Практичне використання промптів у VS Code. Як насправді підвищити продуктивність із GitHub Copilot

💡 Усі статті, обговорення, новини про DevOps — в одному місці. Приєднуйтесь до DevOps спільноти!

Як розробник я щодня стикаюся з потребою швидко орієнтуватися в складних проєктах, перемикатися між різними задачами та прискорювати розробку, не жертвуючи якістю. У цьому контексті GitHub Copilot став для мене не просто інструментом, а справжнім прискорювачем робочого процесу. Це не маркетингова «іграшка» — якщо знати, як його використовувати, Copilot може суттєво змінити ваш підхід до кодингу.

Забудьте про гучні обіцянки «ШІ, який пише код за вас». Для мене головне питання — чи зменшує Copilot тертя в щоденній роботі? Чи розуміє він мій репозиторій, мої шаблони, мою CI/CD-пайплайну? І найважливіше — чи допомагає він мені писати кращий код швидше? У цій статті я поділюся своїм досвідом використання GitHub Copilot у Visual Studio Code, розберу стратегії створення ефективних промптів і покажу реальні приклади, де цей інструмент стає не просто зручністю, а ключем до операційної ефективності.

Ця стаття базується на моїй живій демонстрації, яку я, Павло Стучинський, Principal DevOps-інженер у SoftwareOne, провів, щоб показати, як Copilot працює в реальних сценаріях.

Мінімальні налаштування — максимальний ефект

Запустити GitHub Copilot у VS Code простіше, ніж налаштувати linter. Встановіть розширення Copilot, увійдіть через обліковий запис GitHub — і ви вже в роботі. Це нативний досвід: без перемикань між інструментами чи додаткових прошарків. Copilot вбудований у редактор і з коробки інтегрується з вашим робочим середовищем.

Тарифні плани: розумійте, за що платите

Існує чотири рівні підписки: Free, Pro, Business і Enterprise.

• Free дає базовий доступ, але прив’язує вас до однієї моделі з обмеженим розумінням контексту. Підходить для ознайомлення, але не для серйозної роботи.
• Pro відкриває доступ до кращих підказок і гнучкішого оброблення запитів, але все ще розрахований на індивідуальне використання.
• Business — найоптимальніший варіант для команд: підтримка кількох моделей, організаційні налаштування, посилена ізоляція даних.
• Enterprise дозволяє створювати приватних AI-агентів на основі вашого коду. Це ще не масовий сценарій, але вже на горизонті.

Порівняння функцій планів GitHub Copilot

Для більшості команд саме Business — золота середина: надійна продуктивність, безпека за замовчуванням, жодних неприємних сюрпризів.

Контекст файлу проти контексту репозиторію

Тут більшість користувачів і роблять помилку.

За замовчуванням Copilot дивиться лише у відкритий файл. Це нормально, якщо ви редагуєте окрему функцію. Але якщо ваша логіка охоплює кілька модулів, посилається на типи з інших файлів або залежить від структури проєкту — потрібен контекст усього репозиторію.

У Copilot для VS Code це означає: увімкніть індексацію робочого середовища та використовуйте Edit Mode або Agent Mode з повним баченням проєкту.

Коли Copilot бачить лише один файл — ви отримаєте шаблонні фрагменти. Коли він бачить весь репозиторій, ваші шаблони й залежності — він поводиться як розробник, який вже в темі.

Як працювати з Copilot як профі: режими Chat, Edit та Agent

GitHub Copilot у VS Code — це не просто автодоповнення з AI-наповненням. Він має три окремі режими: Chat, Edit та Agent — кожен для своїх завдань. Розуміння, коли і який режим використовувати, — ключ до отримання корисних, контекстно обґрунтованих результатів замість шаблонного коду.

1. Chat Mode — запитуй, досліджуй, уточнюй

Це шар запитань і відповідей. Використовуйте його, коли потрібно:

• Зрозуміти концепцію у вашій кодовій базі.
• Швидко знайти приклади синтаксису.
• Порівняти підходи у фреймворках.
• Розібратись із помилками з термінала.

Приклад: «Чому цей LINQ-запит викликає NullReferenceException?» Chat проаналізує логи, зв’яже з контекстом і дасть практичну відповідь. Найкраще підходить для ізольованих запитань, не для генерації коду.

2. Edit Mode — зміни напряму, з урахуванням усієї структури

Edit Mode працює як інлайн-рефакторинг. Він дозволяє:

• Рефакторити кілька файлів одночасно.
• Переписувати застарілі функції.
• Оновлювати патерни у проєкті.
• Вставляти логіку прямо у потрібні місця.

