介绍
代码评审对于维护代码质量和协作至关重要，但它们通常会造成瓶颈。 开发人员面临着漫长的审查周期、不一致的反馈以及提供可操作建议的困难，特别是在多种语言和框架之间。 小错误可能会被漏掉，并且拉取请求可能会需要几天时间才能合并。
GitHub Copilot 通过充当协作审阅者和助手来帮助解决这些挑战。 它不会取代人类，而是与他们一起捕获问题，建议改进，起草摘要，甚至自动修复漏洞。 您还可以根据自己的评审指南对 Copilot 进行自定义配置，使其查找与人工审阅者关注的模式和标准相同的内容。 这意味着 Copilot 不仅能加速评审，还能确保团队的最佳实践在各个存储库中得到一致执行。 结果是团队的评审速度更快、质量更高、认知负载更少。
高级请求单位（PRU）为 Copilot 提供最先进的功能。 每次要求 Copilot 执行一项高级别任务（例如查看整个拉取请求、在代理模式下运行或生成复杂的多步骤建议），它都会消耗一个 PRU（资源单位）。 这些高级请求为 Copilot 提供额外的处理能力和上下文深度，以提供更丰富的推理、更强大的最佳做法检查和更可靠的输出。 本课程稍后将介绍如何监视 PRU 使用情况、优化计划，并充分利用每个高级请求。
学习目标
在本模块结束时，你将能够：
- 说明 GitHub Copilot 如何简化代码评审和拉取请求。
- 确定 Copilot 添加到评审过程中的关键功能。
- 请求和解释 Copilot 评审 (GitHub.com) 并了解其限制。
- 在 IDE 本地运行 Copilot 评审并应用自定义指令。
- 利用高级请求单位（PRU）进行更深入、更丰富的上下文分析。
- 使用规则集和状态检查跨存储库自动执行 Copilot 评审。
- 负责任地应用科皮洛特的建议，将它们与人的判断和测试相结合。
先决条件
- 一个 GitHub 帐户
- 在帐户上启用 GitHub Copilot （Copilot Pro、Copilot Pro+、Business 或 Enterprise 计划建议用于完整代码评审功能）。
- 基本熟悉拉取请求和代码评审 - 创建 PR、留下评论和合并更改。
如果计划在提交拉取请求之前在本地使用 Copilot 评审，建议使用开发环境（如 Visual Studio Code 或 JetBrains IDE，虽然是可选的，但还是推荐使用）。