Copilot：高效利用大型语言模型的秘诀
Copilot强大的代码补全和智能提示功能，得益于其对大型语言模型（如Claude、Gemini和GPT）的巧妙调用。本文将揭秘Copilot如何高效地与这些模型交互，避免资源过度消耗。
精细化的提示词策略
Copilot并非简单地将所有信息一股脑地塞给模型，而是采用了分段提示词策略：
- 基础指令：包含编程环境、用户偏好和提示词语法等通用信息。
- 上下文信息：包含当前编辑的文件、文件列表以及目录结构等相关上下文数据。
应对复杂依赖关系的策略
对于包含复杂依赖关系（例如from和import语句）的代码，Copilot运用“函数调用”机制：
- 函数式提示：AI根据上下文判断所需的文件内容，并生成相应的函数调用指令。
- 精准数据传输：Copilot将必要的文件内容作为参数传递给模型，确保模型能够访问所有依赖项。
其他AI辅助工具的类似方法
其他AI辅助编程工具也采用了类似的策略：
- Cline：利用“函数调用”方法检索文件内容，并向模型提供系统指令和上下文信息。
- Cursor：同样采用分段提示词策略，包含系统指令、上下文信息和“函数调用”机制。
高效利用，资源优化
通过分段提示词策略和“函数调用”机制，Copilot以及其他AI工具能够高效地调用大型语言模型，提供智能的代码建议和自动补全，同时有效避免资源浪费。
