GitHub Copilot（生成式人工智能）有帮助，但表现不佳（2025年3月）

使用GitHub Copilot Pro进行ASP.NET 8/C#开发的三个月体验表明，该工具在处理重复性任务时表现良好，但在复杂任务中常常出错。

尽管提供代码建议，生成的代码仍需手动修正，且对C#语法理解不够准确。

Copilot在小范围内有帮助，但在多文件项目中效率低下，用户需谨慎使用。

用户在使用Copilot前需进行充分的培训和了解其局限性。

Prompt Engineering被认为是与AI系统交互的必要手段，但存在对其有效性的怀疑。

Copilot在生成代码时常常会出现语法错误，用户需进行额外的语法检查。

Copilot在处理小范围任务时表现良好，但在复杂的多文件项目中效果不佳。

用户在与Copilot交互时，往往需要手动检查和修正生成的代码。

Copilot的生成代码可能会包含不必要的内容，用户需进行筛选。

在处理特定问题时，Copilot的建议可能会偏离主题，用户需自行查找解决方案。

Copilot在生成注释时可能会误删代码，用户需仔细检查。

Copilot的上下文理解能力有限，用户需明确提供上下文信息。

Copilot在生成复杂的HTML和JavaScript代码时表现不佳，用户需手动完成。

Copilot的市场营销与实际能力之间存在差距，用户需保持理性。

尽管Copilot在某些情况下能节省时间，但在复杂任务中仍需依赖人工编程。

未来的AI工具可能会不断改进，但当前版本的Copilot仍需谨慎使用。