GitHub Copilot AI輔助開發培訓(彰基)

Created by Build School Learn

Updated 2026-08-17

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環境準備

【課前必裝與準備（請先完成）】

必備帳號

GitHub 帳號（需可登入 VS Code）

必裝軟體

Visual Studio Code (擴充套件: GitHub Copilot Chat)

建議先具備（核心實戰會用到）

Git 基本操作：clone / commit / push / pull / 分支 / PR 概念
.NET SDK：.NET 8 以上

課程大綱

課程大綱	Lab/Demo
第1天
GitHub Copilot 基礎與入門 – 認識 GitHub Copilot：你的 AI 結對程式設計師 – 安裝與設定（VS Code） – 基本操作與快捷鍵 – 三大基礎使用方式 – 註解生成程式碼（Comment-to-code） – Copilot Chat（在 IDE 內問答/產出方案） – 編輯器即時補全（Inline completion）	Lab – Copilot 設定與基本操作 – 註冊/啟用 Github GitHub Copilot（Pro 試用，1 個月） – Copilot / Chat / Inline 的差異與使用時機 – 如何測試 Copilot 功能：補註解、改命名、生成測試、重構 – 常用 Context 用法：#codebase、@workspace、#file:…、#selection
進階互動與 Chat 模式 – Copilot Chat 的定位：從聊天到專案助理 – Context 管理：#mentions 的威力（#file / #selection / #codebase） – GitHub Copilot Chat 與三大互動模式（Ask / Agent / Plan） – 方案與 Premium requests 說明（2026/06 改為Usage-based billing）	Demo – 同一需求用不同的模式比較 – 品質 / 風險 / 效率對比
切版實戰演練 – 環境與專案結構導覽 – 設計稿解構技巧 – Context 精準引用 – AI 切版 SOP – Demo	Lab – 切版實戰演練（Frontend Mentor） – 依設計稿完成 Mobile + Desktop 版 – Prompt 範本
開發者的責任與倫理 – 核心原則：你才是最終負責人 – 責任開發的四個面向 – Copilot 使用守則（安全開發框架）	Demo – 提交前的本地 Code Review – 使用 Copilot Chat 快速 Review
引導式專案 – 使用 GitHub Copilot 工具加速應用程式開發情境：圖書館伺服器壞了 → 需要一個「最小可用（MVP）」主控台 App，可在筆電上跑，提供借書 / 還書等基本服務；強調安全、可靠。	Lab – 使用 GitHub Copilot 工具加速應用程式開發 – 解讀不熟的 codebase（@workspace / #file / /explain） – 產專案文件（README） – 協助開發功能（自動完成 + inline chat + chat） – 協助寫單元測試（測試策略、Mock、資料檔案佈署） – 協助重構改善（LINQ refactor、品質 / 可靠性 / 效能 / 安全）
第2天
GitHub Copilot 與 MCP – MCP 核心概念 – MCP 適用場景 – MCP Server 的新增與配置方式 – 安全、限制、治理	Demo – GitHub Copilot 使用 MCP – 安裝 Microsoft Learn MCP Server – 安裝 GitHub MCP Server – 在聊天中使用 MCP
GitHub Copilot 使用 MCP 實戰 – 在 VS Code 完成 Learn MCP Server 工作區設定（.vscode/mcp.json） – 設定 Copilot Instruction，讓 Copilot 先查官方 → 再寫程式 – 用 Learn MCP 工具查證：microsoft_docs_search / fetch / code_sample_search	Lab – GitHub Copilot 使用 MCP 實戰 – MCP 設定：Learn MCP Server – Copilot Instruction – 用 Learn MCP 查文件 – 建立 ASP.NET Core Web API（controllers）且具備： – 統一錯誤輸出（ProblemDetails） – Validation 統一回 ProblemDetails（含 errorCode、traceId） – 全域例外處理（IExceptionHandler + IProblemDetailsService）
Agent Skill 初探 – 什麼是 Agent Skills – 為什麼需要 Skills – 核心運作原理：漸進式揭露（Progressive Disclosure） – Skill 的資料夾結構（工程化標準） – Agent Skills vs MCP	Lab – GitHub Copilot 與 Agent Skills 實作練習 – 在 VS Code / Copilot Chat 啟用 Agent Skills（Chat: Use Agent Skills） – 在 repo 放入一個可用的 Skill：dotnet-ask-with-mslearn-first（SKILL.md + glob applyTo） – 在 .vscode/mcp.json 加入 Microsoft Learn MCP Server，讓 Copilot 可查官方 Learn 文件再回答 – Copilot 的輸出能符合固定回答格式：「先查 Learn → 再答覆 → 附引用」
第3天
建立團隊級 Copilot 開發規範 – Repository Custom Instructions 的用途 –`.github/copilot-instructions.md`設計原則 – 路徑式 Instructions：前端、後端、測試、文件分開管理 – 讓 Copilot 理解團隊架構、命名規則、API 規範、錯誤處理方式 – 設計可重複使用的團隊 Prompt 規範	Lab – 建立專案 Copilot Instructions – 建立`.github/copilot-instructions.md` – 建立`.github/instructions/backend.instructions.md` – 建立`.github/instructions/frontend.instructions.md` – 設定回覆格式、程式碼風格、測試要求、錯誤處理規範
需求到任務拆解：用 Copilot 協助開發規劃 – 從需求描述產出開發任務 – 使用 Ask / Agent / Plan 模式拆解工作 – 要求 Copilot 先分析現有 codebase – 產出實作順序、影響範圍、風險點與測試策略 – 避免 Copilot 直接亂改：先規劃、再執行、再驗證	Lab – 從 User Story 拆成開發任務 – 給定一個企業常見需求，例如「新增訂單備註欄位」或「新增商品審核流程」 – 讓 Copilot 產出影響範圍、修改檔案、API 規格、資料驗證、測試案例 – 學員 Review Copilot 的規劃並修正
企業實戰開發：既有系統功能擴充 – 在既有專案中新增功能的正確流程 – 先讀懂現有架構，再產生程式碼 – 使用 Copilot Chat / Inline / Agent 分工 – 從 Controller / Service / DTO / Validation / Test 一次串起來 – 讓 Copilot 依照團隊 Instructions 產出一致風格	Lab – 既有專案功能開發 – 在 ASP.NET Core Web API 加入一個新功能 – 要求 Copilot 先分析現有架構 – 新增 DTO、Validation、Service 方法、Controller Endpoint – 加入 ProblemDetails 錯誤輸出 – 產出基本單元測試
AI 輔助測試策略與測試補強 – Copilot 如何協助補測試 – 從程式碼反推測試案例 – 測試分類：單元測試、整合測試、API 測試、邊界測試 – 要求 Copilot 產生 Arrange / Act / Assert 結構 – 避免產生「看起來有測、其實沒測」的假測試	Lab – 測試補強實作 – 針對新增功能產生測試案例 – 要求 Copilot 找出缺少的邊界條件 – 產生正常流程、失敗流程、驗證錯誤與例外案例 – 學員人工檢查測試是否真的有效
PR Review 與品質治理實戰 – Copilot Code Review 的使用情境 – PR 前自我 Review 流程 – 讓 Copilot 檢查可讀性、安全性、效能、例外處理、測試完整度 – 設計 Code Review Custom Instructions – AI Review 不能取代人工 Review，而是作為第一層品質檢查	Demo / Lab – Copilot PR Review 流程 – 建立一個 Pull Request – 要求 Copilot Review 變更內容 – 根據 Review 建議修正程式 – 設計一份團隊 PR Review Checklist
企業知識導入：MCP / 文件 / Agent Skills 串接 – 企業內部知識如何提供給 Copilot – MCP 適合查外部或內部系統 – Agent Skills 適合封裝團隊 SOP、架構規範、回覆格式 – 官方文件優先策略：先查 Learn / GitHub Docs，再產生答案 – 企業常見 MCP 場景：文件查詢、Issue 查詢、API 規格查詢、內部知識庫查詢	Lab – 建立企業開發助理 Skill – 建立`enterprise-dev-review-skill` – Skill 內容包含需求分析格式、開發規範、測試規範、Review Checklist – 讓 Copilot 使用 Skill 回答：「我要新增一個 API，請幫我規劃」
企業導入場景與成熟度模型 – 從「個人效率工具」到「團隊工程能力」 – 企業導入常見痛點：規範不一致、程式品質、資安疑慮、PR Review 負擔、知識傳承困難 – Copilot 導入成熟度：個人使用 → 團隊規範 → 流程整合 → 治理與量測 – 哪些任務適合交給 Copilot，哪些任務不適合 – 建立企業導入成功指標	Workshop – 企業導入盤點 – 盤點目前團隊 SDLC 流程 – 找出 3 個最適合 Copilot 介入的開發節點 – 定義導入成功指標，例如：PR Review 時間、測試覆蓋率、文件完整度、重構效率

