Copilot 术语表 / Glossary

这是一份解释型文档——回答"这个概念是什么、为什么这样设计、什么时候该用"。和 Copilot Cheatsheet 互补：cheatsheet 回答"怎么配置、参数是什么、快捷键是哪个"，本文档回答"这是什么、为什么需要、它怎么和其他概念打交道"。
所有跨章节共享的术语都在这里统一定义，主教程 Copilot 和实战 Cookbook 引用这里，不重复解释，避免口径不一致。
Copilot 迭代极快、退役概念多，文末「已退役或已改名的概念」专门收纳"你可能在旧教程里见过、但今天已经不存在"的说法。

概念关系图

                    ┌────────────────────────┐
                    │     GitHub Copilot     │  ← 订阅层：计划决定
                    │      计划 / 配额        │     能用哪些界面和模型
                    └───────────┬────────────┘
                                │
        ┌──────────────┬────────┴───────┬─────────────────┐
        │              │                │                 │
   ┌────┴─────┐  ┌────┴─────┐    ┌────┴─────┐     ┌─────┴──────┐
   │ 代码补全  │  │   Chat   │    │   CLI    │     │ Cloud agent │  ← 交互界面层
   │ (inline) │  │ (IDE 内)  │    │  (终端)   │     │ (GitHub 上) │
   └──────────┘  └────┬─────┘    └────┬─────┘     └──────┬─────┘
                      │               │                  │
                      └───────┬───────┴──────────────────┘
                              │
              ┌───────────────┴────────────────┐
              │        上下文与定制层            │  ← 你写什么、Copilot 看得到什么
              ├────────────────────────────────┤
              │ 自定义指令  提示文件  自定义 Agent │
              │ Agent Skills  Plugins  MCP  Spaces │
              └────────────────────────────────┘

核心逻辑：订阅层决定你有多少额度、能选哪些模型；交互界面层是四个入口——补全在你打字时介入，Chat 在 IDE 里对话，CLI 在终端里跑 agent，Cloud agent 在 GitHub 上后台跑；上下文与定制层横跨所有界面，决定 Copilot 到底"知道"什么。日常提效的抓手 90% 在第三层——换界面只是换姿势，喂上下文才是换实力。

GitHub Copilot

是什么：GitHub 推出的 AI 编程助手，通过编辑器插件、命令行工具、GitHub 网页端等多个入口，基于大语言模型辅助你写代码、解释代码、执行开发任务。

它不是"ChatGPT + 你的仓库"：这是最常见的误解。Copilot 不绑定单一模型——计划页明确列出不同订阅可用的模型集合不同，付费计划可以在多家供应商的模型之间切换，免费计划只能用自动模型选择。所谓"懂你的项目"也不是靠把仓库喂进模型训练，而是靠检索式上下文注入：编辑器把当前文件、打开的标签页、你显式引用的文件和工具返回的检索结果拼进请求。理解这一点很关键——它解释了为什么"打开相关文件"和"写好自定义指令"能立刻提升输出质量，而"我们仓库很大所以 Copilot 肯定懂"是错的。

为什么值得系统学：补全（按 Tab）是最容易上手也最容易到天花板的用法。真正的差距在于会不会控制上下文、会不会选界面、会不会把重复的要求沉淀成配置。这也是本套文档按 Diataxis 拆成四份的原因。

官方文档：

Prompt / Prompt Engineering / Context

是什么：

Prompt（提示）：你传给模型的输入。
Prompt Engineering（提示工程）：如何组织这个输入，让模型更准确地执行你的意图。
Context（上下文）：为了让模型理解你的问题而附带提供的额外信息。

在 Copilot 语境下的具体含义：

角色	Prompt 是什么	Prompt Engineering 是什么	Context 是什么
开发者	你写的代码块、行内注释、或 Chat 里输入的问题	通过优化注释和提问方式，让 Copilot 给出更好的建议	通过参与者（`@`）、工具（`#`）、显式引用文件等方式注入的额外信息

表格思路来自 How to use GitHub Copilot: Prompts, tips, and use cases。

为什么要区分这三个：新手容易把"Copilot 不懂我"归因为模型不行，实际上八成是 Context 没给够——文件没打开、没引用、没写自定义指令。区分开之后，排查路径就清晰了：先看上下文够不够，再看提示写得清不清楚，最后才怀疑模型。

具体怎么写：见 Cookbook · 提示原则。

延伸阅读：

A Beginner's Guide to Prompt Engineering with GitHub Copilot
ChatGPT Prompt Engineering for Developers（吴恩达与 OpenAI 联合课程）

