Come utilizzare Copilot per scrivere codice e debuggare script rapidamente

Il modo in cui programmiamo sta cambiando a una velocità vertiginosa e Copilota Microsoft Si è posizionata al centro di questa rivoluzione. Non si tratta più solo di completare automaticamente qualche riga: stiamo parlando di agenti in grado di leggere il tuo progetto, proporre modifiche, individuare i colli di bottiglia e persino aprire pull request quasi senza che tu tocchi il mouse.

Quando stai cercando un file "Copilota per la scrittura del codice e il debug degli script" In realtà stai chiedendo informazioni su un intero ecosistema: assistenti che generano espressioni per le automazioni, aiutano con YAML, analizzano le prestazioni delle tue applicazioni .NET in produzione, funzionano direttamente nel terminale come Copilot CLI, o ti permettono di chattare sul tuo cellulare con la stessa intelligenza artificiale che già usi nel browser.

Cos'è Microsoft Copilot e in che modo ti aiuta a scrivere e a eseguire il debug del codice?

Microsoft Copilot è la famiglia di assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale di Microsoft. Si integra con servizi come Power Automate, Azure, GitHub e persino con il tuo browser web. Il suo obiettivo è semplice da enunciare ma complesso da implementare: permetterti di concentrarti sulla logica della tua applicazione mentre l'intelligenza artificiale ti aiuta con il codice ripetitivo, gli errori banali e i problemi di sintassi o di prestazioni.

Applicato alla vita quotidiana di uno sviluppatoreCopilot è in grado di generare funzioni a partire da istruzioni in linguaggio naturale, completare script, analizzare espressioni complesse, suggerire soluzioni in caso di problemi in produzione e persino fornire modelli di configurazione YAML pronti all'uso e adattabili.

La chiave sta nel contestoCopilot non funziona come un motore di ricerca che copia e incolla codice da internet, ma piuttosto come un modello che prende il tuo codice, i tuoi file e le tue istruzioni e sintetizza una nuova proposta. Puoi chiedergli di fare qualsiasi cosa, da "creare una stringa con questo nome e cognome" a "individuare il collo di bottiglia della CPU in questo servizio .NET e suggerire una soluzione".

Inoltre, Microsoft ha reso Copilot disponibile praticamente su ogni formato possibile.È possibile integrarlo in strumenti di automazione, utilizzarlo come copilota in Azure per l'analisi delle prestazioni, sulla riga di comando con GitHub Copilot CLI e come assistente generico sul web e sui dispositivi mobili, con supporto per la generazione di testo, immagini e codice.

Copilot in Power Automate: espressioni complesse senza scervellarsi

Uno degli usi più pratici di Copilot per programmare senza scrivere tanto codice "grezzo" Si tratta della procedura guidata per le espressioni in Power Automate (il designer di flussi di lavoro di Microsoft). Se lavori con l'automazione, sai che formule come concat()Le conversioni di tipo o le estrazioni di testo possono trasformarsi in un incubo non appena la logica si fa un po' più complessa.

Nel Il nuovo editor di espressioni di Power Automate Puoi aprire qualsiasi azione desideri, inserire un'espressione nel campo corrispondente e premere il pulsante. fxA questo punto, si apre l'editor, dove entra in gioco Copilot, che comprende sia ciò che hai già scritto sia ciò che devi modificare o creare da zero.

Crea espressioni con il linguaggio naturale

Per generare una nuova espressione senza dover lottare con la sintassi, è sufficiente selezionare l'opzione "Crea espressione con Copilot" All'interno dell'editor si apre un'interfaccia simile a una chat in cui è possibile descrivere, con un linguaggio semplice, ciò che si desidera ottenere.

La cosa interessante è che puoi fare riferimento al contenuto dinamico del flusso per nome e Copilot lo tradurrà nell'espressione corretta. Una volta generata l'espressione, puoi rivederla e applicarla direttamente al campo, senza dover memorizzare la sintassi di ogni funzione.

Aggiorna le espressioni esistenti con Copilot

Se hai già un'espressione creata manualmente o con l'assistente stessoÈ possibile utilizzare Copilot anche per perfezionarlo senza dover ricominciare da capo. Seleziona l'azione, apri l'editor di espressioni, fai nuovamente clic su "Crea espressione con Copilot" e il modello utilizzerà la formula esistente come contesto.

Da lì, Qualsiasi istruzione tu scriva è intesa come una modificaÈ possibile specificare di "aggiungere un controllo per evitare che il valore sia nullo", "modificare il formato della data in AAAA-MM-GG" o "aggiungere 7 giorni al valore corrente". Copilot restituisce la versione modificata, la si accetta e la si aggiunge al flusso.

