Chat an Ihren Workflow anpassen

Sie können den Chat in Visual Studio Code an Ihre Programmierpraktiken und Projektanforderungen anpassen. Richten Sie dauerhafte Konfigurationen ein, die Ihren bevorzugten Kontext, Ihre Werkzeuge und Ihre Richtlinien automatisch auf jede Konversation anwenden. Dies spart Zeit und stellt konsistente Antworten sicher, ohne dass bei jeder Chat-Anfrage manuell dieselben Informationen bereitgestellt werden müssen.

Anpassungsoptionen

Es gibt fünf Hauptmöglichkeiten, den Chat in Visual Studio Code anzupassen. Diese Optionen funktionieren unabhängig voneinander oder Sie können sie für eine umfassendere Anpassung kombinieren.

Benutzerdefinierte Anweisungen

Benutzerdefinierte Anweisungen ermöglichen es Ihnen, allgemeine Richtlinien oder Regeln in einer Markdown-Datei für Aufgaben wie das Generieren von Code, die Durchführung von Code-Reviews oder das Erstellen von Commit-Nachrichten zu definieren. Mit benutzerdefinierten Anweisungen beschreiben Sie, *wie* eine bestimmte Aufgabe ausgeführt werden soll. VS Code kann diese Anweisungen automatisch anwenden, oder Sie können sie in bestimmte Chat-Anfragen einbeziehen.

Verwenden Sie benutzerdefinierte Anweisungen, um

• Kodierungsstandards, bevorzugte Technologien oder Projektanforderungen festzulegen, damit generierter Code Ihren Standards entspricht
• Richtlinien für die Struktur von Commit-Nachrichten oder Pull-Request-Titeln und -Beschreibungen bereitzustellen
• Regeln für Code-Reviews festzulegen, z. B. die Überprüfung auf Sicherheitslücken, Leistungsprobleme oder die Einhaltung von Kodierungsstandards

Prompt-Dateien

Prompt-Dateien ermöglichen es Ihnen, wiederverwendbare Prompts für allgemeine und wiederkehrende Entwicklungsaufgaben in einer Markdown-Datei zu definieren. Prompt-Dateien sind eigenständige Prompts, die Sie direkt im Chat ausführen können. Sie können aufgabenspezifischen Kontext und Richtlinien enthalten, wie die Aufgabe ausgeführt werden soll. Kombinieren Sie Prompt-Dateien mit benutzerdefinierten Anweisungen, um eine konsistente Ausführung komplexer Aufgaben zu gewährleisten.

Verwenden Sie Prompt-Dateien, um

• Wiederverwendbare Prompts für gängige Kodierungsaufgaben zu erstellen, wie z. B. das Gerüst für eine neue Komponente, eine API-Route oder das Generieren von Tests
• Prompts für die Durchführung von Code-Reviews zu definieren, z. B. die Überprüfung der Codequalität, von Sicherheitslücken oder von Leistungsproblemen
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen für komplexe Prozesse oder projektspezifische Muster zu erstellen
• Prompts zur Generierung von Implementierungsplänen, Architekturentwürfen oder Migrationsstrategien zu definieren

Benutzerdefinierte Agenten

Benutzerdefinierte Agenten sind eine Möglichkeit, einen spezialisierten Assistenten für bestimmte Rollen oder Aufgaben zu erstellen, z. B. einen Datenbankadministrator, einen Frontend-Entwickler oder zur Planung. Innerhalb einer Markdown-Datei für einen benutzerdefinierten Agenten beschreiben Sie dessen Umfang und Fähigkeiten, auf welche Tools er zugreifen kann und ein bevorzugtes Sprachmodell.

Verwenden Sie benutzerdefinierte Agenten, um

• Einen benutzerdefinierten Agenten für die Planung zu erstellen, bei dem die KI nur Lesezugriff auf den Code hat und nur Implementierungspläne generieren kann
• Einen Forschungs-Agenten zu definieren, bei dem die KI auf externe Ressourcen zugreifen kann, um neue Technologien zu erkunden oder Informationen zu sammeln
• Einen Frontend-Entwickler-Agenten zu erstellen, bei dem die KI nur Code generieren und ändern kann, der sich auf die Frontend-Entwicklung bezieht

Sprachmodelle

Sprachmodelle ermöglichen es Ihnen, aus verschiedenen KI-Modellen zu wählen, die für spezifische Aufgaben optimiert sind. Sie können zwischen Modellen wechseln, um die beste Leistung für die Code-Generierung, die Schlussfolgerung oder spezialisierte Aufgaben wie die Bildverarbeitung zu erzielen. Bringen Sie Ihren eigenen API-Schlüssel mit, um auf weitere Modelle zuzugreifen oder mehr Kontrolle über das Hosting von Modellen zu haben.

