### 总结：GitHub Copilot Agent 在维基搜索应用开发中的实践 #### **1. 核心目标** 通过 GitHub Copilot Agent 和高效 LLM（如 Anthropic 的 Claude Sonnet）实现 **高效开发**，同时确保代码符合 **设计规范** 和 **可维护性**。目标是构建一个符合 Angular 最佳实践、具备可访问性和测试覆盖率的维基搜索应用。 --- #### **2. 开发流程与分步骤实现** - **自底向上开发**： - **服务层**：先创建 `WikiService` 服务，封装维基百科 API 接口（使用真实 API，非 mock）。 - **组件层**：逐步开发 `WikiCard`（单篇文章卡片）、`WikiList`（列表组件），最后集成搜索功能。 - **路由配置**：将 `WikiList` 设置为应用启动页。 - **分阶段 Prompt**： 每一步通过明确的 Prompt 指导 Agent 生成代码，逐步构建完整应用（如：创建服务、开发组件、集成功能等）。 --- #### **3. 指令定义与最佳实践** - **角色定义**：Agent 作为 Angular v19 专家开发者，遵循以下规范： - **代码结构**：使用 `src/app/components`、`src/app/pages`、`src/app/services` 文件夹组织代码。 - **严格模式**：启用 TypeScript 严格模式、Angular 严格模板，避免模板内逻辑。 - **可访问性**：确保所有 UI 组件符合 a11y 标准。 - **测试覆盖**：为所有组件、服务、管道编写单元测试（使用 Jasmine + TestBed）。 - **格式规范**：使用 ESLint 和 Prettier，遵循 Angular/TypeScript 风格指南。 - **依赖注入**：服务和配置使用依赖注入，异步操作优先使用 Observables。 - **元提示技术**：通过 **Prompt 生成 Prompt**，先让 LLM 根据项目类型（如 React/Go）生成初始指令模板，再个性化定制。 --- #### **4. 人机协作模式** - **人类主导设计**：开发者负责 **架构设计** 和 **实施方案规划**，确保设计符合业务需求。 - **Agent 执行编码**：Agent 负责 **代码生成** 和 **测试实现**，严格遵循指令规范。 - **优势**：结合人类的决策能力和 Agent 的高效编码能力，提升开发效率与质量。 --- #### **5. 关键技术细节** - **VSCode 集成**：通过 GitHub Copilot 聊天界面访问 Agent 功能，选择 LLM 引擎（如 Claude Sonnet）。 - **测试与部署**：使用 `npx ng test --browsers=ChromeHeadless` 运行测试，确保代码质量。 - **代码注释**：使用 JSDoc 记录公共 API 和复杂逻辑，提升可读性。 --- #### **6. 风险与应对** - **幻觉风险**：Agent 可能生成符合语法但不符合预期的代码，需通过 **明确指令** 和 **人工审核** 控制。 - **长期维护**：设计阶段需投入时间规划架构，确保应用易于迭代和维护。 --- #### **7. 结论** GitHub Copilot Agent 是开发者强大的辅助工具，尤其在 **高效 LLM 驱动下**，能显著加速开发流程并保证代码质量。通过 **分步骤开发、指令定义和人机协作**，开发者可以平衡效率与控制权，实现可维护、可测试的高质量应用。未来，随着生成式 AI 的发展，这种协作模式将成为现代软件开发的核心范式。