Він не повертає текстові підказки — ви отримуєте готовий diff коду, готовий до коміту. Можна приймати або відхиляти зміни — як у pull request.

Приклад: «Додай логування до кожного методу контролера.» Copilot просканує репозиторій, внесе зміни у відповідні файли й покаже diff по кожному редагуванню. Без копіпасту та здогадок.

3. Agent Mode — структуровані задачі, поетапні правки

Agent Mode — це найближча альтернатива молодшому розробнику. Ви описуєте ціль, а він виконує ланцюжок дій:

• Генерує код.
• Запускає тести.
• Перевіряє результати.
• Пропонує наступні кроки.
• Повторює, якщо щось зламалось.

Приклад: «Створи API-контролер для Bike.cs, додай юніт-тести й перевір, що вони проходять.» Агент створить контролер, напише тести, запустить їх у терміналі й внесе зміни, якщо щось не спрацює. Агент використовує MCP (Model Context Protocol) для інтеграції з вашим середовищем — включаючи файлову систему, git-історію та термінал.

Кожен режим закриває свій етап у робочому процесі:

• Chat допомагає подумати.
• Edit — внести зміни.
• Agent — побудувати та перевірити.

Як режим агента взаємодіє з вашим середовищем. Режим агента Copilot використовує протокол контексту моделі (MCP) для взаємодії з локальними джерелами даних, інструментами розробки та віддаленими службами, виконуючи завдання з циклами зворотного зв’язку в режимі реального часу

Комбінуйте їх, і ви перестанете сприймати Copilot як чатбот — і почнете використовувати як повноцінний інженерний інструмент.

Заміна моделей: Коли GPT-4 — це надмір, а коли — необхідність

Не кожне завдання потребує потужної моделі. GitHub Copilot дозволяє перемикатися між різними LLM — такими як GPT-3.5, GPT-4o та Claude — залежно від того, над чим ви працюєте і наскільки швидко потрібен результат. Правильний вибір економить час і знижує фрустрацію.

GPT-3.5: швидкий і легкий

Ідеально підходить для:

• Автодоповнення синтаксису.
• Шаблонів невеликих функцій.
• Простих запитань.
• Швидких підказок.

Це найшвидша модель, тож вона найкраща, коли вам потрібен тісний фідбек без затримок.

GPT-4o: більше контексту та навантаження

Краще підходить для:

• Аналізу великих файлів.
• Розпізнавання патернів у кодовій базі.
• Роботи з неоднозначними задачами.

Так, вона повільніша за 3.5, але точніша, коли промпт складний або ви хочете, щоб модель зрозуміла наміри з розпорошеного коду. Уявіть її як модель «постався серйозно».

Claude: коли Copilot потрібен другий мозок

Claude часто краще в:

• Розумінні природної мови.
• Форматуванні тексту (резюме, документація).
• Вирівнюванні до стилістичних стандартів у проєкті.

Він особливо сильний у збереженні тону та структури. Використовуйте його, коли відповіді GPT звучать роботизовано або не в тему.

Знати, коли перемикатись

• Промпт «провалився»? Спробуйте іншу модель.
• Chat не розуміє контекст? Спробуйте Claude.
• Занадто довго чекаєте на просту логіку? Перейдіть на 3.5.

Перемикання займає секунди. Приріст продуктивності — відчутний. Ставтесь до вибору моделі як до вибору CI-раннера: підбирайте інструмент під завдання, а не навпаки.

Контекст — понад усе. Практичні патерни промптингу

Якість промпту — це не лише про формулювання. Це про те, що бачить модель. Якщо Copilot має обмежений контекст, він здогадується. Якщо бачить весь workspace, він робить висновки.

Повний контекст репозиторію кращий за здогадки по одному файлу

Ефективність Copilot суттєво зростає, коли він має доступ до повної структури репозиторію. Сюди входить:

• Взаємозв’язки між модулями.
• Іменування та неймінг-конвенції.
• Спільні утилітарні функції.
• Логуючі фреймворки.
• Патерни покриття тестами.

Якщо промптити Copilot в режимі редагування (Edit) або агента (Agent) з включеним індексуванням workspace, він працює в контексті всього проєкту, а не просто «зашиває» шаблон. Це виглядає як поведінка розробника, який реально прочитав кодову базу.

Git-дифи: перетворюємо історію на сигнал

Copilot вміє читати staged diffs та історію комітів. Це особливо корисно для:

• Генерації змістовних повідомлень до комітів.
• Пояснення, чому конкретний diff має значення.
• Підказок щодо відсутніх тестів або перевірок.

