GitHub Copilot

GitHub Copilot改变了开发者体验。在AI领域领导者的支持下，GitHub Copilot在整个软件开发生命周期中提供情境化协助，从IDE中的内联建议和聊天协助，到GitHub中的代码解释和文档解答等。借助GitHub Copilot提升工作流，开发者可以专注于：价值、创新和幸福感。GitHub Copilot使开发者能够将更多精力集中在问题解决和协作上，减少在平凡和样板式工作上的投入。这就是为什么使用GitHub Copilot的开发者报告的工作满意度比不使用的开发者高出多达75%，并且在编写代码时生产力高出多达55%而不牺牲质量，所有这些都转化为积极参与的开发者更快地交付优秀软件。GitHub Copilot与领先的编辑器集成，包括Visual Studio Code、Visual Studio、JetBrains IDE和Neovim，并且与其他AI编码助手不同，它原生构建于GitHub中。GitHub Copilot已发展到数百万个人用户和数万家企业客户，是世界上采用最广泛的AI开发者工具，也是开发者点名要求的竞争优势。

GitHub Copilot Free是一个新的免费定价层级，为个人开发者提供有限功能。被分配Copilot Business或Copilot Enterprise席位的用户没有资格访问。通过付费订阅、试用或通过现有的已验证OSS、学生、教师或MVP账户访问Copilot Pro的用户可以选择改用免费版。

GitHub Copilot在所有出现在公共代码库中的语言上进行了训练。对于每种语言，您收到的建议质量可能取决于该语言训练数据的数量和多样性。例如，JavaScript在公共代码库中代表性很强，是GitHub Copilot支持最好的语言之一。在公共代码库中代表性较少的语言可能会产生较少或不够稳健的建议。GitHub Copilot作为扩展在Visual Studio Code、Visual Studio、Vim、Neovim、JetBrains系列IDE和Azure Data Studio中可用。尽管内联建议功能在所有扩展中都可用，但聊天功能目前仅在Visual Studio Code、JetBrains和Visual Studio中可用。GitHub Copilot还通过GitHub CLI在终端中受支持，并作为Windows Terminal Canary中的聊天集成。使用GitHub Copilot Enterprise计划，GitHub Copilot原生集成到GitHub.com中。所有计划都在GitHub Mobile中的GitHub Copilot中受支持。Copilot Pro和Copilot Business的GitHub Mobile可以访问Bing和公共代码库代码搜索。GitHub Mobile中的Copilot Enterprise为您提供对组织知识的额外访问。

GitHub Copilot为组织提供多种产品，并为个人开发者提供一种产品。所有产品都包括内联建议和聊天协助。组织产品与个人产品之间的主要区别在于许可证管理、策略管理和知识产权赔偿。组织可以在GitHub Copilot Business和GitHub Copilot Enterprise之间选择。GitHub Copilot Business主要特点是在编码环境中使用GitHub Copilot——即IDE、CLI和GitHub Mobile。GitHub Copilot Enterprise包括GitHub Copilot Business中的所有内容。它还为组织增加了额外的自定义层，并集成到GitHub.com中作为聊天界面，允许开发者在整个平台中与GitHub Copilot对话。GitHub Copilot Enterprise可以索引组织的代码库，以更深入地理解客户的知识，从而提供更量身定制的建议，并将为客户提供访问微调的定制私有模型以进行内联建议。GitHub Copilot Individual专为个人开发者、自由职业者、学生、教育工作者和开源维护者设计。该计划包括GitHub Copilot Business的所有功能，但组织许可证管理、策略管理和知识产权赔偿除外。

GitHub Copilot由GitHub、OpenAI和Microsoft开发的生成式AI模型驱动。它接受了来自公开可用来源的自然语言文本和源代码的训练，包括GitHub上公共代码库中的代码。从4月24日开始，GitHub还可能使用Copilot Free、Copilot Pro和Copilot Pro+订阅用户的交互——包括输入、输出、代码片段和相关上下文——来训练和改进我们的AI模型，除非他们选择退出。这使我们能够基于真实世界的开发模式，为更多样化的编码任务构建更智能、上下文感知的编码协助。用户在变更生效前30天收到通知，并可随时在GitHub账户设置中选择不允许其数据用于训练。

