如何使用 GitHub Copilot Spaces 更快调试问题
Source: GitHub Blog
如何使用 Spaces 调试问题
1. 从 Issue 开始
一位贡献者在你的项目中打开了一个 Issue，报告 check_call 的不安全用法。作为维护者，你可能并不知道立即该如何最佳修复。通常你会搜索仓库、查看过去的 Pull Request，并梳理安全指南。
使用 GitHub Copilot Spaces，你可以创建一个 Space，添加该 Issue 以及关键文件或文档，让 Copilot 一次性在所有内容上进行推理。
2. 为你的项目创建一个 Space
在 Space 中，添加：
- 设计模式（例如
/docs/security/check-patterns.md、/docs/design/architecture-overview.md） - 安全指南
- 可访问性建议
- 整个仓库（以获得广泛覆盖） 或 为你的特定用例挑选的最相关文件集合
- Issue 本身的 URL
3. 为 Copilot 添加指令
每个 Space 都包含一个 Instructions 面板，你可以在这里告诉 Copilot 在项目中如何工作。示例：
You are an experienced engineer working on this codebase.
Always ground your answers in the linked docs and sources in this space.
Before writing code, produce a 3–5 step plan that includes:
- The goal
- The approach
- The execution steps
Cite the exact files that justify your recommendations.
After I approve a plan, use the Copilot coding agent to propose a PR.这些指令可以让 Copilot 保持一致，防止产生幻觉。
4. 让 Copilot 调试 Issue
所有准备就绪后，向 Copilot 询问：“Help me debug this issue.”
Copilot 能够识别你指的是哪个 Issue，因为它已经链接到该 Space。它会解析所有来源并返回一个清晰的计划，例如：
目标： 修复 runBinaryCheck 的不安全用法，确保对输入路径进行验证。
方法：
- 在仓库中搜索
runBinaryCheck的使用情况。 - 将每个使用情况与安全文档中的安全模式进行比较。
- 确定所需的重构。
- 为每个不安全使用的文件准备差异（diff）。
5. 生成 Pull Request
在批准计划后，告诉 Copilot：“Propose code changes using Copilot coding agent.”
代理会生成一个 Pull Request，内容包括：
- 文件的前后版本
- 变更说明
- 引用指导修复的具体文件
- 指导其选择的指令
每个文件都会显示是哪一条来源促成了建议，便于在合并前审计推理过程。
6. 如有需要进行迭代
如果有不对的地方，可在 Pull Request 评论中提及 @copilot 进行迭代，或返回 Space 重新生成。Spaces 默认是私有的，但你可以将其共享给特定个人、团队或整个组织（需管理员权限）。
在 IDE 中使用 GitHub Copilot Spaces
Spaces 现已通过 GitHub MCP Server 在你的 IDE 中可用。安装 MCP 服务器后，即可直接从编辑器调用你的 Spaces，获取同样的精选上下文和有依据的答案，无需离开开发环境。
即将推出
- 公共 API
- 图像支持
- 额外文件类型，如
.doc、.docx和 PDF
团队当前使用 Spaces 的三种方式
- 代码生成与调试 – 使用 Copilot 编码代理在 Spaces 中生成符合你的模式、安全规则和架构的 Pull Request。
- 功能规划 – 将 Issue、设计文档和仓库关联起来规划功能并起草需求。让 Copilot 给出技术方案，它会生成 Pull Request。
- 知识共享与入职培训 – Spaces 成为活的知识库，帮助新工程师更快上手，减少对现有成员的重复提问。
在下一个 Issue 上试一试
挑战自己：
- 创建一个 GitHub Copilot Space。
- 添加一个 Issue 和三至四个关键文件。
- 添加简短指令。
- 让 Copilot 分析 Issue 并提出调试计划。
- 批准该计划。
- 触发编码代理生成 Pull Request。
你会看到当 Copilot 真正了解你的项目时，能节省多少时间。你的 AI 助手永远不应缺少正确的上下文——这正是 Spaces 的意义所在。