今天下午我解决一个小问题的时候，在 Copilot 的帮助下快速给出了修复，这个工具似乎有些超过期望了，所以突然想写篇文章分享这个目前我最愿意付费的 AI 工具。
Copilot 价格是每个月 10 美金，但我至今还没付费过，感谢微软支持开源，从测试阶段就邀请我试用，到现在还一直在免费使用。Github 应该有些政策，比如如果你持续给一些 star 数比较多的开源项目做贡献，就可以免费使用 Copilot：
我会给出日常碰到过的一些具体的实际案例截图，以方便你更直观地感受到这个工具准确度。
Manual 类查询
我们在编程过程中经常会碰到一些命令的参数记不太清楚，这种问题很适合问 Copilot。这比自己去 Google 的感受好很多，因为他几乎能完全理解用户说的自然语言，而且给出的答案简介明了：
比 Google 更好的地方在于上下文的交谈，比如我继续基于上面的问题说我的想法，他就能继续给出反馈，比如我说大概有个类似 --exact 的参数，Copilot 会继续给出使用案例。
Copilot 非常善于回答对这种 manual 类的问题，因为这是有标准答案的，并且我作为用户对这些是有判断的，只是我们细节上记不清楚了。
还有一次我发现跑测试的时候挂了，分析下来是这个命令行失败了（但既然 CI 是过的，所以必然只是在 MacOs 下失败了)：
diff -u --strip-trailing-cr -r -q A_file.txt A_file.txt这是在 diff 同一个文件，所以必然应该返回 0，但在 MacOS 下这个命令会报错：
✗ diff -u --strip-trailing-cr -r -q ./x.py ./x.py
error: conflicting output format options.
blah blah 一大堆错误
blah blah 一大堆错误 我知道这里面肯定是有参数冲突了，但我具体不知道是哪两个冲突了，所以这时候我问 Copilot：
可以看到这个解释非常清楚，并且帮我找到了问题的根源，所以我就能很快地发 PR 修复这个问题，并且我 PR 里的描述基本都是从 Copilot 里来的：
Fix diff option conflict in UI test #109036
给出示例代码
我们在写代码的时候，经常会出现固定的 Pattern，不同的语言对固定的 Pattern 有一些相对固定的代码样式。我很喜欢找 Example 类的代码，然后在这个基础上再思考或者修改：
对这种情况我们需要给 Copilot 足够的信息，他给出的 Rust 代码通常是可直接编译通过的，但当然这些示例代码需要进行仔细的修改，但这也比我自己翻 Doc 会快很多。
辅助排查问题
VSCode 上的 Copliot 更新很快，肉眼可见地体验越来越好，现在我们可以选择一段代码，然后就选择的代码来进行提问。
有时候我会选中一个函数，然后问这段函数能不能重构得更简单一些，或者我们能不能用其他方式实现。
今天让我有欲望写下这篇分享的文章是因为这个问题：
Missing request extension: Extension of type
这是一个有非常明确的报错的繁琐 issue，应该就是 Server 端限制了 HTTP 的请求类型，客户端通过 curl 发 GET 请求的时候报错了，只是这个报错信息看起来很不友好，而且和老版本行为不同。所以我就选中代码中对应的函数，然后问这里为什么会有这个错：
其实我对 Copilot 解决这个问题不怎么报有信心，只是好奇先试了试，没想到 Copilot 真的能理解我的代码，并且指出了问题所在。注意看它加的注释就是我代码中缺少的逻辑 (之前的代码只是在 enable_websocket 的条件下才加载了 stream_config 这个 Extension)：
加上它建议的代码之后，那个错误信息没了，但是现在发 GET 请求是另外一个问题：
Connection header did not include 'upgrade'这看起来是服务端期望客户使用 Websocket，但是客户端只是在通过 Curl 发一个 GET 请求，并没有按照这个期望来。所以我继续问 Copilot：
他给的回复里的代码并没有直接修复问题，但里面的you can separate the handlers for POST and GET requests
提示了我应该尝试对 HTTP endpoint 和 Websocket endpoint 的 handler 进行分开，所以我一下想到了修复方案：
总结
如今使用 Copilot 已经成为我的一个编程习惯，就如同之前我严重依赖 Google 一样，但这个工具明显比搜索引擎高级了一个维度，当然现在我还是依赖搜索，但使用比率明显下降了不少，搜索引擎更像是成了一个书签的角色了。
我之前认为 Copliot 这种工具甚至是这辈程序员所不能体验到的东西，在我第一次尝试到 ChatGPT 居然可以理解一个函数，并且找出函数中的问题时，就感觉新的编程时代来临了。
前段时间 Redis 的创始人在文章 LLMs and Programming in the first days of 2024 中写到：
随着时间的推移，我们见证了框架、编程语言、各种库的大量涌现。这种复杂性通常是不必要的，甚至无法自圆其说，但事实就是如此。在这样的情况下，一个无所不知的“白痴”成了宝贵的助手。
这是一个事实：现今的编程大多是在微调同样的内容，只是形式略有变化。这种工作并不需要太高的推理能力。
Copilot 已经可以在一些具体的编码问题上给到我们很多帮助，甚至你把这个当作一个包含万物的文档查询工具都非常有效。
当然没有银弹，Copilot 并不能解决编程中的所有问题，比如理解大规模的程序，通过深入分析去找出 bug，或者做设计问题中的各种折中和取舍，这些都是不能取代人类的，这也是我认为编程中的乐趣还没有完全消失。
我会把繁琐和细节的问题抛给 Copilot，然后更开心地做重要和有趣的部分。
