掌握工具本身（大部分情况下）就够了

如果你现在因为AI而感到不知所措，你并不孤单。

每天似乎都有新工具、新MCP、新模型、新技能、新工作流、新功能、新社交帖子，它们都有一个共同点：“看！我用一个奇怪的提示就完全搞定了AI。”

我不信。

我每天都在使用AI，我发现少即是多。真正带来改变的并不是我安装、配置或诱导AI做什么——那些东西很有趣，但最终感觉像是噱头。

我生产力的最大提升来自于我如何使用工具本身以及我对它的理解程度。

所以在这篇文章中，我将分享一个简单的工作流程，只需使用GitHub Copilot的现有功能，就能大幅提升你在AI使用上的效率。没有奇怪的提示，没有别人都知道而你不知道的技巧，只是工具本身。工具本身就能满足你——大部分情况下。

1. 选择一个工具

这很明显，对吧？选一个工具！太容易了！

但即使在GitHub Copilot系列中，也有很多选择，包括CLI、新的GitHub Copilot应用、VS Code、Visual Studio和JetBrains等。

好消息是这些体验正逐渐集中在同一套工具上。不同工具的细节可能不同，但核心工作流是一致的。学会工具本身，就能在任何地方使用。

不过，我认为学会工具本身是关键，而学习的最佳方式是尽可能接近它。所以如果你刚开始，我建议从GitHub Copilot CLI开始。它是一个终端界面，只有文本，没有太多UI需要学习。你输入提示，AI代理执行操作。这种交互更直接、更即时，而且非常令人满意。

在本演示中，我将使用新的GitHub Copilot应用。但该应用使用的工具与GitHub Copilot CLI、Visual Studio Code等地方使用的完全相同。

1. 开启YOLO模式

YOLO模式也称为“允许全部”。这允许AI代理执行任何命令而无需请求许可。根据你使用的工具，这可能会有所不同，但大多数情况下只需在聊天中输入 /allow-all 命令。否则，AI代理每次执行工作都会停下来等待你的批准。

AI代理需要自主性才能提升生产力。如果你必须批准代理做的每一件事，那还不如自己动手。而且，那是一种糟糕的用户体验，没有人愿意整天坐在办公桌前按“批准”按钮。不停地按“批准”只会让你变得不看内容就批准，这就失去了意义。

不过，使用AI代理时也要注意安全。好人也会遇到坏事。在使用YOLO模式时，你不应在本地机器上运行代理，尤其是在工作中——数据在组织的系统上是私密的，错误可能代价高昂。

幸运的是有很多在沙箱中运行代理的选项。一个简单的入门方法是使用GitHub Codespaces或开发容器。

1. 从原型开始

AI最神奇的一点是，你可以轻松地提前为任何东西创建原型。历史上并非如此，原型设计是项目的完整阶段，通常是一种奢侈。现在，一个提示就能搞定。

让我们看几个例子。

假设我们要构建一个日期选择器Web组件。这看起来简单，但实际上相当复杂。想想你可能用它做的所有事情。

如何在组件内导航？

选中日期看起来如何？

选中范围看起来如何？

用户如何在日、月、年之间切换？

从简单的原型开始，并尝试几种变体。我通常这样开始：

“给我20个日期选择器Web组件的模拟图。把它们都放在一个HTML文件中，以便我比较。”

在这种情况下，AI生成了多种布局，但其中一种模拟图从年视图开始。这很有趣。我希望我的日期选择器能让用户先缩放到年，然后到月，最后到日。这些东西在见到之前你通常不会考虑。

作为人类，我们处理图像、形状和有形布局等感官丰富的模型比密集文本更快。早期创建低成本的原型有助于使复杂概念变得直观。

这也适用于非可视化任务。

例如，如果要添加一个新的API端点，我仍然会先创建一个可视化原型，来理解需求和约束，然后再进行实现。

“为这个项目创建一个API的可视化模型。添加五种处理新API端点的方式，该端点允许用户下载他们的分析数据。”

由于GitHub Copilot应用支持Mermaid图，代理将其渲染为Markdown，映射出实现该API端点的五种不同方式。

使用AI代理时，容易忘记一切都有细微之处。原型有助于提前发现这些细微之处，避免在返工上浪费宝贵的时间和令牌。

我建议对于大部分工作，使用中等大小的模型，如GPT 5.6 Terra或Claude Sonnet，并设置为中等推理。我还建议在完成特定功能、错误修复或增强的整个过程中坚持使用你选择的模型。提示缓存会为你节省令牌。只要你不切换到不同的模型或推理级别，你之前的对话就会保留在缓存中，从而在未来的请求中获得折扣。