La sequenza dei passaggi è piuttosto semplice:

1. Genera la nuova versione.
2. Fai clic su OK per inserirlo nell'editor.
3. Aggiungilo al flusso di lavoro stesso in modo che venga inserito in produzione.

Questo semplifica notevolmente la gestione di automazioni complesse con espressioni annidate.

Correggi le espressioni non valide con un solo clic.

Un altro chiaro vantaggio dell'assistente di espressione è che rileva gli errori di sintassi più comunicome parentesi non chiuse o funzioni non valide. Se incolli o modifichi un'espressione che il sistema segnala come non valida, puoi usare Copilot per correggerla automaticamente.

Immagina una formula in cui è stata omessa una parentesi di chiusura nella chiamata a una variabile() dopo un campo come "Telefono". Cliccando su "Crea espressione con Copilot", l'assistente analizza la stringa, rileva la parentesi mancante e fornisce la versione corretta senza che tu debba controllarla carattere per carattere.

In pratica, Ciò riduce notevolmente il tempo impiegato nell'individuare errori minimi che interrompono l'intero flusso e rende l'editor di espressioni un ambiente molto più intuitivo per coloro che non padroneggiano la sintassi a memoria.

Editor YAML e di codice in Copilot Studio: automatizza senza perdere il controllo

Se sei coinvolto nel mondo dei chatbot e degli assistenti conversazionali di MicrosoftCopilot Studio consente di definire argomenti e flussi rappresentati in formato YAML. Non è necessario essere esperti di questo formato, ma comprenderlo offre un controllo preciso su ciò che accade in ogni conversazione.

Da qualsiasi tema è possibile aprire l'editor di codice Utilizzando il menu Altre opzioni (…) nella barra degli strumenti e selezionando "Apri editor di codice", visualizzerai la configurazione completa del tema espressa in YAML, con la relativa struttura di dialogo, le condizioni, le variabili e i collegamenti alle fonti di conoscenza.

Quando ha senso usare un editor di codice?

Copilot Studio genera automaticamente il file YAML mentre si crea il flusso sulla tela.Quindi non sei obbligato a scriverlo a mano. Tuttavia, ci sono diversi casi in cui analizzare il file YAML può essere più pratico che lavorare nodo per nodo nell'editor visuale.

• Visualizza tutte le impostazioni del tema in un colpo d'occhio senza aprire ogni singolo blocco.
• Copia intere sezioni (ad esempio, un gruppo di nodi di messaggi o domande) per incollarli in un altro tema, senza dover utilizzare le icone copia/incolla sulla tela.
• Aggiorna direttamente gli identificatori di flusso di Power Automate nel file YAML se non si desidera attendere la sincronizzazione nell'interfaccia "Chiama e Azione".
• Clona nodi simili (come diverse domande quasi identiche) e modifica solo ciò che è necessario, verificando sempre che gli ID e le variabili rimangano univoci.
• Apporta modifiche rapide al testo, ad esempio aggiungendo espressioni alle frasi principali, tramite copia/incolla nel codice.

L'avvertimento fondamentale è ovvio ma importante.Se cloni parti di un file YAML, fai sempre attenzione agli identificatori. Duplicare ID o variabili senza modificarli può causare comportamenti anomali nel bot.

Come interpretare un tipico blocco YAML

Un tipico blocco YAML da un tema Solitamente inizia indicando il tipo di argomento e l'inizio del flusso principale, seguiti da azioni e condizioni. In linea generale, potresti trovare qualcosa del genere:

• Prima linea: il tipo di argomento (tipo: AdaptiveDialog o simili).
• Le seguenti righe definiscono l'inizio della conversazione, indicando che viene eseguito quando l'utente accede a quell'argomento.
• Di seguito viene dichiarato un nodo di risposta generativa.che di solito include una variabile in cui verrà memorizzata la risposta.
• Le istruzioni speciali sono descritte in un'altra sezione. e il prompt che viene inviato al modello di intelligenza artificiale.
• Vengono inoltre elencate le fonti di conoscenza esterne. (ad esempio, siti web o SharePoint) che verranno utilizzati per la ricerca di contenuti.
• Infine, appaiono gruppi di condizioniciascuno con un ID univoco, una formula di condizione e l'azione da seguire (terminare l'argomento, reindirizzare a un altro, ecc.). 

Lavorare direttamente con questo file YAML chiarisce cosa fa il tuo tema dall'inizio alla fine.senza dover interpretare un diagramma visivo complesso.

