而這是個重要指標：代表你知道這段程式在做什麼，有能力評斷不同做法的優缺點，並在程式出錯有辦法修正，即便有朝一日拿掉 AI 也還有能力寫出可用的程式(只是速度慢 N 倍)。 這跟標榜全自動化，不用懂程式如何運作也能寫完程式，是完全不同的概念。 許多標榜更自動化、更省事的 AI 輔助開發工具如雨後春筍陸續問市，像 Cursor、Windsurf... 我還是喜歡程式要保有自己特有的風格與味道，即便不完美，但必須真真實實是「我的作品」。
所以我不想要太自動化，偏好半自動式的 AI 輔助開發，只想 AI 代勞重複性工作跟煩人細節，至於流程該怎麼跑、模組如何切割、系統該怎麼串，我想保有主導權並全程參與，覺得程式核心仍該依據人的想法設計。 Github Copilot 像是 Pair Programming 的角色對我來說剛好。 程式該怎麼寫仍由自己主導，全程參與但差在少做許多瑣碎細節及重複手工；我很常從 Copilot 身上學到新語法、見識更輕巧有效率的做法，知識與經驗也持續成長。 雖然我覺得跟 Github Copilot 帶來的生產力提升相比，每個月只要 10 塊美金真的便宜(註：學生與老師另有免費方案)，花兩份大麥克套餐的錢讓寫程式速度至少快三倍，太超值了。 Github 11/18 宣佈開放 Github Copilot 免費版訂閱方案，提供每個月 2000 次程式碼自動補完跟 50 次聊天區發問的額度，還沒用過的朋友可以快去體驗一下。 但我知道許多人 Commit 一想到要寫訊息就頭大，大半天也擠不出字來，那可以試試 Commit 訊息欄右上角的小星星，點一下讓 Copilot 幫你彙整總結，雖然遠不及人工整理的品質，至少好過隨便塞一句「修改」充數。 但這個指示只適用 Chat、Inline Chat 及 Edits，自動完成部分仍會依預設行為。
Custom Instruction 能把 Copilot 變成你的形狀，不適用自動完成有點美中不足，但還是蠻實用的，詳情可參考官方說明書。 如希望自動產生的 Commit 訊息符合特定規格，可用前面提到的 Custom Instruction 指定。 Commit 時我習慣認真回想這次修改項目做個總結，寫成簡單易懂的扼要說明，有溫度的 Commit 訊息像是一張張舊照片，日後追 Code 時更容易幫你穿越回到當下時空。 在 Chat 時加上 @workspace 可針對整個專案發問，採索陌生專案時特別好用，例如：接手專案我最愛的起手式問題："DB 是用哪一種、連線字串在哪"，Copilot 很快奉上我滿意的答案。
本著這樣的理念，Github Copilot 的副駕駛精神一直很對我的頻率，也就沒啥動機去 Survey 更自動化更省力的 AI 輔助開發工具。 使用 Github Copilot asian anal porn clips 的感覺，比較像有個程式老手坐在旁邊跟你一起 Pair Programming，而非自己升級成主管或 PM，指揮一堆程序員幫你寫程式。 而既然是 Pair Programming，一大特點是一定有意見不同的時候，還蠻多時候我會拒絕 Copilot 建議，維持原有想法。