Використовуйте команди /diff, /changes, або додавайте git log у промпт — Copilot адаптує відповідь до контексту.

Вивід термінала: нехай логи стануть підказками

Один із маловідомих трюків — це передавати логи CI/CD або помилки збірки в Copilot. Коли pipeline фейлиться, і ви дивитесь на нечитабельний стек трейс, можна просто спитати:

«Чому цей build step ламається? Ось логи»

Copilot парсить помилку, визначає причину збою та пропонує виправлення. Це не завжди ідеально, але точно швидше, ніж шукати на форумах з 2017 року.

Що ламає промпти

• Недостатній контекст: запитання про функцію з іншого файлу без жодного посилання → марна відповідь.
• Застаріла сесія: довгі чати без скидання збивають модель з пантелику. Починайте нову сесію під кожне завдання.
• Перевантаження вхідних даних: занадто багато вставленого коду — і модель обрізає частину. Будьте вибіркові або перейдіть у Edit Mode.
• Неправильна модель під задачу: GPT-3.5 не побачить міжфайловий контекст, а Claude може «переосмислити» простий цикл.

У більшості випадків, якщо Copilot помиляється — справа не в промпті, а в сліпій зоні контексту.

Жива демонстрація: одне завдання, три режими

Щоб показати, як GitHub Copilot працює в реальних умовах, я використав одне й те саме завдання у трьох режимах: створити REST-контролер на основі існуючого класу Bike.cs. Ось як впорався кожен режим — що спрацювало, що ні, і коли який варто використовувати.

Долучайтесь до збору на Павуки Допхіна!

1. Режим Chat

Я попросив Copilot:

«Створи новий API-контролер для сутності Bike.cs»

Результат: непогано. Він згенерував робочий контролер із базовими CRUD-методами та тестовими даними.

Обмеження:

• Немає контексту репозиторію. Copilot не вловив патерни логування або неймінгу, які були в інших частинах проєкту.
• Ручна вставка. Усі зміни потрібно було копіювати вручну з чату у файли коду.
• Не враховує структуру проєкту. Не запропонував правильний шлях для збереження файлу.

Висновок: підходить для швидкого прототипування. Непридатний для підтримки консистентності у реальному проєкті.

2. Режим Edit

Той самий промпт, але у режимі редагування з повним контекстом workspace.

Результат:

• Copilot створив новий файл у правильній папці Controllers.
• Виявив і використав правильні неймінг-патерни, підключив потрібний логер і дотримався стилю з інших класів.
• Автоматично додав CRUD-ендпоінти та показав повний diff-файл для затвердження.

Мінуси:

• Генерація зайняла трохи більше часу, ніж у режимі чату.
• Потребує дисципліни: нове завдання = нова сесія, щоб уникнути «змішування» промптів.

Висновок: найкращий режим для змін у кількох файлах, рефакторингу та коду, який вписується в існуючий проєкт, а не просто компілюється.

3. Режим Agent + MCP

Цей режим не просто генерує код — він виконує повний робочий процес.

Завдання:

• Створити контролер.
• Додати юніт-тести.
• Перевірити, що тести проходять.

Що сталося:

• Agent згенерував контролер і тести та розмістив їх у правильних папках.
• Запустив тестовий набір, проаналізував вивід, виявив помилку через відсутній параметр.
• Запропонував і застосував виправлення до тесту, перезапустив його — все спрацювало.
• Бонус: я попросив створити GitHub-issue з описом реалізації. Agent скористався API MCP, створив issue з правильними мітками та форматуванням.

Мінуси:

• Повільніший: кілька кроків = більше затримок.
• Потребує попередньо налаштованих інструментів MCP і дозволів.
• Доцільний тільки там, де потрібна повна автоматизація.

Висновок: ідеальний для повторюваних або формалізованих завдань. Зайвий для дрібних змін, але незамінний для онбордингу або генерації великого обсягу коду.

Кожен режим має свою роль:

• Chat — для швидких ідей.
• Edit — для точного, контекстного коду.
• Agent — для складних робочих процесів та автоматизації.

Знати, коли перемикатися між режимами — означає економити час і зменшувати фрикцію у розробці.

Бонус: як Copilot допомагає відлагоджувати CI/CD логи

Одна з найменш відомих, але дійсно корисних функцій GitHub Copilot — це діагностика збоїв у CI/CD. Це не просто помічник для коду — Copilot вміє читати логи й виявляти причини помилок без потреби вручну переглядати 300 рядків YAML.