四种交互界面

是什么：Copilot 不是一个界面，而是四类入口。选错入口是新手最常见的效率损失。

界面	在哪	交互方式	典型任务
代码补全（inline completion）	编辑器里你打字的位置	打字 → 出灰字 → `Tab` 接受	补下一行、补样板代码
Chat	编辑器侧边栏 / 行内 / 终端	对话	解释、重构、多文件改动
CLI	终端	交互式 agent 会话	命令行任务、脚本、跨仓库操作
Cloud agent	GitHub 网页端 / Issue	派任务，后台跑，产出 PR	明确定义的独立任务

另外两个官方入口，第一天用得少（见学习地图）：

界面	在哪	典型任务
github.com 上的 Copilot Chat	浏览器	不问 IDE，直接问仓库 / Issue / PR
Copilot app	桌面	并行 agent 会话、Issues / PR、自动化

为什么分成四类而不是"一个 Copilot"：三个维度不同——谁发起（你打字 / 你提问 / 你派任务）、跑在哪（本地 / GitHub 云端）、结果形态（灰字建议 / 编辑器改动 / Pull Request）。任务和界面错配就会难受：用补全干重构（改不动多文件）、用 Chat 干"跑 20 分钟的迁移"（要一直盯着）都属于这类。

怎么选：见 Cheatsheet · 界面选型。

Ask / Edit / Agent 三种模式

是什么：Chat 里的三档"自主程度"。

模式	Copilot 能做什么	你的控制点	适合
Ask（提问）	只回答，不动代码	完全掌控——它只是说	理解概念、解释代码、要方案
Edit（编辑）	改你指定范围的文件	你选文件、预览 diff、逐条接受或放弃	对特定文件的受控改动
Agent（代理）	自主决定改哪些文件、建议并执行命令、多轮迭代	你审批工具调用和最终结果	多步骤、需要跑测试/装依赖的复杂任务

示例场景：

Ask：「JavaScript 中 let、const 和 var 有什么区别？」「解释下这个函数的作用」
Edit：「重构 calculateTotal 提升可读性」「login 函数运行不正常，帮我调试」
Agent：「把这段逻辑拆成多个函数」「为 payment-processing 模块跑所有测试和 linter」

为什么需要三档而不是一档全自动：自主程度和可控性是此消彼长的。Agent 模式省事，但它会自己决定动哪些文件——在你还不清楚代码结构时容易改出一片你没预期的 diff。反过来 Ask 模式最安全，但每一步都要你手动落地。判断标准是"你能不能一眼看出它做错了"：能，就往 Agent 走；不能，就退回 Edit 甚至 Ask。

注意模式名和界面名不是一回事：Agent 模式是 Chat 里的一个档位（跑在本地编辑器），Cloud agent 是 GitHub 云端后台跑任务的独立产品，两者容易混。

官方文档：Copilot 最佳实践 · About Copilot Chat

聊天参与者（Chat participant）

是什么：Chat 里用 @ 前缀调用的"专家"，作用是把提问限定到某个领域，并让 Copilot 拿到该领域特有的上下文。

当前可用的参与者（VS Code）：

参与者	注入什么上下文	示例
`@github`	GitHub 相关上下文（仓库、Issue、PR 等）	`@github 这个仓库最近有哪些未关闭的 bug issue`
`@terminal`	集成终端的 shell 及其内容	`@terminal find the largest file in the src directory`
`@vscode`	VS Code 自身的命令和功能	`@vscode how do I change my colors`

扩展也可以贡献自己的参与者。完整清单和示例见 Cheatsheet · 聊天参与者。

为什么它在变少：早期 Copilot 用参与者来划分能力边界（比如用 @workspace 表示"查代码库"）。现在这类能力已经下沉成工具——Agent 模式下 Copilot 会自主决定要不要调用代码库检索，不需要你手动 @。所以参与者的定位从"能力开关"退化成了"少数几个仍需显式指定的领域入口"。这是理解 @workspace 为什么消失的关键（见已退役概念）。

官方文档：VS Code Copilot 功能参考

工具与工具集（Tools / Tool sets）

是什么：Chat 能调用的具体能力单元，用 # 前缀引用。相关工具被打包成工具集——引用一个工具集（如 #read）等于允许它下面的一批工具（/readFile、/problems、/terminalLastCommand…）。

