以下是关于如何使用 Copilot 生成期望代码的相关内容：
常见问题与解决方案：
安装问题：若无法在 Visual Studio Code 中找到 GitHub Copilot 插件，需确保已安装最新版本的 Visual Studio Code，在扩展市场中搜索“GitHub Copilot”，若仍找不到，可尝试重启 VS Code 或检查网络连接。 登录问题：登录遇到问题时，要确保 GitHub 账号已开通 GitHub Copilot 服务。若已开通，可尝试重新登录或检查账号设置中的 Copilot 授权。 代理配置：GitHub Copilot 需要代理才能正常工作但不知如何在 VS Code 中配置代理时，在 VS Code 的设置中搜索“proxy”，然后根据网络环境配置代理设置。若在公司网络或需要特定代理设置，可能需联系网络管理员获取正确配置。 代码生成不准确：若生成的代码不符合预期或存在错误，可尝试提供更详细的注释或上下文信息。若问题持续存在，可在反馈系统中报告或手动修改代码。 性能问题：若响应速度慢，暂无明确解决方案。日常使用技巧：
详细描述功能：在编写注释时，尽量详细地描述想要的功能，如实现复杂的数据结构时，写清楚具体需求。 使用自然语言：GitHub Copilot 能够理解自然语言，像给人类开发者描述需求一样进行描述。 分步骤描述：对于复杂功能，可分步骤描述，先描述基本原理，再描述实现细节。 利用现有代码：项目中若已有相关代码片段，可在注释中引用并描述新功能，让 Copilot 尝试集成。 迭代和细化：生成的代码可能需多次迭代，接受建议后可继续添加注释细化功能或修改现有注释以获得更好结果。此外，GPT-3 的 Codex 程序（专门针对代码生成进行训练）可以生成各种不同语言的代码，微软的 Github 中的 Copilot 也是如此。基于 LLM 的代码生成对于代码片段效果较好，但将其集成到更大程序及特定技术环境中仍需人类编程能力。德勤的实验发现它能提高经验丰富开发人员的工作效率，并为无经验开发人员创建一些编程功能。