Ottimizza le prestazioni delle applicazioni .NET con Azure Application Insights e Copilot.

Oltre ad aiutarti a scrivere e correggere le sceneggiature, Copilot si addentra inoltre a fondo nel campo delle prestazioni.In Azure, il servizio Ottimizzazione del codice si basa su Application Insights Profiler per .NET e su modelli di intelligenza artificiale per rilevare modelli di utilizzo della CPU e della memoria che indicano problemi reali nel codice.

L'obiettivo è che tu non debba immergerti da solo attraverso migliaia di tracceL'intelligenza artificiale analizza i dati di profilazione, li raggruppa, individua i colli di bottiglia in metodi specifici e suggerisce modifiche a livello di codice per migliorare i tempi di risposta e il consumo di risorse.

Come si combinano l'ottimizzazione del codice e il profiler .NET

.NET Profiler gestisce acquisire tracce di prestazioni Dalle tue applicazioni in esecuzione su Azure: tempi di risposta, percorsi di codice "critici", utilizzo di CPU e memoria, ecc. Queste tracce vengono inviate ad Application Insights.

Il servizio di ottimizzazione del codice lavora su quella materia prima.Applica modelli di apprendimento automatico per identificare schemi di inefficienza. Lo fa in modo continuo, analizzando dati aggregati nel tempo anziché limitarsi a esaminare una singola esecuzione.

Il risultato è una visualizzazione piuttosto potente nel portale di Azure.dove vedi:

• Problemi di prestazioni aggiunti per metodo o funzione.
• Percorsi del codice che consumano più CPU o impiegano più tempo nel soddisfare le richieste.
• Raccomandazioni specifiche per il refactoring o modifiche di implementazione.
• Collegamenti a tracce o snapshot specifici da Snapshot Debugger per capire esattamente cosa stesse succedendo in quel momento.

Identificare, analizzare e risolvere i colli di bottiglia

La pagina Panoramica delle ottimizzazioni del codice raggruppa tutti i risultati delle risorse di Application Insights e delle sottoscrizioni di Azure. Lì puoi filtra per ambiente (sviluppo, pre-produzione, produzione) e vedere quali problemi hanno il maggiore impatto.

L'analisi viene aggiornata all'incirca ogni ora. con nuove raccomandazioni basate sui dati più recenti. Di default, hai a disposizione una finestra mobile di 24 ore sugli incidenti più recenti, con la possibilità di consultare la cronologia fino a 30 giorni per rivedere i casi precedenti.

Quando rilevi un'ottimizzazione interessantePuoi copiare tutti i dettagli dal portale e incollarli nel tuo strumento preferito, incluso GitHub Copilot, per applicare la modifica al tuo codice. In alternativa, puoi creare un problema su GitHub direttamente dalla pagina Ottimizzazioni del codice.

Cosa offre esattamente Application Insights Profiler per .NET?

Il profiler .NET Si concentra sul tracciamento delle singole richieste con precisione al millisecondo, fornendo una "radiografia" dettagliata dei percorsi di codice in esecuzione e della durata di ciascun segmento.

Con Profiler È possibile visualizzare i tempi medi, i tempi più veloci e i tempi più lenti. per ogni tipo di richiesta web, nonché il percorso che richiede più tempo per essere completato. Questo è prezioso per identificare rapidamente se un metodo specifico, una query di database o una chiamata a un servizio esterno sta causando il rallentamento.

Profiler può essere attivato in diversi modi A seconda del tipo di applicazione .NET presente in Azure (Servizio app, funzioni, ecc.), una volta abilitata, la raccolta dei dati avviene in modo automatico e scalabile, senza compromettere l'esperienza dell'utente finale.

Costi, fattori scatenanti e regioni supportate

Un punto interessante è quello L'utilizzo del generatore di profili .NET non comporta costi aggiuntivi. Oltre il livello di servizio minimo richiesto (ad esempio, almeno un piano Basic App Service per le applicazioni web). Tuttavia, le ottimizzazioni del codice si basano sull'archiviazione predefinita di Profiler e Application Insights e non supportano ancora le configurazioni di archiviazione BYOS.

Il profiler viene attivato di default tramite una combinazione di campioni e trigger.:

• Campionamento temporaleTracce per circa 30 secondi ogni ora, in modo casuale, per ottenere dati rappresentativi in ​​orari normali.
• Attivazione CPUSi attiva quando l'utilizzo della CPU supera l'80%, contribuendo a diagnosticare i picchi di carico.
• Grilletto di memoriaLo stesso accade quando l'utilizzo della memoria supera l'80%, ideale per rilevare perdite di memoria o raccolte di dati molto grandi.