GitHub Copilot Autofix提供上下文解释和代码建议，帮助开发者修复代码中的漏洞，并包含在GitHub Advanced Security中。

GitHub Copilot 完全是可选的，需要您主动选择加入才能获得访问权限。您可以直接在编辑器中轻松配置其使用方式，随时启用或禁用。此外，您可以控制 GitHub Copilot 对哪些文件类型生效。

对 Copilot Business 和 Enterprise 的访问由您的 GitHub 管理员管理。他们可以控制对预览功能、模型的访问，并为您的组织设置 GitHub Copilot 策略。此外，您可以使用网络防火墙明确允许访问 Copilot Business 和/或阻止访问 Copilot Pro 或 Free。有关更多详细信息，请参阅文档。

如果您使用的是 Free 计划，可以通过 Copilot 设置页面或直接在 Copilot 营销页面上升级到 Pro。

GitHub Copilot Free 用户限制为 2000 次补全和 50 次聊天请求（包括 Copilot Edits）。

组织现在可以在 github.com 上的所有拉取请求上启用 Copilot 代码审查——包括来自未分配 Copilot 许可证的用户的拉取请求。这使您能够将 Copilot 代码审查的质量和丰富分析扩展到所有拉取请求，无论其作者是谁，从而为您提供全面覆盖，并确信拉取请求已被审查。要启用此功能，企业/组织管理员必须首先启用 Copilot，然后启用两项策略。注意：此功能不支持 VS Code 或其他 IDE 中的 Copilot 代码审查。

非许可用户的用量将作为 GitHub AI Credits 直接向您的组织计费。这种灵活的模型允许您对每个 PR 获得全面的审查覆盖，而无需为可能不需要 Copilot 的非开发贡献者购买完整的 Copilot 席位。您现有许可用户的用量将继续从他们包含的每月额度中扣除，与目前一样。从 2026 年 6 月 1 日开始，代码审查工作流还将消耗 GitHub Actions 分钟数。

否。此功能默认关闭，企业管理员可以控制启用或禁用。管理员必须明确启用两项单独的策略才能激活：必须启用“GitHub AI Credits 付费使用”以允许企业为超出其包含用量的 GitHub AI Credits 付费。还必须启用一项新的 Copilot 代码审查策略（“允许没有 Copilot 许可证的成员在 github.com 中使用 Copilot 代码审查”）。我们鼓励管理员为我们的计量产品设置预算以控制支出，尤其是过去未启用“高级请求付费使用”策略的客户。您可以在计费仪表板中跟踪所有高级请求用量，以监控和控制支出。

GitHub AI Credits 是您为 GitHub Copilot 中的 AI 用量付费的方式。每个计划都包含每月额度：1 AI credit = 0.01 美元。当您与 Copilot 聊天、使用代理，或使用 Copilot CLI、Spaces 和 Spark 时，会使用 credits。代码补全和下一个编辑建议不使用 credits。它们在所有付费计划中保持无限量。一次交互使用多少 credits 取决于您选择的模型和任务的复杂性。向轻量级模型快速提问只需不到一个 credit。在多个文件上使用前沿模型进行较长的代理会话则花费更多。

当您用完每月额度后，您有几个选择：等待下一个周期。您包含的额度每月重置。继续使用付费用量。为额外用量设置美元预算，Copilot 会不间断地继续工作。Credits 每个以 0.01 美元扣减，因此 10 美元的预算可覆盖 1,000 个 credits。切换到更便宜的模型。轻量级模型每次交互使用更少的 credits，可进一步延长您剩余的额度。在 GitHub Copilot Business 和 GitHub Copilot Enterprise 上，管理员设置用量限制并决定是否允许额外的付费用量。如果不允许，Copilot 会暂停直到下一个周期。您可以在 Copilot 设置中跟踪用量和重置日期，并在任何已配置预算的 75%、90% 和 100% 处收到提醒。

GitHub Copilot 处理个人数据的方式取决于 Copilot 的访问和使用方式：无论是通过 GitHub.com、移动应用、扩展或各种 IDE 扩展之一，还是通过命令行界面（CLI）建议、IDE 代码补全或 GitHub.com 上的个性化聊天等功能。处理的个人数据类型可能包括：用户参与数据：这包括在用户与 Copilot 交互时捕获的假名标识符，例如接受或拒绝的补全、错误消息、系统日志和产品使用指标。提示词：这些是发送给 Copilot 的 AI 以生成建议的聊天或代码输入，以及上下文。建议：这些是基于用户提示词提供给用户的 AI 生成的代码行或聊天回复。反馈数据：这包括实时用户反馈，包括反应（例如点赞/点踩）和可选评论，以及来自支持工单的反馈。