几个常用工具集：

工具集	覆盖什么
`#read`	读文件、读诊断问题、读终端上次命令与选中内容
`#edit`	建目录、建文件、改文件、改 notebook
`#execute`	建并跑任务、跑终端命令、跑 notebook cell、看测试失败
`#search`	代码库语义检索、文件搜索、文本搜索、找引用、看改动
`#vscode`	装扩展、跑 VS Code 命令、查 VS Code API
`#web`	抓取网页

完整清单见 Cheatsheet · 工具集与上下文引用。

为什么从"聊天变量"演进成"工具集"：早期的 #file、#selection 是静态变量——把某段内容原样贴进 prompt。工具是可调用的动作——Copilot 自己决定要不要调、调几次、拿结果再决定下一步。这个转变是 agent 化的直接结果：静态变量只能一次性喂料，工具能支撑多轮探索。

和 MCP 的关系：MCP 服务器提供的能力也以工具形式出现在这个列表里，用同一套 # 语法引用。也就是说 # 是统一的工具入口，内置工具和外部 MCP 工具在使用体验上是一致的。

官方文档：VS Code Copilot 功能参考

自定义上下文（Customization）

是什么：把"每次都要强调的要求"沉淀成文件或配置，让 Copilot 自动带上，不用你反复打字。

三类机制，按"作用范围 × 触发方式"划分：

机制	作用范围	触发方式	解决什么
自定义指令（Custom instructions）	项目级或路径级，作用于所有对话	自动注入	「我们用 TypeScript strict」「不要写 class 组件」这类恒定约束
提示文件（Prompt files）	单次任务	你用 `/名字` 显式调用	「按模板生成一个 React 表单」这类可复用的完整任务
自定义 Agent（Custom agents）	一整段对话	你切换到该 agent	「现在你是代码审查员，只看安全问题」这类角色切换

为什么需要三种而不是一种：它们的生命周期不同。自定义指令是"永远生效的项目宪法"；提示文件是"喊一声就来的一次性任务"；自定义 Agent 是"这一整段对话都换个身份"。把恒定约束写进提示文件，就得每次手动调用；把一次性任务写进自定义指令，就会污染所有无关对话。

具体文件放哪、怎么写：见 Cheatsheet · 自定义指令和 Cookbook · 复用提示文件。

官方文档：

自定义指令（Custom instructions）

是什么：Markdown 文件，描述"在这个项目/这类文件里，你应该遵守什么"，Copilot 每次请求自动带上。

五类作用域（官方划分）：

类型	作用范围
👤 个人（Personal）	你自己的所有项目
📦 仓库级（Repository-wide）	单个仓库的所有对话
📂 路径级（Path-specific）	匹配某个 glob 的文件
🤖 Agent	通用 agent 约定文件（`AGENTS.md` 等）
🏢 组织级（Organization）	组织下所有仓库

具体文件路径和各 IDE 支持情况见 Cheatsheet · 自定义指令。

为什么它是提效性价比最高的一项：它是唯一"写一次、之后每次对话都受益"的机制。写十条精准的项目约束，胜过在每个 prompt 里重复描述技术栈。

和 AGENTS.md 的区别：.github/copilot-instructions.md 是 Copilot 专属的；AGENTS.md 是跨工具的通用 agent 约定文件，Copilot 也读它。想让同一份约束同时被多家 AI 工具吃到，写 AGENTS.md；只服务 Copilot 且要用到 Copilot 专属写法，写 copilot-instructions.md。

官方文档：自定义指令支持矩阵

提示文件（Prompt files）

是什么：.prompt.md 文件，把一个完整的、可复用的任务描述存下来，之后在 Chat 里用斜杠命令调用，还能传参数。

和自定义指令的区别：

维度	自定义指令	提示文件
触发	自动，每次都带	手动，`/名字` 调用
内容	约束、规范（「不要用 any」）	任务（「生成一个带校验的表单组件」）
类比	项目的 ESLint 配置	代码片段 / 脚本

为什么需要它：团队里总有那么几个"每次都要重新描述一遍"的任务——按模板建组件、按规范写迁移脚本、按格式生成变更日志。提示文件把这些变成可提交进 Git、团队共享、带参数的资产。

具体结构和写法：见 Cookbook · 复用提示文件。

官方文档：VS Code Copilot 定制

Agent Skills

是什么：把某个专项任务的完整知识（说明、脚本、参考资料）打包成一个目录，Copilot 在识别到相关任务时动态加载。

和提示文件的区别：提示文件是单个 Markdown 文件、你显式调用；Skill 是带资源的目录、可以被自动识别加载，能容纳多文件工作流和辅助脚本。任务复杂到"一个文件写不完"或"需要附带脚本"时，才需要升级成 Skill。

