在软件开发领域，Visual Studio Code（VS Code）一直以其强大的可扩展性、高度的自定义性和对各种编程语言的广泛支持而备受开发者喜爱。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，VS Code也在不断地融入AI能力，为开发者提供更加智能化的开发体验。本文将深入剖析VS Code最新的AI功能，包括Agent模式、Completion Model、MCP服务器以及Bring Your Own Key等，帮助您掌握这些强大的工具，从而显著提升开发效率，并开启代码编写的新纪元。无论您是经验丰富的专业开发者，还是刚刚入门的新手，都能从中找到提升技能、优化工作流程的有效方法。让我们一起探索VS Code与AI结合的无限可能，解锁智能编码的新境界。
关键要点
Agent模式：VS Code AI 的全新交互方式，类似于拥有一个智能助手，能够理解您的意图并主动执行任务。
Completion Model：更智能的代码补全功能，基于AI预测您的下一步操作，提供更精准的代码建议。
MCP服务器：一种协议，让VS Code可以访问本地运行的程序，从而访问数据库等。
Bring Your Own Key：支持使用自定义的AI模型，让开发者可以根据自身需求定制AI辅助功能。
AI 代码生成与修改：利用 AI 快速生成代码片段、优化现有代码，并自动修复潜在的错误。
提高开发效率：通过智能化辅助功能，减少手动编码的工作量，将更多精力集中在解决核心问题上。
用户视角：所有功能的设计都以用户为中心，力求提供最便捷、高效的开发体验。
VS Code AI 新功能深度解析
Agent模式：开启智能协同开发新篇章
agent模式是vs code中一项革命性的ai功能，它将传统的代码编辑器转变为一个智能协同开发平台。
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传统的开发模式中，开发者需要手动执行各种任务，例如代码编写、测试、调试等。而Agent模式则不同，它允许开发者像与一位智能助手交流一样，通过自然语言描述需求，AI Agent 便会自动理解并执行相应的任务。Agent模式通过允许用户使用指令驱动代码编辑器，从而简化了开发流程。例如，开发者可以使用自然语言描述需求，例如“安装 Tailwind CSS”，AI Agent 便会自动执行安装命令，并完成相应的配置。这种交互方式极大地降低了开发门槛，即使是不熟悉命令行操作的开发者也能轻松上手。
如何启用Agent模式？
要启用 Agent 模式，您需要按照以下步骤操作：
- 打开 VS Code 的设置（File -> Preferences -> Settings）。
- 在设置中搜索 “Agent”。
- 找到 “Chat › Agent: Enabled” 选项，并勾选该复选框。如果您的下拉菜单中只有“Ask”和“Edit”两个选项，则您可能需要手动启用该功能。在设置中搜索“Agent”，找到“Chat › Agent: Enabled”，勾选即可。
Agent模式极大地简化了开发流程，将开发者从繁琐的重复性工作中解放出来，从而能够更专注于解决核心问题和创新。
Completion Model：更精准的代码补全，提升编码效率
代码补全是现代IDE中一项至关重要的功能，它可以根据开发者已输入的内容，自动预测并补全后续代码。VS Code 的 Completion Model 在AI的加持下，变得更加智能和精准。传统的代码补全功能主要依赖于静态分析和预定义的规则，而AI Completion Model 则通过学习大量的代码库和编程模式，能够根据上下文信息，更加准确地预测开发者的意图。这意味着，Completion Model 不仅能够提供简单的代码片段补全，还能根据当前代码的逻辑，智能地推荐合适的函数、变量和类，从而大大提升编码效率。
Completion Model 的核心优势在于其强大的学习能力和对上下文信息的理解能力。通过深度学习技术，Completion Model 能够不断地从海量的代码数据中学习，并提取出各种编程模式和习惯。同时，Completion Model 还能理解当前代码的上下文信息，例如变量类型、函数参数、代码逻辑等，从而能够更加精准地预测开发者的意图。
有了 Completion Model，开发者可以减少手动输入代码的工作量，降低出错的概率，并提高代码的质量。例如，在编写一个函数时，Completion Model 可以根据函数名和参数类型，自动生成函数体的大部分代码，甚至包括一些常用的算法和逻辑。开发者只需要根据实际需求进行少量的修改和调整，即可完成函数的编写。
MCP服务器：突破本地开发限制，实现更智能的集成
在传统的开发模式中，VS Code 等IDE主要依赖于本地环境进行代码编写、调试和测试。然而，随着云计算和微服务架构的普及，越来越多的应用需要与远程服务器和各种云服务进行集成。为了解决这个问题，VS Code引入了MCP（Model Context Protocol）服务器的概念。