否。GitHub 不使用 Copilot Business 或 Enterprise 数据来训练其模型。

GitHub 将个人订阅者的 Copilot 数据用于上述 Business/Enterprise 订阅者的所有运营目的。此外，仅针对个人订阅者：GitHub 可能使用 Copilot 交互数据——包括提示词（输入）、建议（输出）以及 Copilot 会话期间生成的代码片段——来训练和改进 AI 模型。这种训练有助于改善所有 Copilot 用户的代码建议。个人订阅者可以随时通过 https://github.com/settings/copilot/features 选择退出将其数据用于 AI 模型训练。选择退出不会影响您对 Copilot 功能的访问。有关 GitHub 作为控制者的数据处理活动的详细信息，特别是针对 Copilot Free、Copilot Pro 和 Copilot Pro 客户，请参阅 GitHub 服务条款和 GitHub 隐私声明。

GitHub 是否保留 Copilot 数据以及保留多长时间取决于 Copilot 用户如何访问 Copilot 以及出于什么目的。Copilot Business 和 Enterprise 客户的默认设置如下：通过 IDE 进行聊天和代码补全：提示词和建议：不保留。用户参与数据：保留两年。反馈数据：按其预期目的所需的时间存储。所有其他 GitHub Copilot 访问和使用：提示词和建议：保留 28 天。用户参与数据：保留两年。反馈数据：按其预期目的所需的时间存储。

保留提示词和建议对于 github.com、移动端和 CLI Copilot 上的聊天是必要的，因为这些功能的有效性取决于使用线程历史来改进回复。Copilot 模型需要访问之前的交互才能提供准确和相关的建议。

是的。GitHub 和客户可以签订数据保护协议，以支持遵守 GDPR 和类似立法。

虽然我们在设计 GitHub Copilot 时已考虑隐私问题，但根据欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）等法律对个人数据的宽泛定义，我们无法保证它永远不会输出此类数据。为 GitHub Copilot 提供支持的大语言模型（LLM）是基于公开代码训练的，在我们的测试中曾出现过该工具给出类似个人数据的建议的情况。这些建议通常是合成的，与真实个人无关。

如 GitHub 隐私声明所述，Copilot 用户可以使用这些操作。

是的，GitHub Copilot 确实包含一个可选的代码引用过滤器，用于检测并抑制与 GitHub 上公开代码匹配的某些建议。GitHub 创建了一个重复检测过滤器，用于检测并抑制包含超过一定长度且与 GitHub 上公开代码匹配的代码片段的建议。企业管理员可以为你的企业启用此过滤器，并可将其应用于企业内的所有组织，或者管理员可以将控制权下放给各个组织。启用过滤器后，Copilot 会检查代码建议是否与 GitHub 上公开代码中 65 个词素或以上（平均 150 个字符）的内容匹配或近似匹配。如果存在匹配，则不会向用户显示该建议。除了离题、有害和冒犯性输出过滤器外，GitHub Copilot 还会扫描输出中是否存在易受攻击的代码。

是的，GitHub Copilot 正在预览一项代码引用功能，作为帮助用户查找和审查潜在相关开源许可证的附加工具。代码引用目前可在 Visual Studio Code 中使用。此功能会在公开的 GitHub 仓库中搜索与 Copilot 建议匹配的代码。如果存在匹配，用户会在 Copilot 控制台日志中看到其信息，包括匹配发生的位置、任何适用的许可证以及了解更多信息的深层链接。该深层链接会将用户带到 GitHub.com 上一个可导航的页面，以浏览代码匹配示例及其仓库许可证，并查看该代码出现在多少个仓库中（包括没有许可证的仓库），以及指向这些仓库的链接。Copilot 用户可以查看此信息，以确定适用的建议是否适合使用，以及是否需要采取额外措施才能使用它们。

我们不判定某项建议是否可以被拥有，但我们明确表示 GitHub 不主张对建议的所有权。AI 模型生成的建议能否被拥有取决于许多因素（例如相关国家的知识产权法、建议的长度、建议被视为“功能性”而非表达性的程度等）。如果某项建议可以被拥有，我们的条款很明确：GitHub 不主张所有权。GitHub 不主张对任何建议的所有权。在某些情况下，Copilot 可能会向不同用户生成相似的建议。例如，两个互不相关的用户都开始新建文件来用 Java 编写快速排序算法，很可能会得到相同的建议。向多个用户提供相似建议的可能性是生成式 AI 系统的常见特性。

