语法正确的代码，但它可能并不总是安全的。您应该始终遵循安全编码的最佳实践，例如避免硬编码密码或SQL注入漏洞，以及遵循代码审查最佳实践，以解决Copilot Chat的局限性。
如果您在Copilot Chat中遇到任何问题或限制，我们建议您通过分享反馈IDE的Copilot Chat界面中的链接。这可以帮助开发人员改进工具并解决任何问题或限制。
Copilot Chat是一项新技术，可能会随着时间的推移而发展。您应该及时了解该工具的任何更新或更改，以及可能出现的任何新的安全风险或最佳实践。默认情况下，在Visual Studio代码、Visual Studio和JetBrains IDE套件中启用了自动扩展更新。对于GitHub.com上的GitHub Copilot聊天，您将始终能够获得最新的产品体验。如果启用了自动更新，当您打开IDE时，Copilot Chat将自动更新到最新版本。有关IDE中自动更新的详细信息，请参阅Visual Studio代码文档,Visual Studio文档和JetBrains IDE的文档.
根据代码库和输入数据等因素，使用Copilot Chat时可能会遇到不同的性能级别。以下信息旨在帮助您了解适用于Copilot Chat的系统限制和有关性能的关键概念。
Copilot Chat已经接受了大量代码的培训，但范围仍然有限，可能无法处理更复杂的代码结构或晦涩的编程语言。对于每种语言，您收到的建议的质量可能取决于该语言的培训数据的数量和多样性。例如，JavaScript在公共存储库中表现良好，是GitHub Copilot最受支持的语言之一。对于Copilot Chat提供帮助来说，公共存储库中表示较少的语言可能更具挑战性。此外，Copilot Chat只能根据编写的代码的上下文建议代码，因此它可能无法识别更大的设计或架构问题。
Copilot的培训数据是从现有的代码库中提取的，其中可能包含该工具可能永久存在的偏见和错误。此外，Copilot Chat可能偏向于某些编程语言或编码风格，这可能导致代码建议不理想或不完整。
Copilot Chat根据正在编写的代码的上下文生成代码，如果不小心使用，这些代码可能会暴露敏感信息或漏洞。在使用Copilot Chat为安全敏感应用程序生成代码时，您应该小心，并始终彻底检查和测试生成的代码。
Copilot Chat能够生成新代码，这是以概率的方式实现的。虽然它生成与训练集中的代码匹配的代码的概率很低，但Copilot Chat建议可能包含与训练集中代码匹配的一些代码片段。Copilot Chat使用过滤器阻止与GitHub存储库上的公共代码匹配，但您应该始终采取与使用非独立来源的材料编写的任何代码相同的预防措施，包括确保其适用性的预防措施。其中包括严格的测试、IP扫描和安全漏洞检查。在查看生成的代码之前，您应该确保IDE或编辑器不会自动编译或运行生成的代码。
Copilot Chat的一个局限性是，它可能生成看似有效但实际上在语义或语法上可能不正确的代码，或者可能无法准确反映开发人员的意图。为了降低代码不准确的风险，您应该仔细审查和测试生成的代码，尤其是在处理关键或敏感的应用程序时。您还应该确保生成的代码符合最佳实践和设计模式，并符合代码库的总体架构和风格。
Copilot Chat不是为了回答非编码问题而设计的，因此在这些情况下，它的回答可能并不总是准确或有用的。如果用户问Copilot Chat一个非编码问题，它可能会生成一个无关或无意义的答案，或者可能只是表明它无法提供有用的回答。
有关如何使用GitHub Copilot Chat的详细信息，请参阅：
GitHub Copilot Chat是一个聊天界面，您可以通过它与GitHubCoPilot进行交互，在GitHub.com和支持的IDE中询问和接收与编码相关的问题的答案。聊天界面提供了对编码信息和支持的访问，而无需您浏览文档或搜索在线论坛。有关GitHub Copilot的更多信息，请参阅“关于GitHub Copilot Individual", "关于GitHub Copilot业务、“和”关于GitHub Copilot Enterprise”
GitHub Copilot Chat可以回答一系列与编码相关的问题，主题包括语法、编程概念、测试用例、调试等。GitHub Copilot Chat不是为回答非编码问题或提供编码以外主题的一般信息而设计的。
GitHub Copilot Chat支持的主要语言是英语。