1. 有条理地规划

现在你知道你真正想要的是什么，而不是最初想象的样子，是时候规划实施了。

在不启动新会话的情况下，切换到GitHub Copilot的规划模式。

“/plan 构建一个日期选择器Web组件。我希望用户能够缩放到年、月和日。”

这是一个相当模糊的提示，你可能比我拥有更多模型上下文，但这只是演示。如果你没有更多上下文，也没关系，这正是这个步骤的目的。

理论上，如果你能用完美的顺序和上下文编写完美的提示，你可以让模型一次性完成任务。理论上。

但我们没有人能做到这一点。不过，规划可以帮助你更接近这个理想，通过提出你在手动构建过程中需要回答的所有问题：

开始日期和结束日期可以相同吗？

部分选择是否有效？

用户应该能够清除日期吗？

“今天”是否应该始终可见？

允许手动输入吗？

日期以什么格式存储？

允许粘贴日期吗？

列表还在继续。你不可能想到所有这些边缘情况，但模型可以帮助你识别其中许多。

你可以通过安装Matt Pocock的“grill-me”技能，使规划模式在问题和边缘情况的数量上更加激进。

“/plan /grill-me 构建一个日期选择器Web组件。我希望用户能够缩放到年、月和日。”

这个规划步骤至关重要。重点不是让你接受AI的每一个建议。如果你这样做，你就失去了这个规划过程的价值。重点是让你深入思考问题，并引导模型。这是你的专业知识发挥作用的地方。

你也可以向模型提问。在下面的截图中，它问我关于“非连续日期”的问题。我大致知道模型的意思，但我要求澄清以确保我们理解一致。

即使你打断并提问澄清问题，规划过程也会继续。

1. 使用Autopilot实施

计划完成后，GitHub Copilot很可能会提示你切换到Autopilot并开始实施计划。

Autopilot是一个内置循环。它强制模型继续工作，确保它确实完成了所说的任务——在这种情况下，完成计划中的每一项。

GitHub Copilot在此阶段会自动充当编排器。如果需要读取代码库中的文件，它会使用小模型的“探索”子代理。如果认为某个操作相对复杂，它很可能会选择大模型的“通用”子代理。虽然你可以通过自定义代理和指令在GitHub Copilot中获得对编排的精细控制，但无需做任何特殊操作即可获得子代理和多模型工作流的好处。这是开箱即用的，即使你并不知道这些功能的存在。

1. 人工审查与迭代

这是你获得多巴胺刺激的时候。你可以看到AI创建了什么。

但很可能你不会得到完全想要的东西。这是正常和预期的。模型无法读取你的想法，而且容易出错。与模型迭代，直到你得到真正想要的东西。无论是代码还是改进的UI，这部分你的品味将决定最终产品的质量。

例如，这是GitHub Copilot给我的日期选择器。

我已经看到一些问题：

动画不一致

悬停在选中日期上时文本不可读，因为颜色对比度问题

顶部不需要显示“12年”

当我点击“今天”时，如果我在月视图或年视图，它不会跳转到日视图。

此外，我不喜欢这种设计。它看起来太像AI创作的——因为它就是！

所以这里我们只是进入后续模式。我使用自己创建的CSS框架Postrboard。我将其添加为技能，只指向CSS并告诉代理如何使用。如果你愿意，可以自己安装使用，也可以选择其他你喜欢的CSS框架。给模型一些设计指导非常有帮助，通常一个CSS框架就足够了。

“好的——我们不需要登录页面，只需要组件、输出和设置面板，用最小化设置。使用/postboard技能进行设计和颜色。”

对于日期选择器，当我点击某天时，它会尝试放大，但无法放大，因为没有可放大的内容。那里不应该有缩放。

顶部不需要显示“放大”

当我鼠标悬停在包含选中日期的月份或年份上时，悬停文本无法阅读。

当我点击“今天”时，它应该跳转到日视图，即使我在月视图或年视图。

月份下面不需要数字，也不需要放在方框中

年份也一样。顶部不需要显示“12年”。

注意这种对话方式。不要过度思考。当你修复一堆这样的小问题时，直接交给模型。如果你有上下文，你就有提示。

最重要的是，不要满足于“足够好”的AI输出。坚持质量。要毫不留情。那部分仍然是你的责任，知道什么才是从AI中获得的高质量结果。

[根据AI成本控制进行了截断]