GitHub Copilot CLI (gh copilot), GPT-4 (oder ähnliches LLM) intermediate coding 90% Usefulness

KI-gestützten Coding-Assistenten mit gh copilot einrichten

Lerne, wie du einen personalisierten KI-Coding-Assistenten mit GitHub Copilot CLI (gh copilot) und GPT-4 einrichtest. Dies ermöglicht dir, direkt aus dem Terminal mit der KI zu interagieren und Code zu generieren, zu debuggen oder zu refaktorieren.

Originalvideo ansehen: Anthropic Found Out Why AIs Go Insane

5 Schritte

GitHub Copilot CLI installieren

Stelle sicher, dass 'gh copilot' auf deinem System installiert ist. Dies ist die Kommandozeilen-Schnittstelle für GitHub Copilot. Falls nicht, folge der offiziellen Installationsanleitung von GitHub.

gh extension install github/gh-copilot

Tipp: Du benötigst ein GitHub Copilot Abonnement, um 'gh copilot' nutzen zu können.

System-Prompt definieren

Erstelle einen detaillierten System-Prompt, der die Rolle, Fähigkeiten und gewünschte Ausgabe der KI beschreibt. Dieser Prompt wird der KI bei jeder Interaktion als Kontext vorangestellt. Beispiel: 'Du bist ein erfahrener Senior Software Engineer, spezialisiert auf TypeScript und Next.js. Schreibe prägnanten, gut kommentierten und performanten Code, der Best Practices folgt. Antworte nur mit Code, es sei denn, es wird eine Erklärung angefordert.'

Tipp: Je spezifischer und detaillierter der System-Prompt ist, desto besser werden die Ergebnisse sein. Experimentiere mit verschiedenen Formulierungen, um die gewünschte 'Persönlichkeit' der KI zu erreichen.

Kontextverwaltung verstehen

Lerne, wie du relevante Dateien oder Code-Snippets als Kontext an 'gh copilot' übergibst. Dies kann durch Piping von Dateiinhalten oder durch die Verwendung von 'gh copilot' mit Dateipfaden geschehen. Beispiel: 'cat src/database.ts | gh copilot explain' oder 'gh copilot suggest-fix src/buggy.ts'.

Tipp: Der Kontext ist entscheidend. Gib der KI immer nur die Informationen, die sie benötigt, um die Aufgabe zu lösen, aber stelle sicher, dass alle relevanten Informationen enthalten sind (z.B. Datenbank-Schemas, API-Definitionen, relevante Code-Dateien).

Interaktion mit der KI über das Terminal

Nutze 'gh copilot' für verschiedene Aufgaben. Beispiele: 'gh copilot generate "add a new user to the database with name and email" --context src/models/user.ts src/db.ts' oder 'gh copilot fix-bug --file src/app.ts --error "TypeError: Cannot read property 'name' of undefined"'.

Tipp: Beginne mit einfachen Anfragen und steigere die Komplexität. Überprüfe immer den generierten Code sorgfältig, bevor du ihn integrierst.

Iteratives Prompting und Verfeinerung

Die KI-Interaktion ist oft ein iterativer Prozess. Wenn die erste Antwort nicht perfekt ist, verfeinere deinen Prompt oder gib zusätzlichen Kontext, um die KI zu besseren Ergebnissen zu führen. Frage nach Erklärungen ('gh copilot explain') oder spezifischen Änderungen ('gh copilot refactor this function to be more performant').

Warnung: Verlasse dich niemals blind auf den generierten Code. Überprüfe ihn immer auf Korrektheit, Sicherheit und Übereinstimmung mit deinen Projektstandards.

← Alle Playbooks anzeigen