Queste soglie sono configurabili e possono essere abilitate o disabilitate a seconda del profilo dell'applicazione. Per quanto riguarda le aree geografiche, Ottimizzazione del codice è disponibile nelle stesse aree geografiche di Application Insights, e puoi verificarlo utilizzando il comando dell'interfaccia della riga di comando di Azure. az account list-locations -o table, oltre a impostare regioni esplicite utilizzando stringhe di connessione.

GitHub Copilot CLI: il copilota che vive nel tuo terminale

Se trascorri la giornata al terminal, GitHub Copilot CLI è probabilmente l'elemento di questo puzzle che ti interesserà di più.Non si tratta di un semplice programma di chat nella console, ma di un agente di programmazione che conosce il tuo repository, esegue comandi, modifica file, effettua test e coordina le modifiche come se fosse un altro membro del team.

CLI copilota Funziona su macOS, Linux e Windows.Può essere installato tramite npm, Homebrew, WinGet o uno script ufficiale ed è incluso in tutti i piani a pagamento di Copilot (Pro, Pro+, Business ed Enterprise). Non richiede pagamenti aggiuntivi né la gestione separata di una chiave API.

Come installare e avviare Copilot CLI

L'installazione è piuttosto semplice. e dipende dal tuo sistema:

• npm (compatibile con diverse piattaforme, richiede Node.js 22 o versioni successive): npm install -g @github/copilot.
• Fatto in casa (macOS e Linux): brew install copilot-cli.
• WinGet (Finestre): winget install GitHub.Copilot.
• Copione (macOS e Linux): curl -fsSL https://gh.io/copilot-install | Bash.

Una volta installato, Devi solo andare nella directory del tuo progetto ed eseguire secondo pilota. La prima volta ti verrà chiesto di accedere con il tuo account GitHub (utilizzando il comando / login oppure seguendo il flusso interattivo) e conferma di considerare attendibile tale repository per la lettura e la modifica dei file.

Da lì puoi parlagli in linguaggio naturale"Dammi un riepilogo di questo progetto", "Trova il bug in @src/app.js e correggilo", "Prepara un piano per aggiungere l'autenticazione OAuth2", ecc. Il simbolo @ Il tag `<` davanti a un percorso di file viene utilizzato per aggiungerlo esplicitamente come contesto.

Modalità operative: approvazione, pianificazione e pilota automatico

Copilot CLI ti consente decidi quanto controllo vuoi mantenere Informazioni sul suo funzionamento. Di default, funziona in modalità supervisionata, in cui è necessario approvare ogni azione che potrebbe modificare un file o eseguire un comando potenzialmente distruttivo.

In risposta a questo tipo di azione, l'agente ti mostra cosa intende fare. Ti offre la possibilità di accettare l'azione una sola volta, di approvarla per l'intera sessione oppure di rifiutarla e fornire nuove istruzioni. Rappresenta un buon compromesso tra praticità e sicurezza. Sono disponibili due modalità:

• Modalità di pianificazione (attivabile con) Maiusc + Tab o con il comando /PianoQuesto approccio obbliga Copilot a progettare prima una sequenza di passaggi e a chiarire i requisiti prima di scrivere una sola riga di codice. È molto utile per funzionalità multilivello in cui si desidera concordare l'approccio prima di modificare il codice.
• Modalità AutopilotaConsente a Copilot di eseguire strumenti e comandi senza chiedere l'autorizzazione ad ogni passaggio. È possibile avviarlo dall'interfaccia interattiva o esternamente utilizzando flag come -autopilota y –yoloLimita il numero massimo di iterazioni automatiche. È ideale per attività ripetitive che non si desidera controllare nel dettaglio.

Modelli di IA disponibili e consumo

Copilot CLI non è limitato a un singolo modello. Supporta varianti di Anthropic (Claude), OpenAI (GPT) e Google (Gemini), ognuna con un costo diverso su ciò che GitHub chiama richieste premiumL'abbonamento a Copilot include un limite mensile, e alcuni modelli "mini" o generici non consumano alcuno di questo credito.

In pratica, È possibile utilizzare modelli leggeri e gratuiti Utilizzate GPT-5 mini o GPT-4.1 per query rapide o attività semplici, riservate i modelli di fascia media (Sonnet, GPT-5.x Codex, Gemini Pro) per il lavoro quotidiano con il codice e lasciate i modelli Opus ad alte prestazioni per il debug complesso, la progettazione di sistemi o le rifattorizzazioni di grandi dimensioni.

