练习 8 - 回顾与后续步骤
在前几节练习中，已经探索了 GitHub Copilot CLI 的一些最常见用例，包括：
- 与 GitHub 和其他 MCP 服务器交互。
- 使用说明文件指导代码生成。
- 实现技能，为 Copilot CLI 工具箱添加工具。
- 调用自定义智能体处理更高级、更复杂的任务。
- 使用斜杠命令管理会话，并可选择通过
/delegate衔接回 cloud agent。
下面再谈谈一些斜杠命令、最佳实践和后续步骤。
斜杠命令
Copilot CLI 提供了一系列斜杠命令用于交互，其中包括一些可用于配置它或查看幕后情况的命令。前面已经使用过 /clear 来开始新聊天并清除当前上下文，也使用过 /mcp 来查看和管理 MCP 服务器。以下是一些可能也很有用的命令：
| 命令 | 说明 |
|---|---|
/add-dir | 将目录添加到 Copilot 的受信任列表 |
/clear, /new | 清除对话历史并重新开始 |
/compact | 总结对话历史，以减少上下文窗口占用 |
/context | 显示上下文窗口 token 使用情况和可视化信息 |
/diff | 查看当前目录中的变更 |
/model | 选择要使用的 AI 模型（Claude Sonnet、GPT-5 等） |
/plan <prompt> | 在编码前创建实现计划 |
/review <prompt> | 运行代码审查代理分析变更 |
/delegate | 将任务委托给 Copilot cloud agent 进行异步处理 |
/session | 显示会话信息和工作区摘要 |
/share | 将会话共享为 markdown 文件或 GitHub gist |
/skills | 管理技能以增强能力 |
/usage | 显示会话使用指标和统计信息 |
使用 /help 查看完整的可用命令列表和键盘快捷键。
最佳实践
使用任何 AI 工具时，底层基础设施都会影响最终效果。完善的说明文件、自定义智能体和智能体技能都很重要——本工作坊已经逐一体验过。awesome-copilot 是一个很好的模板来源，而 Copilot 本身也可以为这些内容生成脚手架，作为起点。
和基础设施同样重要的，仍然是上下文。清楚描述想构建什么、为什么构建、以及如何构建，都会显著影响输出结果。凡是有助于 Copilot 的信息，都应该主动提供。
后续步骤
提升任何工具使用能力的最好方式，就是持续使用它。把它用在生产代码上、用在个人项目上，或者用在那个想了很多年却一直没开始实现的小应用上。把经验分享给团队，也从团队中学习。并且，一如既往地，多查阅文档。
如果想继续探索 GitHub Copilot 生态系统，可以查看 VS Code 路径 或 Cloud agent 路径。