Bygg din egen Visual Studio Code GitHub Copilot Chat med Microsoft Phi-3-familjen

March 30, 2026 · View on GitHub

Har du använt workspace-agenten i GitHub Copilot Chat? Vill du bygga din egen teams kodagent? Denna praktiska laboration hoppas kunna kombinera öppen källkod-modellen för att bygga en företagsnivå kod-affärsagent.

Grundläggande

Varför välja Microsoft Phi-3

Phi-3 är en familjeserie, inklusive phi-3-mini, phi-3-small och phi-3-medium baserat på olika träningsparametrar för textgenerering, dialogslutförande och kodgenerering. Det finns även phi-3-vision baserat på Vision. Den är lämplig för företag eller olika team att skapa offline generativa AI-lösningar.

Rekommenderas att läsa denna länk https://github.com/microsoft/PhiCookBook/blob/main/md/01.Introduction/01/01.PhiFamily.md

Microsoft GitHub Copilot Chat

GitHub Copilot Chat-tillägget ger dig ett chattgränssnitt som låter dig interagera med GitHub Copilot och få svar på kodrelaterade frågor direkt i VS Code, utan att du behöver navigera i dokumentation eller söka i onlineforum.

Copilot Chat kan använda syntaxmarkering, indragning och andra formateringsfunktioner för att öka tydligheten i det genererade svaret. Beroende på typen av fråga från användaren kan resultatet innehålla länkar till kontext som Copilot använde för att generera svaret, såsom källkodsfiler eller dokumentation, eller knappar för att få tillgång till VS Code-funktionalitet.

Copilot Chat integreras i ditt utvecklingsflöde och ger dig hjälp där du behöver det:
Starta en inline chattkonversation direkt från editorn eller terminalen för hjälp medan du kodar
Använd Chat-vyn för att ha en AI-assistent vid sidan för att hjälpa dig när som helst
Starta Snabbchatt för att ställa en snabb fråga och återgå till vad du gör

Du kan använda GitHub Copilot Chat i olika scenarier, såsom:

Besvara kodfrågor om hur man bäst löser ett problem
Förklara någon annans kod och föreslå förbättringar
Föreslå kodfixar
Generera enhetstestfall
Generera koddokumentation

Rekommenderas att läsa denna länk https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-chat

Microsoft GitHub Copilot Chat @workspace

Att referera till @workspace i Copilot Chat låter dig ställa frågor om hela din kodbas. Baserat på frågan hämtar Copilot intelligent relevanta filer och symboler, som den sedan refererar till i sitt svar som länkar och kodexempel.

För att svara på din fråga söker @workspace igenom samma källor som en utvecklare skulle använda när hen navigerar i en kodbas i VS Code:

Alla filer i arbetsytan, förutom filer som ignoreras av en .gitignore-fil
Katalogstruktur med nästlade mappar och filnamn
GitHubs kodsökningsindex, om arbetsytan är ett GitHub-förråd och indexerat av kodsökning
Symboler och definitioner i arbetsytan
För närvarande markerad text eller synlig text i den aktiva editorn

Notera: .gitignore ignoreras om du har en fil öppen eller har markerad text i en ignorerad fil.

Rekommenderas att läsa denna länk [https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-chat]

Lär dig mer om denna labb

GitHub Copilot har kraftigt förbättrat programmeringseffektiviteten för företag, och varje företag hoppas kunna anpassa relevanta funktioner i GitHub Copilot. Många företag har anpassat tillägg liknande GitHub Copilot baserat på sina egna affärsscenarier och öppen källkod-modeller. För företag är anpassade tillägg lättare att kontrollera, men detta påverkar även användarupplevelsen. GitHub Copilot är trots allt starkare i att hantera generella scenarier och professionalism. Om upplevelsen kan hållas konsekvent vore det bättre att anpassa företagets egen tillägg. GitHub Copilot Chat tillhandahåller relevanta API:er för företag att expandera i Chatt-upplevelsen. Att upprätthålla en konsekvent upplevelse och ha anpassade funktioner är en bättre användarupplevelse.

Denna labb använder huvudsakligen Phi-3-modellen kombinerad med lokal NPU och Azure hybrid för att bygga en anpassad Agent i GitHub Copilot Chat @PHI3 för att hjälpa företagsutvecklare att slutföra kodgenerering (@PHI3 /gen) och generera kod baserad på bilder (@PHI3 /img).

PHI3

Notera:

Denna labb är för närvarande implementerad i AIPC på Intel CPU och Apple Silicon. Vi kommer fortsätta att uppdatera Qualcomm-versionen av NPU.

Labb

Namn	Beskrivning	AIPC	Apple
Lab0 - Installationer(✅)	Konfigurera och installera relaterade miljöer och installationsverktyg	Gå	Gå
Lab1 - Kör Prompt flow med Phi-3-mini (✅)	Kombinerat med AIPC / Apple Silicon, använder lokal NPU för att skapa kodgenerering via Phi-3-mini	Gå	Gå
Lab2 - Distribuera Phi-3-vision på Azure Machine Learning Service(✅)	Generera kod genom att distribuera Azure Machine Learning Services Modellkatalog - Phi-3-vision bild	Gå	Gå
Lab3 - Skapa en @phi-3 agent i GitHub Copilot Chat(✅)	Skapa en anpassad Phi-3-agent i GitHub Copilot Chat för att slutföra kodgenerering, grafgenereringskod, RAG, etc.	Gå	Gå
Exempelkod (✅)	Ladda ner exempelkod	Gå	Gå

Resurser

Phi-3 Cookbook https://github.com/microsoft/Phi-3CookBook
Lär dig mer om GitHub Copilot https://learn.microsoft.com/training/paths/copilot/
Lär dig mer om GitHub Copilot Chat https://learn.microsoft.com/training/paths/accelerate-app-development-using-github-copilot/
Lär dig mer om GitHub Copilot Chat API https://code.visualstudio.com/api/extension-guides/chat
Lär dig mer om Microsoft Foundry https://learn.microsoft.com/training/paths/create-custom-copilots-ai-studio/
Lär dig mer om Microsoft Foundrys Modellkatalog https://learn.microsoft.com/azure/ai-studio/how-to/model-catalog-overview

Ansvarsfriskrivning:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, vänligen observera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål ska betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.