Il cambio di modello viene effettuato direttamente all'interno della sessione. con il comando /modelloSi aprirà un menu da cui potrai effettuare una scelta. La tua selezione verrà salvata come preferenza per le sessioni future, ma potrai modificarla tutte le volte che vorrai.

Sessioni lunghe, comandi slash e agenti specializzati

Copilot CLI gestisce i vincoli di contesto dei modelli attraverso un compattazione automatica della cronologia. Quando la conversazione si avvicina al limite di token, il sistema riassume internamente quanto sopra, in modo da non perdere informazioni chiave senza dover riavviare la sessione.

Le sessioni vengono salvate su disco e può essere ripreso in seguito con flag come -continuare o comandi come /riassumeSono inoltre disponibili i comandi rapidi (/ chiaro per chiarire il contesto, /diff per rivedere le modifiche, /revisione prima di impegnarsi, /delegare per inviare attività all'agente cloud, ecc.).

Sotto, Copilot CLI utilizza diversi agenti specializzati A seconda del tipo di lavoro: un agente per esplorare il codice, un altro per eseguire le attività (test, build), un altro ancora focalizzato sulla revisione delle modifiche e uno più generico per le operazioni complesse. Tu vedi solo una chat, ma internamente le attività vengono delegate all'agente più appropriato per ogni fase.

Microsoft Copilot su web e dispositivi mobili: codice, testo e immagini, tutto in un unico posto.

Al di là dell'aspetto puramente di programmazione, Microsoft Copilot sul web e nelle app per dispositivi mobili Si tratta di un assistente generalista che può supportarti anche in attività legate alla programmazione, alla documentazione, alle spiegazioni tecniche o alla generazione di risorse visive.

• Nel browser, Copilot ti permette di scegliere il tuo stile di conversazioneCreativo, equilibrato o preciso. L'approccio creativo si basa sul GPT-4 e si concentra sulla produzione di testi più originali; l'approccio equilibrato utilizza una versione simile al GPT-3.5 e cerca un punto d'incontro tra creatività e accuratezza. L'approccio preciso privilegia risposte brevi e molto dirette rispetto all'immaginazione.
• Nell'app per dispositivi mobili, la scelta è ancora più semplice. È presente un interruttore per attivare GPT-4 o rimanere in un modello più veloce, di tipo GPT-3.5. Per la programmazione e la spiegazione del codice, di solito conviene attivare GPT-4 quando è necessario un contesto o un ragionamento più approfonditi.

Uno dei punti di forza di Copilot è che Capisce praticamente qualsiasi lingua.Se inizi a scriverci in spagnolo, inglese, francese o in qualsiasi altra lingua, si adatterà automaticamente. Può anche tradurre frammenti di codice commentati, documentazione o articoli tecnici, preservandone il significato originale.

Funzionalità utili per sviluppatori e creatori di contenuti

Nella vita di tutti i giorni, Copilot sul web può risolvere molti problemi. Attività “satellite” attorno al codice che non sempre si ha voglia di fare a mano: dallo spiegare un concetto come se si avesse cinque anni alla generazione di strutture per articoli tecnici o riassunti di documentazione.

Ci sono cose che puoi chiederle senza battere ciglio:

• Spiega gli algoritmi o i modelli di progettazione in modo semplice o accademico, a seconda del pubblico a cui è destinata la documentazione.
• Genera email professionali per accompagnare un'implementazione, comunicare un bug critico o richiedere una revisione del codice da parte di un altro team.
• Creare sceneggiature per video tecnici sui social media, adattando la durata e il tono a TikTok, YouTube Shorts o Reels.
• Migliora lo stile dei tuoi testi, evidenziando cosa è cambiato in modo che tu possa imparare a scrivere in modo più chiaro.
• Proponi modelli per post di blog, registri delle modifiche, guide utente API, documenti di architettura, ecc.

Anche il copilota Si connette al web in tempo realeÈ quindi in grado di riassumere articoli lunghi, estrarre la homepage di un sito web tecnico, analizzare le specifiche di un dispositivo o suggerire risorse aggiuntive per approfondire le proprie conoscenze.

Nel suo insieme, l'ecosistema Copilot rende l'IA una compagna costante Ti assiste dalla progettazione di un flusso in Power Automate alla messa a punto di un microservizio .NET in Azure, incluso l'utilizzo della CLI di GitHub Copilot nel terminale e la generazione di documentazione, tutorial o risorse grafiche dal tuo browser o dispositivo mobile. Se usato con criterio, esaminando sempre i suggerimenti e rispettando le best practice in materia di proprietà intellettuale, è uno dei metodi più efficaci oggi disponibili per scrivere codice più velocemente, ridurre gli errori e imparare di più.