Verwenden Sie verschiedene Sprachmodelle, um

• Ein schnelles Modell für schnelle Code-Vorschläge und einfache Refactoring-Aufgaben zu verwenden
• Zu einem leistungsfähigeren Modell für komplexe architektonische Entscheidungen oder detaillierte Code-Reviews zu wechseln
• Eigene API-Schlüssel mitzubringen, um auf experimentelle Modelle zuzugreifen oder lokal gehostete Modelle zu verwenden

MCP und Werkzeuge

MCP und Werkzeuge ermöglichen es Ihnen, externe Dienste und spezialisierte Werkzeuge über das Model Context Protocol (MCP) zu verbinden. Dies erweitert die Chat-Funktionen über den Code hinaus und ermöglicht die Interaktion mit Datenbanken, APIs und anderen Entwicklungswerkzeugen.

Verwenden Sie MCP und Werkzeuge, um

• Datenbank-Tools zu verbinden, um Daten abzufragen und zu analysieren, ohne Ihre Entwicklungsumgebung zu verlassen
• Externe APIs zu integrieren, um Echtzeitinformationen abzurufen oder Aktionen auszuführen

Claude-Skills (experimentell)

Wenn Sie Claude-Skills in Ihrem Projekt oder Benutzerprofil definiert haben, können Sie diese wiederverwenden, um Ihre Chat-Interaktionen in VS Code anzupassen. Das Sprachmodell kann diese Skills bei Bedarf laden, wenn das read-Tool aktiviert ist.

Konfigurieren Sie die experimentelle Einstellung chat.useClaudeSkills, um die Unterstützung für Claude-Skills in VS Code zu aktivieren.

VS erkennt automatisch SKILL.md-Dateien im Home-Ordner unter ~/.claude/skills/skill-name/SKILL.md oder in einem Arbeitsbereichsordner unter .claude/skills/skill-name/SKILL.md.

Anwendungsfälle

Verschiedene Anpassungsmethoden eignen sich am besten für unterschiedliche Szenarien. Die folgende Tabelle listet gängige Anwendungsfälle und die empfohlene Vorgehensweise auf

Erste Schritte

Sie können Chat-Anpassungen schrittweise implementieren, beginnend mit den einfachsten Optionen und nach Bedarf schrittweise mehr Komplexität hinzufügen.

1. Versuchen Sie verschiedene Sprachmodelle

Beginnen Sie damit, verschiedene Sprachmodelle auszuprobieren, um bessere Ergebnisse für unterschiedliche Arbeitsarten zu erzielen. Verwenden Sie die Modellauswahl im Chat, um zwischen den Modellen zu wechseln – probieren Sie schnellere Modelle für einfache Aufgaben und leistungsfähigere Modelle für komplexe Schlussfolgerungen. Dies erfordert keine Einrichtung und liefert sofortige Ergebnisse.

2. Grundlegende Richtlinien festlegen

Erstellen Sie benutzerdefinierte Anweisungen für konsistente Ergebnisse bei all Ihren Chat-Interaktionen. Erstellen Sie eine Datei .github/copilot-instructions.md mit Ihren Kodierungsstandards und Präferenzen. Dies verbessert automatisch alle Chat-Antworten ohne zusätzlichen Aufwand. Erstellen Sie unterschiedliche Anweisungsdateien für verschiedene Teile Ihrer Codebasis mithilfe von Glob-Mustern, um auf bestimmte Sprachen oder Frameworks abzuzielen.

3. Aufgabenautomatisierung hinzufügen

Sobald Sie sich wiederholende Aufgaben identifiziert haben, erstellen Sie Prompt-Dateien für gängige Workflows wie die Generierung von Komponenten, Code-Reviews oder Dokumentationsaufgaben. Diese sparen Zeit und sorgen für Konsistenz in Ihrem Team.

4. Fähigkeiten erweitern

Wenn Sie externe Dienste verbinden oder spezialisierte Operationen durchführen müssen, fügen Sie MCP-Server und Werkzeuge hinzu, um den Chat über die grundlegende Code-Unterstützung hinaus zu erweitern.

5. Spezialisierte Workflows erstellen

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle erstellen Sie benutzerdefinierte Agenten, die spezifische Werkzeuge, Anweisungen und Kontext für bestimmte Rollen oder Projektphasen kombinieren.

Verwandte Ressourcen

• Benutzerdefinierte Anweisungen erstellen
• Wiederverwendbare Prompt-Dateien erstellen
• Benutzerdefinierte Agenten erstellen
• Sprachmodelle auswählen
• MCP-Server und Werkzeuge verwenden