การสร้างเทสที่ครอบคลุมหลายคอมโพเนนต์

ขั้นตอน checkout ของ ShelfLife ประกอบด้วยหลายส่วนที่ทำงานร่วมกัน ได้แก่ ตะกร้าสินค้าที่คำนวณยอดรวม, บริการชำระเงินที่เรียกเก็บเงินจากลูกค้า และบริการออร์เดอร์ที่อัปเดตสถานะ

คุณต้องการให้ Copilot ช่วยเขียน integration tests เพื่อตรวจสอบว่าคอมโพเนนต์เหล่านี้ทำงานร่วมกันได้อย่างถูกต้อง แต่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประโยชน์ จำเป็นต้องนำทาง Copilot ทีละขั้นตอน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย GitHub Copilot

ดูคอร์ส

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำจริง

เปลี่ยนทฤษฎีให้เป็นการลงมือทำด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบหนึ่งในของเรา

เริ่มแบบฝึกหัด

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย GitHub Copilot

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

เริ่มคอร์สฟรี

เรียนรู้วิธีใช้ GitHub Copilot ให้เต็มประสิทธิภาพผ่านอินเทอร์เฟซที่หลากหลาย ทั้งการเติมโค้ดอัตโนมัติ การแก้ไขแบบ inline โหมดแชท และ Agent mode รวมถึงวิธีเลือกใช้แต่ละฟีเจอร์ให้ถูกจังหวะ และวิธีสั่งงาน Copilot อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับทั้งงานขนาดเล็กและงานที่ซับซ้อนข้ามหลายไฟล์

Exercise 1: GitHub Copilot คืออะไร?Exercise 2: Copilot ช่วยได้จริงแค่ไหน?Exercise 3: สำรวจโหมดต่างๆ ของ GitHub Copilot Exercise 4: ไฮไลต์ พิมพ์ prompt เสร็จสิ้น Exercise 5: แนะนำได้ แต่ไม่แตะโค้ด Exercise 6: Inline, Ask, หรือ Edit? ลองเลือกดู Exercise 7: แนะนำ Agent Mode Exercise 8: Agent Mode แตกต่างจากโหมดอื่นอย่างไร Exercise 9: Copilot กำลังถามอะไรอยู่?

เพิ่มความแม่นยำของ Copilot ด้วยการให้บริบท chat variables และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน เรียนรู้การผสานฟีเจอร์เหล่านี้เข้ากับ slash commands และ smart actions เพื่อเพิ่มความคล่องตัวในการ debug ตรวจสอบโค้ด และนำทางในโปรเจกต์ รับเทคนิคที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อเปลี่ยน Copilot ให้เป็นพาร์ตเนอร์เขียนโค้ดที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

Exercise 1: การนำทาง Copilot ด้วย Context Exercise 2: เพิ่ม #context ให้ Copilot Exercise 3: ค่อย ๆ นำ Copilot ไปทีละขั้น Exercise 4: การเพิ่มความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน Exercise 5: ควรถามใคร?Exercise 6: ถามไป Copilot ตอบมา Exercise 7: การทำงานอย่างมีประสิทธิภาพด้วย Copilot Exercise 8: ทายว่าใครเป็นคนแนะนำ Exercise 9: ให้ Copilot ช่วยสร้างเทสต์

เรียนรู้การกำหนดพฤติกรรมของ Copilot ด้วย custom instructions และการเลือกโมเดล กำหนดมาตรฐานการเขียนโค้ด บังคับใช้ข้อตกลงระดับโปรเจกต์หรือองค์กร และเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมสำหรับงานด้านความเร็ว การวิเคราะห์เชิงลึก หรืองานข้ามหลายไฟล์ ควบคุมการทำงานของ Copilot ให้สอดคล้องกับ workflow ของคุณ

Exercise 1: การปรับแต่ง Copilot Exercise 2: พิมพ์ชัด มีเอกสาร และสอดคล้องกับมาตรฐาน Exercise 3: คำแนะนำที่ดีควรเป็นอย่างไร?Exercise 4: การเลือกและเปลี่ยนโมเดล Exercise 5: จับคู่โมเดลกับงาน Exercise 6: โมเดลต่างกัน ความสามารถต่างกัน Exercise 7: แล้วโมเดลนี้มีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นไหม?Exercise 8: การขยายขีดความสามารถของ Copilot ด้วยเครื่องมือ MCP Exercise 9: ทันใดนั้น Copilot ทำได้มากขึ้น Exercise 10: เกิดอะไรขึ้นเบื้องหลัง?

ก้าวข้ามการใช้งาน Copilot แบบทั่วไป เรียนรู้การสร้าง test suite ที่ครอบคลุม ค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัย และปรับปรุงประสิทธิภาพโค้ด

Exercise 1: การทดสอบและคุณภาพโค้ดด้วย Copilot Exercise 2: ใช้คำสั่งด่วนหรือเขียน prompt เอง?Exercise 3: จะ Prompt Copilot อย่างไร?Exercise 4: การสร้างเทสที่ครอบคลุมหลายคอมโพเนนต์

แบบฝึกหัดปัจจุบัน

Exercise 5: ความปลอดภัยด้วย GitHub Copilot Exercise 6: เลือกวิธีรักษาความปลอดภัยให้ถูกกับงาน Exercise 7: จากช่องโหว่สู่การป้องกัน Exercise 8: การป้องกันรูปแบบโค้ดที่ไม่ปลอดภัย Exercise 9: การปรับปรุงประสิทธิภาพโค้ดด้วย GitHub Copilot Exercise 10: กำลังปรับปรุงด้านใด?Exercise 11: วินิจฉัย endpoint ที่ทำงานช้า Exercise 12: ยินดีด้วย!