公开代码可能包含不安全的编码模式、错误或对过时 API 或惯用法的引用。当 GitHub Copilot 基于这些数据合成代码建议时，也可能合成包含这些不良模式的代码。Copilot 设有过滤器，可以阻止或通知用户 Copilot 建议中检测到的不安全代码模式。这些过滤器针对最常见的易受攻击的编码模式，包括硬编码凭据、SQL 注入和路径注入。此外，近年来我们还为开源项目提供了 GitHub Advanced Security、GitHub Actions、Dependabot 和 CodeQL 等工具，以帮助提高代码质量。当然，你应始终将 GitHub Copilot 与良好的测试和代码审查实践、安全工具以及你自己的判断结合使用。

不是。Copilot 是一款旨在提高开发者效率的工具。它并非旨在取代开发者，开发者应继续对任何来源不明的第三方代码采取同样的防护措施和尽职调查。该产品名为“Copilot”而非“Autopilot”，并非旨在在没有监督的情况下生成代码。你应对 Copilot 的建议采取与任何第三方代码完全相同的防护措施和尽职调查。确定使用第三方代码的最佳实践超出了本节的范围。也就是说，无论你的组织目前采用何种实践——严格的功能测试、代码扫描、安全测试等——你都应继续将这些策略应用于 Copilot 的建议。此外，你应确保你的代码编辑器在审查之前不会自动编译或运行生成的代码。

不一定。GitHub Copilot 用户应使其对 Copilot 的使用与其各自的风险承受能力保持一致。如上所述，GitHub Copilot 并非旨在取代开发者或其个人技能和判断，也并非旨在完全自动化代码开发过程。使用任何第三方代码所适用的相同风险也适用于使用 Copilot 的建议。根据你的具体用例，你应考虑实施上文讨论的保护措施。你有责任评估什么适合当前情况并实施适当的防护措施。当启用 Copilot 的过滤功能时，你有权就未修改的建议获得 GitHub 的知识产权赔偿。如果你确实选择启用此功能，版权责任由我们承担，而非我们的客户。作为我们对负责任 AI 持续承诺的一部分，GitHub 和 Microsoft 将我们的知识产权赔偿和保护支持扩展至使用 GitHub Copilot 为团队赋能的客户。有关更多详细信息，请参阅 Microsoft 的 Copilot 版权承诺。

我们正在对 GitHub Copilot 对残障开发者的易用性进行内部测试，并努力确保 GitHub Copilot 对所有开发者都可访问。欢迎在我们的反馈论坛中分享你对 GitHub Copilot 无障碍功能的反馈。

GitHub Copilot 包含过滤器，用于阻止提示词中的冒犯性语言，并避免在敏感上下文中合成建议。我们继续致力于改进过滤系统，以更智能地检测和移除冒犯性输出。如果你看到冒犯性输出，请直接向 copilot-safety@github.com 报告，以便我们改进防护措施。GitHub 非常重视这一挑战，并致力于解决它。

鉴于公开来源主要以英语为主，当开发者提供的自然语言提示词不是英语和/或存在语法错误时，GitHub Copilot 的表现可能会较差。因此，非英语使用者可能会体验到较低的服务质量。

GitHub Copilot 是 AI 编程助手，它能在你的编辑器中直接提供代码建议，包括整行代码、函数实现、重复性模板代码，甚至根据注释和上下文自动生成完整逻辑。它支持多种主流编程语言和 IDE（如 VS Code、JetBrains），能有效提升编码效率。

它最适合日常开发中的编码辅助场景，例如：快速编写重复性代码（如 CRUD 操作、配置代码）、根据函数注释生成实现、补充单元测试、学习新语言或框架时提供示例，以及处理不熟悉 API 的调用方法。对于简单、模式化的任务效果尤其明显，但在复杂架构设计或业务逻辑梳理时，仍需开发者主导。

GitHub Copilot 基于 OpenAI Codex 模型（后升级为更先进的模型），通过大规模公开代码库训练，利用当前文件和上下文进行预测，生成最可能的代码序列。它的限制包括：不能保证代码完全正确或安全，可能生成有漏洞或过时的 API 用法；对不常见的私有库或极专业化语法支持较弱；建议质量高度依赖输入上下文的清晰度。