關於我們

Build School 簡介: AI與雲端軟體人才培訓學校/AI與雲端平台/軟體工具一站式服務，從採購、培訓、導入、顧問服務、AI/軟體專案/產品開發服務

1.AI與雲端軟體培訓服務 – 成立10年培育600+位軟體/雲端/資訊專業人才，140+組次之企業曾前來徵才，校友偏佈各大企業。線上學習平台 Build School Learn，從AI及軟體技能認證、雲端、軟體技術至 2025/12月達 3,500 人次培訓，300人取得專業AI及雲端國際認證

2. AI產品銷售/AI與軟體專案及產品開發 – 從OpenAI GPT / Azure AI Foundry / Google Vertex AI/ Gemini / Claude及各大廠AI模型與雲端平台、企業內部營運系統、到對外電商及線上服務平台

講師 (GitHub Copilot課程前2位為主)

黃柏豪 Andy

現職: Build School 資深軟體開發/資深專案經理 / 資深講師多角色 | 學歷: 國立臺北科技大學電子工程系

證照:

GitHub Copilot GH300 認證 GitHub Copilot (微軟GH300線上證書連結: https://learn.microsoft.com/zh-tw/users/andyhuang1223/credentials/b8ec2c1b62581717 )
微軟AZ900認證 – Microsoft Azure Fundamentals

近期軟體開發專案/DevOps經驗:

金控內部營業員系統 (React + C# + GitHub Actions) / 可購樂COCORO Life/美華泰電商平台 (.NET Core/Vue.js)
夏普商城 (.NET Core/Linux) / 喜歡您購物網 (.NET Core/Vue.js/Azure App Service/Azure DevOps pipeline CI/CD)

長期教學及AI經驗

GitHub Copilot AI 導入開發 – MES 軟體公司 (2026/1月 – 12小時課程)
前後端: C#及物件導向開發 (Build School 2021~2026班) | JavaScript/Vue.js 開發技術 (Build School 2021~2026班)
專案開發與實務: ASP.NET Core MVC 與 Web API 開發技術 (Build School 2021~2025班) | Azure DevOps 與敏捷開發 (Build School 2023~2025班) | 微軟 Azure 雲端服務開發與管理 (Build School 2023~2025班)