MCP 服务器是一种协议，它允许 VS Code 访问本地运行的程序，从而可以与各种数据库、API 和云服务进行交互。MCP 服务器突破了本地开发的限制，实现了更智能的集成，为开发者提供了更大的灵活性和便利性。
MCP 服务器的核心优势在于其强大的可扩展性和灵活性。开发者可以根据自身的需求，开发各种 MCP 服务器，从而将各种不同的服务集成到 VS Code 中。例如，开发者可以开发一个与 PostgreSQL 数据库进行交互的 MCP 服务器，从而在 VS Code 中直接执行 SQL 查询、管理数据库表和查看数据。此外，开发者还可以开发一个与云服务进行交互的 MCP 服务器，从而在 VS Code 中直接部署应用、监控性能和管理资源。
通过 MCP 服务器，开发者可以将 VS Code 打造成一个强大的集成开发平台，从而能够更加高效地进行各种应用的开发和维护。
Bring Your Own Key：打造个性化AI开发体验
Bring Your Own Key（BYOK）是 VS Code 引入的一项高级AI功能，它允许开发者使用自定义的AI模型，从而根据自身的需求定制AI辅助功能。
在默认情况下，VS Code 使用的是微软提供的通用AI模型，这些模型虽然功能强大，但并不能完全满足所有开发者的需求。有些开发者可能需要针对特定的编程语言、框架或应用场景进行优化，从而获得更加精准和高效的AI辅助。
BYOK 的核心优势在于其高度的定制性和灵活性。开发者可以根据自身的需求，选择合适的AI模型，并将其集成到 VS Code 中。例如，开发者可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架，训练自定义的AI模型，并将其用于代码补全、错误检测和代码优化等方面。此外，开发者还可以使用第三方提供的AI模型，例如 OpenAI 的 GPT 系列模型，从而获得更加强大的自然语言处理能力。
通过 BYOK，开发者可以将 VS Code 打造成一个个性化的AI开发平台，从而能够更好地满足自身的需求，并提高开发效率和代码质量。
实战演练：利用VS Code AI 快速搭建应用
为了更好地展示 VS Code AI 的强大功能，我们将在本节进行一个实战演练，利用 VS Code AI 快速搭建一个简单的应用。我们将使用 Astro.js 框架搭建一个名为 “The Urlist” 的应用，该应用允许用户创建和分享链接列表。
- 创建项目：首先，我们需要创建一个 Astro.js 项目。您可以使用以下命令：
npm create astro@latest my-project
- 安装 Tailwind CSS：接下来，我们需要安装 Tailwind CSS，这是一个流行的 CSS 框架，可以帮助我们快速构建美观的用户界面。您可以使用以下命令：
npm install -D tailwindcss postcss autoprefixer
- 配置 Tailwind CSS：然后，我们需要配置 Tailwind CSS，以便在 Astro.js 项目中使用。您需要在
astro.config.mjs文件中添加以下代码：import tailwind from '@astrojs/tailwind';
export default defineConfig({ integrations: [tailwind()], });
4. 创建数据库连接：为了存储链接列表，我们将使用 PostgreSQL 数据库。您需要在 `.env` 文件中添加数据库连接信息：
DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/mydb
5. 定义数据库 Schema：接下来，我们需要定义数据库的 Schema，包括 `lists` 表和 `links` 表。 6. 利用 AI 生成代码：现在，我们可以利用 VS Code AI 来生成代码。例如，我们可以使用 Agent 模式，向 AI 助手描述我们的需求，例如“创建一个 API 接口，用于获取所有链接列表”，AI 助手便会自动生成相应的代码。 7. 测试应用：最后，我们需要测试应用，确保所有功能都能正常工作。
掌握VS Code Copilot 的 Prompt 技巧
Prompt 的重要性
在使用 VS Code Copilot 等 AI 工具时，Prompt 的质量直接影响 AI 生成结果的质量。一个清晰、明确的 Prompt 能够帮助 AI 更好地理解您的意图，从而生成更加符合您需求的代码。相反，一个模糊、不明确的 Prompt 可能会导致 AI 生成不准确甚至错误的代码。因此，掌握 Prompt 技巧对于高效地使用 VS Code Copilot 至关重要。
Prompt 编写原则：
- 清晰明确：Prompt 应该清晰地表达您的意图，避免使用模糊、歧义的词语。
- 具体详细：Prompt 应该尽可能地提供详细的信息，例如编程语言、框架、应用场景等。
- 结构化：Prompt 应该采用结构化的方式组织，例如使用编号列表、项目符号等。
- 逐步引导：对于复杂的任务，可以将 Prompt 分解成多个步骤，逐步引导 AI 完成任务。
Prompt 示例：
- “请使用 JavaScript 编写一个函数，用于计算两个数的和。”