GitHub Copilot Chat通过结合自然语言处理和机器学习来理解您的问题并为您提供答案。这个过程可以分解为多个步骤。
用户的输入提示由Copilot Chat系统预先处理，并结合上下文信息（例如，用户当前查看的存储库的名称和用户打开的文件），发送到大型语言模型。用户输入可以采用代码段或纯语言的形式。
大型语言模型将接受提示，收集额外的上下文（例如存储在GitHub上的存储库数据或Bing的搜索结果），并根据提示提供响应。该系统仅用于回答与编码相关的问题。
然后，预处理的提示将通过Copilot Chat语言模型传递，该模型是一个经过大量文本数据训练的神经网络。语言模型分析输入提示。
语言模型根据对输入提示和提供给它的上下文的分析生成响应。语言模型可以收集额外的上下文并根据提示提供响应。此响应可以采用生成代码、代码建议或现有代码解释的形式。
Copilot Chat生成的响应被格式化并呈现给用户。Copilot Chat可能会使用语法高亮显示、缩进和其他格式化功能来增加生成响应的清晰度。根据用户的问题类型，还可以提供指向生成响应时模型使用的上下文的链接，例如源代码文件或文档。
GitHub Copilot Chat旨在为您的问题提供最相关的答案。然而，它可能并不总是能提供您想要的答案。Copilot Chat的用户负责审查和验证系统生成的响应，以确保其准确和适当。此外，作为我们产品开发过程的一部分，我们开展红队合作，以了解并提高Copilot Chat的安全性。输入提示和输出完成通过内容过滤器运行。内容过滤系统检测并阻止特定类别内容的输出，包括有害、攻击性或非主题内容。有关改进GitHub Copilot Chat性能的更多信息，请参阅“提高GitHub Copilot聊天的性能”
GitHub Copilot Chat可以在各种场景中提供编码帮助。
Copilot Chat可以根据编辑器中打开的代码或编辑器中高亮显示的代码片段生成代码片段，从而帮助您编写单元测试用例。这可以帮助您编写测试用例，而无需在重复任务上花费太多时间。例如，如果您正在为特定函数编写测试用例，则可以使用Copilot Chat根据函数的签名和正文建议可能的输入参数和预期输出值。Copilot Chat还可以根据代码的上下文和语义建议断言，以确保函数正常工作。
Copilot Chat还可以帮助您为可能难以手动识别的边缘情况和边界条件编写测试用例。例如，Copilot Chat可以建议错误处理、空值或意外输入类型的测试用例，帮助您确保代码的健壮性和弹性。然而，重要的是要注意，生成的测试用例可能不会涵盖所有可能的场景，并且仍然需要手动测试和代码审查来确保代码的质量。有关生成单元测试用例的更多信息，请参阅“询问GitHub Copilot关于代码的聊天问题”
通过生成代码功能和用途的自然语言描述，Copilot Chat可以帮助解释所选代码。如果您想了解代码的行为，或者对于需要了解代码如何工作的非技术涉众来说，这可能很有用。例如，如果您在代码编辑器中选择一个函数或代码块，Copilot Chat可以生成一个自然语言描述，说明代码的作用以及它如何融入整个系统。这可以包括诸如函数的输入和输出参数、它的依赖项以及它在更大应用程序中的用途等信息。
Copilot Chat还可以建议对选定代码的潜在改进，例如改进错误和边缘情况的处理，或者更改逻辑流以使代码更具可读性。
通过生成解释和建议相关文档，Copilot Chat可以帮助您理解所选代码，从而改善协作和更有效的软件开发。然而，需要注意的是，生成的解释和文档可能并不总是准确或完整的，因此您需要检查Copilot Chat的输出，偶尔也需要更正。
Copilot Chat可以根据错误或问题的上下文建议代码片段和解决方案，从而为代码中的错误提供修复。如果您正在努力确定错误的根本原因，或者需要最佳修复方法的指导，这可能会很有用。例如，如果您的代码生成错误消息或警告，Copilot Chat可以根据错误消息、代码语法和周围代码建议可能的修复方法。
Copilot Chat可以建议对变量、控制结构或函数调用进行更改，以解决问题，并生成可并入代码库的代码片段。然而，重要的是要注意，建议的修复可能并不总是最佳的或完整的，因此您需要检查和测试建议。
您可以向Copilot Chat寻求有关特定编码问题的帮助或澄清，并以自然语言格式或代码片段格式接收响应。
Copilot Chat生成的响应将使用模型的训练数据集回答您的问题。