官方文档：关于 Agent Skills

Plugins

是什么：可安装的扩展包，把可复用的 agent、skill、hook 和集成打成一份，用 Copilot CLI（copilot plugin / copilot plugins …）或 Chat 里的 /plugins 管理。

它不是什么：不是 2025-11-10 日落的 GitHub App Copilot Extensions。后者是 Chat 里 @扩展名 的那套；Plugins 是后来的包装格式。2024 年博客里「自己做一个 Copilot Extension」说的是已死产品。

官方文档：About GitHub Copilot plugins

MCP（Model Context Protocol）

是什么：一个开放标准协议，定义 AI 应用如何与外部工具、数据源通信。实现一次 MCP 服务器，所有支持 MCP 的 AI 宿主都能用。

为什么 Copilot 押注它：这不是猜测，是官方在退役 Copilot Extensions 的公告里写明的理由——Extensions 只能在 Copilot Chat 里用，工具开发者想接入其他 AI 助手就得重写一遍；MCP 让"建一次，跨宿主复用"成为可能。

在 Copilot 里怎么体现：MCP 服务器提供的能力以工具形式出现，用 # 语法引用，和内置工具无差别。管理侧支持组织级的启用/禁用/白名单策略。

官方文档：关于 MCP

Cloud agent

是什么：在 GitHub 云端后台运行的 Copilot agent。你在 Issue 或网页端派一个任务，它自己开分支、改代码、跑验证，最后开一个 Pull Request 给你审。

和 Chat 的 Agent 模式的区别：

维度	Chat 的 Agent 模式	Cloud agent
跑在哪	你本地的编辑器	GitHub 云端
你要不要盯着	要（工具调用需要你审批）	不要，跑完通知你
产出	工作区里的改动	一个 Pull Request
适合	需要你随时介入的探索性任务	边界清楚、能一句话说完的任务

为什么需要它：本地 agent 占着你的编辑器和注意力。「把这 30 个文件里的旧 API 调用换成新的」这类任务，边界清楚但耗时，扔到云端后台跑、回头审 PR 更划算。

注意它曾叫 "coding agent"：官方文档已改称 cloud agent，旧资料里的 "Copilot coding agent" 指的是同一个东西。

2026-04-01 能力扩展（changelog）：不再限于「一定开 PR」。它可以先调研仓库、先出计划等你批准、只在分支上改到你点 Create pull request。付费计划可用；Business / Enterprise 需管理员启用。

官方文档：About GitHub Copilot cloud agent

Copilot app

是什么：面向 agent 开发的桌面应用。它架在 Copilot CLI 上，在一个窗口里提供并行 agent 会话、GitHub Issues / pull request，以及定时自动化。

和 IDE Chat / CLI 的区别：

维度	IDE Chat	Copilot CLI	Copilot app
在哪	编辑器里	终端	独立桌面窗口
并行	默认一次一个对话	一个终端一个会话	一等公民的并行工作区
适合	你已经在改文件	你住在 shell 里	你要指挥多个 agent，不想待在 IDE

可用性：所有 Copilot 计划。Business / Enterprise 需要保持 Copilot app 策略开启（默认开，且和 Copilot CLI 策略是两条）。

官方文档：About the GitHub Copilot app

Copilot Spaces

是什么：把一组相关的上下文（仓库、文件、自由文本、附件）打包成一个命名的"空间"，之后针对这个空间提问，Copilot 始终带着这批上下文。

为什么需要：自定义指令解决"项目级恒定约束"，Spaces 解决"某个专题的知识包"——比如「我们的支付域」包含 3 个仓库、1 份架构文档、1 份术语约定。这批上下文不该塞进全局指令（和其他任务无关），但每次手动引用又太累。

官方文档：关于 Copilot Spaces

Copilot CLI

是什么：在终端里运行的 Copilot agent。注意这里有两套东西，别混：

	旧：`gh copilot`	新：`copilot`
形态	`gh` CLI 的扩展	独立可执行程序
装法	`gh extension install github/gh-copilot`	`npm install -g @github/copilot` 等
能力	只有 `explain` / `suggest` 两个动作	完整交互式 agent：读写文件、跑命令、调 MCP、装插件
交互	一问一答	持续会话，有权限模式、斜杠命令、会话恢复

为什么会有两套：gh copilot 是早期的轻量试水，定位是"帮我想命令"；独立 copilot 是把完整 agent 能力搬进终端。官方已将前者标为 retired。今天讲"Copilot CLI"只指后者。

