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由 OpenAI 提供支援的 GitHub Copilot 正在透過加速從初始程式碼建立到生產就緒實施的開發工作流程來改變軟體開發的遊戲規則。 GitHub Copilot 可使用得自公開可用來源的自然語言和數十億行原始程式碼 (包括公用 GitHub 存放庫中的程式碼) 進行訓練，從而理解您專案的複雜細節。 這可讓 GitHub Copilot 為您提供更多上下文感知建議，幫助您快速交付程式碼變更並自動執行例行開發任務。

但是為了充分利用 GitHub Copilot 並最大限度地提高您的開發速度，您需要了解提示工程。 提示工程是指您如何精確且有效率地告訴 GitHub Copilot 您需要什麼。 它返回的代碼質量，以及迭代到完美解決方案的速度，取決於您的提示的清晰度和戰略性。

在此課程模組中，您將會了解：

• 提示工程原則、最佳做法，以及 GitHub Copilot 如何從提示中學習，以提供內容感知回應，以加速開發週期。
• 先進的提示策略，包括角色提示和聊天記錄管理，以更少的迭代獲得更好的結果。
• GitHub Copilot 如何處理使用者提示以有效率地產生回應或程式碼建議的基礎流程。
• GitHub Copilot 中程式碼建議和聊天的資料流程。
• LLM (大型語言模型) 及其在 GitHub Copilot 和提示中的角色。
• 如何製作有效的提示來優化 GitHub Copilot 的效能，確保每個程式碼建議的精確性和相關性，同時最大限度地減少修訂週期。
• 提示和 Copilot 回應之間的複雜關係可簡化您的開發工作流程。
• Copilot 如何在不同的情況下 (包括安全傳輸和內容篩選) 如何處理來自提示的資料。