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Aitrainee | 公众号：AI进修生
Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。
VS Code，这个咱们用了快十年的编辑器，现在也要变成一个 AI 代码编辑器了。
微软发了博客，还在社交媒体上官宣了：VS Code 正在成为一个开源的 AI 代码编辑器。
他们博客的标题就叫“VS Code 开源 AI 编辑器”。
文章里说：“我们相信，代码编辑器的未来应该是开放的，并且由 AI 驱动。”
过去十年，VS Code 一直是 GitHub 上最成功的开源项目之一。微软感谢社区的贡献者和用户，因为大家选择 VS Code，就是因为它开源。现在 AI 成了 VS Code 开发者体验的核心，微软打算继续坚持他们的开发原则：开放、协作、社区驱动。
所以，他们要把 GitHub Copilot Chat 扩展的代码，用 MIT 许可证开源。然后，再小心地把扩展里相关的组件，重构到 VS Code 核心里去。
微软觉得，这是把 VS Code 打造成开源 AI 编辑器的下一步，也是合乎逻辑的一步。这反映了 AI 工具已经成了咱们写代码的核心方式。也再次证明了他们的信念：开放式工作能给用户带来更好的产品，还能培养一个多样化的扩展生态系统。
简单说，VS Code 要变成开源 AI 编辑器，而且 GitHub Copilot Chat 扩展也要开源了。
这意味着，他们可能会在 VS Code 扩展里开放更多特定的接口，让其他开发者也能把复杂的 AI 功能集成进去。当然，这可能需要有人去 fork 代码，做些修改。
这事儿挺酷的，因为这样一来，VS Code 的可扩展性就大大增强了。大家可以研究 Copilot 是怎么运作的，然后在自己的项目里复制类似的功能。
微软还解释了为啥要把这些东西开源。
他们观察到，过去几个月 AI 开发领域发生了一些变化，促使他们把 VS Code 里的 AI 开发从闭源转向开源：
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大模型变强了：大语言模型进步明显，对那些“秘密武器”式的提示词策略依赖性降低了。
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AI 交互的 UX 趋同了：现在各个编辑器里最流行、最有效的 AI 交互方式都差不多。微软想通过开放这些通用的 UI 元素，让社区能改进和扩展它们。
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开源 AI 工具和 VS Code 扩展生态起来了：微软想让这些扩展的作者更容易地构建、调试和测试他们的扩展。现在因为拿不到 Copilot Chat 扩展的源码，这事儿挺难的。
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数据收集透明化：很多人关心 AI 编辑器收集了哪些数据。开源 Copilot Chat 扩展，大家就能看到他们收集了啥，增加透明度。
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安全问题：恶意攻击者越来越多地盯上 AI 开发工具。VS Code 作为开源项目，社区的问题报告和 PR 帮助他们快速发现和修复了不少安全问题。
我觉得这事很有意思。。大家都知道，像 Cursor 这种工具之所以没做成 VS Code 扩展，就是因为 VS Code 以前很多 API 都不开放，扩展能力受限。
现在看来，微软终于要往前走了，让 Cline、RooCode 这些扩展的开发者更容易地构建出更好的用户交互体验。这绝对能让咱们现有的 AI 工具变得更好、更可靠，开发起来也更容易。
现在很多扩展为了实现一些简单的功能，都得绕一大圈，不仅让扩展本身很臃肿，还特别吃内存。这个问题，以后应该能解决了。
微软说，接下来几周，他们会着手开源 GitHub Copilot Chat 扩展的代码，并把 AI 功能从扩展重构到 VS Code 核心里。
他们的核心目标不变：提供卓越的性能、强大的可扩展性，以及直观、美观的用户界面。
开源项目，只有当社区围绕一个稳定、共享的基础进行构建时，才能发挥最大作用。所以，他们的目标是让贡献 AI 功能，就像贡献 VS Code 其他任何部分一样简单。
大语言模型随机性强，测试 AI 功能和提示词变化特别有挑战。为了解决这个问题，他们还会把自己的提示词测试基础设施也开源，确保社区提交的 PR 能够构建并通过测试。
很明显，微软这是要让 VS Code 真正适应 AI 时代了。开发者可以构建出能检查 VS Code 状态的 AI 应用，而且不用瞎搞，还能更好地实现像 Agentic 编辑这样的功能。
比如，如果 VS Code 本身内置了编辑、替换、差异比较这些工具，开发者可能就不用自己写一套了，直接用 VS Code 的就行。这样既安全，又能保持最新，开发者自己也不用操心更新代码。
而且，一旦 GitHub Copilot 扩展开源了，咱们应该也能提交 PR，去搞些更酷的东西。
此外，还有一条新闻：
GitHub Copilot 的全新升级——Coding Agent (编码智能体)。
这玩意儿是个深度嵌入到 GitHub 和 VS Code 中的智能自主代理，能够自动化处理包括修复 Bug、代码重构、编写测试、以及根据 GitHub issue 添加新功能在内的各种开发任务。甚至，你可以让它自主地帮你从头搭建各种类型的应用程序。
Coding Agent 的核心亮点在于其强大的自主性和深度集成能力：
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分配任务，即刻开干： 开发者可以直接将 GitHub issue 分配给 Copilot，它会立即响应并接手工作。
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上下文感知与 MCP 集成： 它能完全理解相关的 issue、PR 讨论串，甚至团队项目特有的编码规范，并通过 MCP 协议与外部系统交互。
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透明化异步工作流： Copilot 会在后台默默创建 PR，制定计划，并随着进展实时更新 PR 描述，开发者可以随时查看其工作会话，理解 AI 的思考路径。
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“人在回路”与自然审查： 强调人类审查的重要性，开发者可以像审查团队成员提交的 PR 一样，查看 Copilot 的修改并添加评论，Copilot 也会根据评论进行迭代。
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集成工具保障质量： Copilot 还能运行 linter、构建工具、测试工具等，来检查其建议代码的质量。
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安全可控： 任何 AI 生成的代码都建议先审查再执行，Agent 会在自己的独立分支上操作，尊重分支保护规则和团队 CI/CD 策略，未经审查绝不会被合并。
技术层面，Coding Agent 会在安全的沙盒环境中运行，通过 RAG (检索增强生成，由 GitHub Code Search 驱动) 分析代码库，并能理解附加到 issue 中的截图。这玩意儿正在一步步接管软件工程师在 PR 上花费的时间，而且是全自动的，让开发者能专注于更复杂、更有创造性的工作。
这个强大的 Coding Agent 目前仅在 Copilot Pro Plus 版本中提供预览 (每月约 39 美元)，虽然 GitHub Copilot 已经有免费版了，但这个 Agent 是高级功能。
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（文：AI进修生）