关键概念——权限模式：CLI 的 agent 会真的跑命令、真的改文件，所以有分级授权（默认询问 / 辅助 / 全部允许），并支持按命令和路径配置允许与拒绝规则。这是它和"聊天工具"最本质的区别：它有副作用。

完整命令、flag、快捷键：见 Cheatsheet · Copilot CLI。

官方文档：

AI credits 与配额

是什么：Copilot 的用量计费单位。每个付费计划包含一定额度的 GitHub AI credits，高消耗功能（Chat、CLI、agent、代码审查等）消耗额度，基础代码补全在各计划内有独立的额度规则。

为什么要理解它：它直接决定"我能不能随便用 Agent 模式"。补全几乎免费，agent 类操作按实际用量扣——这解释了为什么"能用补全解决就别开 agent"不只是效率建议，也是成本建议。

注意计费模型正在迁移：官方计划页把基于请求数的 premium request 计费标注为 legacy，当前口径是 AI credits。旧教程里的"每月 X 次 premium requests"是过时说法。

Business 与 Enterprise 的额度池（官方企业计划页）：Business 每用户 1,900 credits，Enterprise 3,900，在组织内池化。见 Cheatsheet · 计划对照。

官方文档：Copilot 计划

已退役或已改名的概念

Copilot 迭代快，下面这些说法你很可能在旧教程（包括本站的旧版 Copilot 单文件）里见过，今天已经不适用：

旧说法	现状	替代
Copilot Workspace（GitHub Next 技术预览）	已于 2025-05-30 日落，原文在 GitHub Next 与 sunset 说明	「从 Issue 描述产出 PR」现由 Cloud agent 承载
GitHub Spark	2026-08-04 起不再接受新用户、不能新建应用；已有应用须在 2026-08-31 前导出。Changelog	改到 IDE、Copilot CLI 或 Copilot app 里做。已部署的 Spark 应用会继续跑
Copilot Extensions（GitHub App 形态）	已于 2025-11-10 完全日落，官方公告	MCP 服务器。注意 VS Code 客户端侧的 Chat 扩展仍然支持，公告明确排除了这一类
`@workspace`	已不在 VS Code 参与者清单中	代码库检索下沉为工具，Agent 模式自动调用；需显式指定时用 `#search`（含 `/codebase`）
`@regex`	未在官方清单中找到，疑为早期社区扩展贡献	直接在 Ask 模式提问即可
`#editor` / `#git` / `#vscodeAPI`	已不是独立变量	分别归入 `#read`（编辑器内容）、`#search`（`/changes` 看改动）、`#vscode`（`/VSCodeAPI`）
`/new-from`	未在任何官方清单中找到，旧文档此条为误写	建项目用 `/new`，建 notebook 用 `/newNotebook`
`/runCommand`	不再是斜杠命令	归入 `#vscode` 工具集下的 `/runCommand` 工具
Custom chat modes	概念已更名	自定义 Agent（Custom agents）
Copilot coding agent	已更名	Cloud agent
`gh copilot` 是 Copilot 的命令行形态	官方已标 retired	独立 `copilot` CLI
Premium requests 按次配额	官方计划页标为 legacy	AI credits
`docs.github.com/zh/enterprise-cloud@latest/...` 链接	大量已失效或重定向	统一用 `docs.github.com/en/copilot/...`

Copilot 术语表 / Glossary ​

概念关系图 ​

GitHub Copilot ​

Prompt / Prompt Engineering / Context ​

四种交互界面 ​

Ask / Edit / Agent 三种模式 ​

聊天参与者（Chat participant） ​

工具与工具集（Tools / Tool sets） ​

自定义上下文（Customization） ​

自定义指令（Custom instructions） ​

提示文件（Prompt files） ​

Agent Skills ​

Plugins ​

MCP（Model Context Protocol） ​

Cloud agent ​

Copilot app ​

Copilot Spaces ​

Copilot CLI ​

AI credits 与配额 ​

已退役或已改名的概念 ​

相关页面 ​

Copilot 术语表 / Glossary

概念关系图

GitHub Copilot

Prompt / Prompt Engineering / Context

四种交互界面

Ask / Edit / Agent 三种模式

聊天参与者（Chat participant）

工具与工具集（Tools / Tool sets）

自定义上下文（Customization）

自定义指令（Custom instructions）

提示文件（Prompt files）

Agent Skills

Plugins

MCP（Model Context Protocol）

Cloud agent

Copilot app

Copilot Spaces

Copilot CLI

AI credits 与配额

已退役或已改名的概念

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