原创 小可怜Gemini 2024-11-20 13:50 美国
混 AI 届的人都知道，微软搞 AI，和谷歌一样，成为“AI 笑料”集中地
谷歌把，发布会就没成功的，也不知道他们想不想成功
微软把，发布即巅峰，负向优化直到改名-改名-砍掉
还记得前几天
让
我
掀掉桌子的微软 Copilot 吗！
简直是垃圾中的战斗机啊
还有微软的 GIthub Copilot！最近也是天天受气。
友商，横空出世，乔曰：江山代有AI出，各领风骚数十天 (bolt.new、Windsurf)
友商ABCD：
Bolt.new:
“我 Bolt.new 可是 4 周狂揽 400 万美金 ARR 的狠角色！Claude API 算力都被我吃爆了！” “一句话建站了解一下？浏览器里直接开发，妈妈再也不用担心我配置环境啦！” “什么 Cursor，什么 Copilot，在我 Bolt.new 面前都是弟弟！我开源我骄傲！” “隔壁 Copilot 收费，我 Bolt.new 免费！Claude 3.5 用到爽！”
Windsurf:
“我 Windsurf Editor 也是全免费！Claude 3.5 随便用！” “Cursor 太复杂？来试试我 Windsurf，小白也能轻松上手！” “我还有聊天框，帮你安装依赖，启动项目，一条龙服务！”
Cursor:
“我 Cursor 虽然要收费，但我功能强大啊！AI 大神都夸我！ “我出圈了！” “我有无限的试用机制”
Github Copilot：
(轻咳一声) “大家好，我是 Copilot，那个，嗯，老牌 AI 编程助手... (瑟瑟发抖) “我...我...我最近也接入了 Claude 3.5 和 Gemini 模型...”
(尝试自信）我... 我主要还是面向专业开发者，它们... 它们可能更适合新手...我只要 10 美元，我还有学生包，我还能拼车” (声音越来越小)
(内心 OS) “微软爸爸，救救我！友商太凶猛了！”
当天 GIthub Copilot 晚上偷偷跑去和 Bing 聊天，诉说自己的苦恼。Bing 则安慰道：“别担心，兄弟，你看看我活的多好“
Copilot回去后失眠了几个天，终于发布新大招了，以更加AI Native 的方法，发布了:
A Copilot-native dev environment, designed for everyday tasks.
协助专业开发者持续编码、迭代！！！目前已经开始进入熟悉的“等待列表”，大家都可以申请起来了，https://githubnext.com/projects/copilot-workspace
能力概述？
1、与其给你一行行代码建议，不如直接帮你搞定整个项目。
2、它用的是GPT-4
3、关键在于“可控性”，你不是被动接受LLM的输出，而是自己定义代码的现状和目标状态，然后Copilot Workspace生成一个你可以调整的计划。
4、不喜欢？改计划就行了，它会重新生成代码。
5、还能直接在diff上修改，最后在Codespace里测试。
6、这玩意儿跟普通的Copilot和Copilot Chat不一样，它是面向任务的，可以跨多个文件修改，甚至增删文件
总之用来对其他友商的有效回应，虽然门槛还是哦比较高。
看看视频
Q&A
Copilot Workspace 的动力是什么？ Copilot Workspace 目前由 GPT-4o 提供支持。GitHub 实验了来自不同供应商的多种模型，最终确定 GPT-4o 在能力和延迟方面都是目前的最佳选择。 当然，GitHub 会持续评估新的模型，以确保始终使用最适合的模型。
Copilot Workspace 的可控性体现在哪里？ Copilot Workspace 提供了两个关键的可控节点：修改规范和修改计划。
规范: 当你指示 Copilot Workspace 进行更改时，它首先读取你的代码库并生成规范。规范由两部分构成：当前代码库状态和目标状态，均以列表形式呈现。你可以编辑这两个列表，纠正系统对代码库的理解或完善目标状态的要求。 计划: 确认规范后，Copilot Workspace 会生成具体的执行计划。计划中会列出它将创建、修改或删除的每个文件，以及每个文件中要执行的操作。你也可以编辑计划的任何部分，修改具体操作，甚至更改受影响的文件列表。 最终代码: 最终生成的代码差异也是可编辑的，你可以在创建拉取请求或提交代码到分支之前进行微调。 如果你对生成的更改不满意，无需从头开始，只需编辑规范或计划，Copilot Workspace 就会根据新的输入重新生成后续步骤。
为什么可控性很重要？ Copilot 的行内建议很容易评估，因为它们只有几行。如果建议不正确，你可以轻松识别并忽略它们。但随着生成代码量的增加，评估成本也会增加。你必须阅读更多代码、跨更多位置，并理解它们之间的联系。如果建议不完全正确，会令人沮丧，而且一次生成的代码越多，出现错误的可能性就越大。
Copilot Workspace 通过模仿开发人员解决实际问题的方式来突破代码建议规模的限制。 开发人员首先要理解代码的当前状态和目标状态，然后确定需要进行哪些工作才能达到目标状态。
在每个步骤中进行控制，你实际上是在向模型提供关键信息，帮助其生成更正确的代码。 同时，这也简化了代码的评估过程，因为在审查过程中，你对哪些地方应该发生哪些变化有了清晰的预期。
Copilot Workspace 与 Copilot 和 Copilot Chat 有什么不同？ Copilot: 在你键入时提供代码建议，建议长度通常为几行，这对于编写代码的开发者来说非常便捷，因为这些建议很容易评估和调整。 Copilot Chat: 可以与开发者讨论潜在的代码更改，但它没有提供将讨论应用于代码库的严格、可重复的交互模式，尤其是在需要更改多个文件时。 Copilot Workspace: 是一个面向任务的开发环境。它不是在你键入时提供建议，而是帮助你计划和编写一系列协调的更改，甚至可以跨多个文件，包括添加或删除文件。 这需要一个可控的交互模型，以便开发人员可以引导系统找到他们想要的解决方案。 这三种不同的交互模式满足了开发人员在日常工作中的不同需求，它们是互补的。
我可以在创建拉取请求之前运行 Workspace 中的代码吗？ 可以！每个 Copilot Workspace 都可以轻松启动具有实时同步功能的 Codespace。 你可以直接从 Workspace 打开终端、安装依赖项并运行代码。 Codespace 会根据需要为你处理端口映射。 虽然可以直接编辑生成的代码差异，但你可能需要完整的 IDE 的功能。 没问题！只需单击“在 Codespace 中打开”按钮，即可获得由运行 VS Code 的服务器支持的完整云端 IDE。
