Peter Zhang
2026年1月12日 23:03
GitHub揭示了三种实用方法,让开发者通过自定义指令、可重用提示和专业代理来改善AI编码输出。
GitHub正在推动开发者超越基本提示,采用一个称为上下文工程的新框架——一种在正确时间向AI编码助手提供正确信息的系统化方法。这份于2026年1月12日发布的指南,概述了从GitHub Copilot获得更好结果的三种具体技术。
这个概念代表了Braintrust首席执行官Ankur Goyal所描述的"将正确的信息(以正确的格式)带给LLM"。这不太关乎巧妙的措辞,而更多关乎结构化的数据传递。
三种真正有效的技术
Harald Kirschner,微软首席产品经理,拥有深厚的VS Code和Copilot专业知识,在去年秋季的GitHub Universe上阐述了这种方法。三种方法:
自定义指令让团队定义Copilot自动遵循的编码规范、命名标准和文档样式。这些存放在.github/copilot-instructions.md文件或VS Code设置中。例如:React组件应该如何构建、Node服务中如何处理错误,或API文档格式规则。
可重用提示将频繁任务转换为标准化命令。存储在.github/prompts/*.prompts.md中,这些可以通过斜杠命令如/create-react-form触发。团队将它们用于代码审查、测试生成和项目脚手架——每次执行都相同。
自定义代理创建具有明确职责的专业AI角色。API设计代理审查接口。安全代理处理静态分析。文档代理重写注释。每个都可以包含自己的工具、约束和行为模型,在复杂工作流程中具有代理之间的交接能力。
为什么现在很重要
上下文工程在2026年初在整个AI行业获得了显著关注,在GitHub发布指南的同一周,出现了多个以企业为重点的讨论。这门学科解决了一个基本限制:当给予结构化、相关的背景信息而非原始查询时,LLM的表现会显著提升。
检索增强生成(RAG)、记忆系统和工具编排都属于这个范畴。目标不仅仅是更好的代码输出——而是减少扼杀开发者工作流程的来回提示。
对于已经使用Copilot的团队来说,实际的好处是跨存储库的一致性和更快的入职流程。新开发者继承了上下文工程设置,而不是学习关于"如何正确提示Copilot"的部落知识。
GitHub的文档包含了每种技术的设置指南,表明该公司将上下文工程视为未来AI辅助开发的核心能力。
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来源:https://blockchain.news/news/github-copilot-context-engineering-techniques
