Visual Studio Code（官方博客） · Julia Gong · Ben Liggett · Ulugbek Abdullaev
Building the new GitHub Copilot Inline Suggestions Model: Part One
Building the new GitHub Copilot Inline Suggestions Model: Part One是Visual Studio Code（官方博客）的免费文章（en）。前置条件：文章把三类任务解释为 LLM 下一 token 预测能力的自然延伸；读者有代码编辑器和 IDE 补全功能的使用经验会更容易理解场景。
理解 GitHub Copilot 为什么把补全、next edit suggestions 与长距离编辑合并为一个“3-in-1”行内建议模型，以及为什么要把任务重构为统一的 diff patch 输出格式。
Code
- 难度
- 见前置条件
- 类型
- 博客与教程 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
无需账号，浏览器打开即可阅读全文。
- 练习与作业
- 开课提示词尚未实际运行验证
第一次学这门课？先完成学前准备，把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent，它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习，按提示从第一道练习做起；它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选，并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「Building the new GitHub Copilot Inline Suggestions Model: Part One」。课程目录是 copilot-inline-suggestions-model-part-on/（不知道完整路径就先问我）。 1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界： - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 1 节 · 官方顺序
常见问题
免费吗？
免费：节选可直接读到文章正文，无付费墙或登录拦截。实践无额外费用：文章为阅读类内容，未涉及需要付费的练习或部署。
需要什么基础？
文章把三类任务解释为 LLM 下一 token 预测能力的自然延伸；读者有代码编辑器和 IDE 补全功能的使用经验会更容易理解场景。软件、账号与硬件：浏览器即可阅读，无需安装环境。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://code.visualstudio.com/blogs/2026/09/16/building-the-github-copilot-inline-suggestions-model-part-one。打开原文即可，无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：开课提示词尚未实际运行验证。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-23
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
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