这对程序员来说是一个有用的工具，因为它可以为常见的编码任务和挑战提供指导和支持。
Copilot Chat可以支持广泛的实际应用程序，如代码生成、代码分析和代码修复，每种应用程序都具有不同的性能指标和缓解策略。为了提高性能并解决Copilot Chat的一些局限性，您可以采取多种措施。有关Copilot Chat局限性的更多信息，请参阅“GitHub Copilot聊天的局限性”
Copilot Chat旨在专门解决与编码相关的查询。因此，将提示限制为编码问题或任务可以提高模型的输出质量。
虽然Copilot Chat是生成代码的强大工具，但重要的是要将其用作工具，而不是人工编程的替代品。您应该始终检查和测试Copilot Chat生成的代码，以确保它符合您的要求，并且没有错误或安全问题。
虽然Copilot Chat可以生成语法正确的代码，但它可能并不总是安全的。您应该始终遵循安全编码的最佳实践，例如避免硬编码密码或SQL注入漏洞，以及遵循代码审查最佳实践，以解决Copilot Chat的局限性。
如果您在Copilot Chat中遇到任何问题或限制，我们建议您通过分享反馈IDE的Copilot Chat界面中的链接。这可以帮助开发人员改进工具并解决任何问题或限制。
Copilot Chat是一项新技术，可能会随着时间的推移而发展。您应该及时了解该工具的任何更新或更改，以及可能出现的任何新的安全风险或最佳实践。默认情况下，在Visual Studio代码、Visual Studio和JetBrains IDE套件中启用了自动扩展更新。对于GitHub.com上的GitHub Copilot聊天，您将始终能够获得最新的产品体验。如果启用了自动更新，当您打开IDE时，Copilot Chat将自动更新到最新版本。有关IDE中自动更新的详细信息，请参阅Visual Studio代码文档,Visual Studio文档和JetBrains IDE的文档.
根据您的代码库和输入数据等因素，使用Copilot Chat时可能会体验到不同级别的性能。以下信息旨在帮助您了解适用于Copilot Chat的系统限制和有关性能的关键概念。
Copilot Chat已经接受了大量代码的培训，但范围仍然有限，可能无法处理更复杂的代码结构或晦涩的编程语言。对于每种语言，您收到的建议的质量可能取决于该语言的培训数据的数量和多样性。例如，JavaScript在公共存储库中表现良好，是GitHub Copilot最受支持的语言之一。对于Copilot Chat提供帮助来说，公共存储库中表示较少的语言可能更具挑战性。此外，Copilot Chat只能根据编写的代码的上下文建议代码，因此它可能无法识别更大的设计或架构问题。
Copilot的培训数据是从现有的代码库中提取的，其中可能包含该工具可能永久存在的偏见和错误。此外，Copilot Chat可能偏向于某些编程语言或编码风格，这可能导致次优或不完整的代码建议。
Copilot Chat根据所写代码的上下文生成代码，如果使用不当，可能会暴露敏感信息或漏洞。在使用Copilot Chat为安全敏感应用程序生成代码时，您应该小心，并始终彻底检查和测试生成的代码。
Copilot Chat能够生成新代码，这是以概率的方式实现的。虽然它生成与训练集中的代码匹配的代码的概率很低，但Copilot Chat建议可能包含与训练集中代码匹配的一些代码片段。Copilot Chat使用过滤器阻止与GitHub存储库上的公共代码匹配，但您应该始终采取与使用非独立来源的材料编写的任何代码相同的预防措施，包括确保其适用性的预防措施。其中包括严格的测试、IP扫描和安全漏洞检查。在查看生成的代码之前，您应该确保IDE或编辑器不会自动编译或运行生成的代码。
Copilot Chat的一个局限性是，它可能生成看似有效但实际上在语义或语法上可能不正确的代码，或者可能无法准确反映开发人员的意图。为了降低代码不准确的风险，您应该仔细检查和测试生成的代码，尤其是在处理关键或敏感应用程序时。您还应该确保生成的代码符合最佳实践和设计模式，并符合代码库的总体架构和风格。
Copilot Chat不是为了回答非编码问题而设计的，因此它的回答在这些情况下可能并不总是准确或有帮助的。如果用户问Copilot Chat一个非编码问题，它可能会生成一个无关或无意义的答案，或者可能只是表明它无法提供有用的回答。
有关如何使用GitHub Copilot Chat的详细信息，请参阅：