Реальний приклад: зламана збірка .NET у GitHub Actions

Я створив простий workflow для .NET-проєкту, використовуючи стандартний шаблон:

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - name: Setup .NET
        uses: actions/setup-dotnet@v3
      - name: Run build
        run: dotnet build

Збірка впала відразу. Ніякого stack trace. Лише туманне повідомлення:

«project file not found»

Як Copilot допоміг

Крок 1: Я відкрив логи невдалої збірки.
Крок 2: Натиснув кнопку «Explain error with Copilot» — вона вбудована у GitHub Actions UI.
Крок 3: Copilot проаналізував сирі логи, знайшов причину (відсутній аргумент зі шляхом до проєкту в команді build) і запропонував рішення: вказати повний шлях до .csproj.

Також він пояснив, чому автоматичне визначення проєкту не спрацювало — мій репозиторій мав нестандартну структуру директорій.

Нова команда:

run: dotnet build ./src/BikeShop/BikeShop.csproj

Я застосував правку → перезапустив завдання → збірка пройшла.

Чому це важливо

• Без перемикання контексту. Не потрібно копіювати логи у ChatGPT або Stack Overflow.
• Copilot читає ті самі логи, що й ви, але помічає більше.
• Економія часу, особливо коли потрібно допомогти джунам розібратись з помилками.

Так, ви все ще маєте перевіряти виправлення. Але якщо збірка ламається о 17:48 у п’ятницю — Copilot може виявитися найшвидшим «напарником», який у вас є.

Підсумок: що робить Copilot по-справжньому корисним

Copilot — це не чарівна кнопка. Це інструмент, потужний, якщо використовувати правильно. І контрпродуктивний — якщо не розуміти, як він працює.

Коли він економить час

• Рутинні задачі: створення шаблонів контролерів, тестів, CI/CD pipeline-ів і документації.
• Перший раунд ревʼю: виявлення друкарських помилок, повторів і простих багів до того, як їх побачить колега.
• Контекстно-обізнане рефакторингування: зміни у декількох файлах із врахуванням існуючих шаблонів і неймінгу.
• Тріаж CI/CD: інтерпретація логів і пошук першопричини збоїв.
• Онбординг джунів: зняття навантаження з сеньйорів через автоматичні відповіді на типові «як зробити...» питання.

Коли він не допомагає

• Розмиті промпти без контексту: результатом буде загальний і неякісний код.
• Легасі-код із прихованими залежностями: Copilot не бачить того, що недоступно в коді.
• Безпеково критичний код: Autofix корисний, але не варто сліпо довіряти. Все слід перевіряти вручну.
• Залежність лише від одного режиму: ті, хто використовує тільки Chat, втрачають 70% потенціалу Copilot. Перемикання режимів — критично важливе.

Масштабування Copilot у команді

• Уніфікуйте культуру промптів: навчіть команду формулювати чіткі запити з достатнім контекстом.
• Використовуйте шаблони репозиторіїв: чим більше структурована база — тим ефективніший Copilot.
• Увімкніть контекст робочого простору: забезпечте, щоб команда працювала не лише в Chat, а й у режимах Edit та Agent.
• Поєднуйте з Code Scanning: нехай Copilot пропонує виправлення на основі реальних сканів, а не гіпотетичних проблем.
• Відстежуйте використання: на тарифах Business та Enterprise можна бачити аналітику та ефективність Copilot.

Copilot не замінює якісну інженерію. Але він може прибрати сотні дрібних відволікань, які гальмують команду.

Якщо у вас вже налагоджений процес — Copilot просто прибере зайвий шум. Якщо ні — принаймні тепер ви точно знатимете, де справжні вузькі місця.

Короткі висновки

• Контекст — це все. Увімкнення індексації репозиторію дозволяє Copilot генерувати код, що враховує структуру проєкту, а не лише окремі файли.
• Режими для різних завдань. Chat — для швидких ідей, Edit — для точного рефакторингу, Agent — для автоматизації складних процесів.
• Вибір моделі має значення. GPT-3.5 для швидкості, GPT-4o для складних задач, Claude для документації та стилю.
• Практичні промпти. Чіткі запити з повним контекстом (дифи, логи, структура) дають кращі результати, ніж розмиті команди.
• Діагностика CI/CD. Copilot спрощує аналіз логів і виправлення помилок, особливо в GitHub Actions.

Copilot не замінить інженерного мислення, але він прибирає дрібні перешкоди, дозволяючи мені зосередитися на важливому. Для команд рекомендую тариф Business, уніфіковані промпти та інтеграцію з Code Scanning для максимальної ефективності.