- “请使用 React 框架创建一个组件，用于显示用户的信息，包括头像、用户名和个人简介。”
- “请使用 Python 编写一个程序，用于爬取指定网站上的所有链接。”
VS Code AI 的局限性与挑战
虽然 VS Code AI 带来了许多便利，但它也存在一些局限性和挑战。
- 数据时效性：目前大多数 AI 模型都存在数据时效性的问题，这意味着它们所学习的代码库和编程模式可能已经过时。这可能会导致 AI 生成的代码不符合最新的规范和最佳实践。
由于 Claude 3.5 Sonnet 训练数据的截止日期为 2024 年 4 月，因此在处理 2024 年之后出现的新的技术和框架时，可能会出现不准确的情况。
- 安全风险：使用自定义 AI 模型可能会带来安全风险，因为这些模型可能包含恶意代码或漏洞。因此，开发者需要对自定义 AI 模型进行严格的安全审查，确保其安全可靠。
- 过度依赖：过度依赖 AI 可能会导致开发者失去对代码的理解和掌控能力，从而影响其自身的技能发展。因此，开发者应该将 AI 作为辅助工具，而不是完全依赖于它，并保持对代码的理解和掌控能力。
Agent模式使用指南
使用 Fetch Tool
想要让 Copilot 读取网页，需要使用 Fetch Tool。
你可以输入 # 符号，选择需要使用的工具。
- 在聊天框中输入 #fetch，选择 Fetch Web Page Tool。
- 粘贴需要读取的网址。
- 发送prompt，Copilot 就会按照文档的执行。
VS Code AI 功能的优缺点
? Pros提高开发效率：AI 的加持可以显著减少手动编码的工作量，让开发者能够将更多精力集中在解决核心问题上。
降低开发门槛：Agent 模式等功能降低了开发门槛，即使是不熟悉命令行操作的开发者也能轻松上手。
提高代码质量：AI 可以自动检测代码中的潜在错误、漏洞和不规范的代码风格，并提供修复建议。
个性化定制：Bring Your Own Key 功能允许开发者根据自身的需求定制 AI 辅助功能。
智能集成：MCP 服务器突破了本地开发的限制，实现了更智能的集成。
? Cons数据时效性：AI 模型的数据时效性可能会导致生成的代码不符合最新的规范和最佳实践。
安全风险：使用自定义 AI 模型可能会带来安全风险，需要进行严格的安全审查。
过度依赖：过度依赖 AI 可能会导致开发者失去对代码的理解和掌控能力，影响其自身的技能发展。
对Prompt质量依赖高：AI生成代码质量受Prompt质量影响大
常见问题解答
什么是 VS Code Agent 模式？
Agent 模式是 VS Code 中一项革命性的 AI 功能，它将传统的代码编辑器转变为一个智能协同开发平台，允许开发者像与一位智能助手交流一样，通过自然语言描述需求，AI Agent 便会自动理解并执行相应的任务。
如何启用 VS Code Agent 模式？
要启用 Agent 模式，您需要在 VS Code 的设置中搜索 “Agent”，然后找到 “Chat › Agent: Enabled” 选项，并勾选该复选框。
VS Code 的 Completion Model 有什么优势？
VS Code 的 Completion Model 在 AI 的加持下，变得更加智能和精准。Completion Model 能够不断地从海量的代码数据中学习，并提取出各种编程模式和习惯，还能理解当前代码的上下文信息，例如变量类型、函数参数、代码逻辑等，从而能够更加精准地预测开发者的意图。
什么是 VS Code MCP 服务器？
MCP（Model Context Protocol）服务器是一种协议，它允许 VS Code 访问本地运行的程序，从而可以与各种数据库、API 和云服务进行交互。MCP 服务器突破了本地开发的限制，实现了更智能的集成，为开发者提供了更大的灵活性和便利性。
什么是 VS Code Bring Your Own Key？
Bring Your Own Key（BYOK）是 VS Code 引入的一项高级 AI 功能，它允许开发者使用自定义的 AI 模型，从而根据自身的需求定制 AI 辅助功能。
相关问题
AI在软件开发中的应用有哪些？
AI 在软件开发中的应用非常广泛，包括代码自动生成、代码质量检测、自动化测试、缺陷预测、需求分析、项目管理等方面。AI 可以帮助开发者提高开发效率、降低开发成本、提高代码质量，并改善用户体验。 代码自动生成：AI 可以根据开发者的需求，自动生成代码片段、函数、类甚至整个应用，从而大大减少手动编码的工作量。 代码质量检测：AI 可以自动检测代码中的潜在错误、漏洞和不规范的代码风格，并提供修复建议，从而提高代码的质量和安全性。 自动化测试：AI 可以自动生成测试用例，并执行测试，从而减少手动测试的工作量，并提高测试的覆盖率和效率。 缺陷预测：AI 可以根据历史数据，预测代码中可能存在的缺陷，并提供预警，从而帮助开发者及时发现和修复缺陷。 需求分析：AI 可以自动分析用户需求，并生成相应的需求文档和原型设计，从而帮助开发者更好地理解用户需求。 项目管理：AI 可以帮助开发者更好地管理项目进度、资源和风险，从而提高项目的成功率。
