GitHub Copilot AI 輔助開發
🚀 課程核心目標
在 AI 浪潮下，開發者的角色正在轉變。本課程不僅教你如何使用工具，更注重於建立「AI 輔助開發」的正確思維。我們將帶領你掌握由 GitHub 與 OpenAI 共同打造的革命性工具 —— GitHub Copilot，利用其基於 GPT-4 的強大模型，將開發速度提升高達 55%，並減少 87% 的重複性瑣事。
🌟 課程四大特色
1. 全方位工具掌握：從基礎的自動補全、註解生成程式碼，到進階的 Copilot Chat 互動（Ask、Edit、Agent 三大模式）與 Context（上下文）管理，確保你能量身打造精確的 AI 建議。
2. 完整 SDLC 實戰演練：不只是片段的練習，我們將以 .NET 10 與 ASP.NET Core Web API 為技術棧，實作一個完整的「請假管理系統」，涵蓋需求分析、分層架構設計、單元測試撰寫到 CI/CD 流程自動化。
3. 專業倫理與品質把關：強調**「開發者是最終負責人」**的原則，教導如何在本地 Code Review 來確保 AI 生成程式碼的安全性、可讀性與效能。
4. 企業級應用觀點：深入解析 Copilot 各類訂閱方案（Free/Pro/Business）的差異與安全保障機制，確保生成的程式碼符合企業法遵與安全環境。
📚 你將學到什麼？
• 環境配置：在 VS Code 中無縫整合 Copilot 與 Chat 擴充功能。
• 精準提問（Prompt Engineering）：學習使用 @workspace、#file 等語法精確指定 Context，獲取高品質回答。
• 分層架構實踐：學習如何將業務規則鎖在 Service 層，保持 Controller 的輕量化。
• 自動化測試驗證：利用 xUnit 撰寫測試案例，作為驗證 AI 邏輯正確性的唯一標準。
• 文件與流程圖自動化：使用 Mermaid 語法自動生成系統狀態圖與 README 文件。
課程大綱
| 課程大綱 | Lab/Demo |
| 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（簡短練習：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 | Demo – 同一需求用三種模式比較（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） |
| GitHub Copilot 與 MCP – MCP 核心概念 – MCP 適用場景（10m） – 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」 |
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