GitHub Copilot 명령 줄 인터페이스 (CLI)와 함께 연구하기

슬래시 명령은 Copilot를 사용자의 연구 보조자로 전환해 주며, 주제에 대한 심층적인 인사이트와 정보를 수집합니다.

이 문서의 내용

소개

부조종사 CLI의 슬래시 명령어는 심도 있는 연구와 조사를 위한 효과적인 도구입니다. 사용자가 알고 싶은 내용에 대한 세부 사항과 함께 입력 하게되면, Copilot는 사용자의 코드베이스, 관련 GitHub 리포지토리, 그리고 웹에서 정보를 수집하고 처리하는 전문 연구 에이전트를 활성화합니다. 이 기본 제공 사용자 지정 에이전트는 CLI의 간략한 요약과 함께 인용이 포함된 포괄적인 Markdown 보고서를 생성합니다. 전체 보고서를 보고 GitHub에 요점으로 저장하여 쉽게 공유할 수 있습니다.

이 명령은 코드베이스, API, 라이브러리, 소프트웨어 아키텍처 및 기타 기술 항목에 대한 복잡한 질문에 대한 완전하고 잘 인용된 답변을 제공하도록 설계되었습니다.

슬래시 명령 사용

대화형 CLI 세션에서 다음을 입력합니다.

Copilot prompt
/research TOPIC

찾을 내용에 대한 자연어 설명은 어디에 있나요?

CLI에 부여한 사용 권한에 따라 Copilot에서 연구를 컴파일할 때 데이터를 저장할 디렉터리를 만들 수 있는 권한을 부여하도록 요청할 수 있습니다.

연구가 완료되면 Copilot은(는) 주요 결과에 대한 요약을 표시하고 전체 보고서를 포함하는 Markdown 파일에 대한 링크를 제공합니다.

연구 보고서 보기 및 공유

연구가 완료되면 표시되는 링크를 사용하여 Markdown 파일에 대한 기본 편집기에서 전체 보고서를 볼 수 있습니다.

또는 CtrlY를 눌러 터미널에서 현재 세션의 최신 연구 보고서를 엽니다.

참고 항목

CtrlY를 눌렀을 때 보고서를 표시하는 데 사용되는 애플리케이션은 우선 순위에 따라 환경 변수들의 값에 따라 결정됩니다. 이러한 항목이 설정되지 않은 경우 CLI는 Linux의 vi 또는 macOS의 vim을 사용합니다.

보고서를 공유하려면 파일에 저장하거나 GitHub gist를 만들 수 있습니다.

  1. 요점을 만들려면 다음을 입력합니다.

    Copilot prompt
    /share gist research

    파일에 저장하려면 다음을 입력합니다.

    Copilot prompt
    /share file research [PATH]

    매개 변수를 생략하면 파일은 연구 항목을 기반으로 하는 파일 이름을 사용하여 현재 작업 디렉터리에 저장됩니다.

  2. 위쪽/아래쪽 키를 사용하고 키를 입력하여 현재 세션 중에 만든 연구 보고서 목록에서 공유할 보고서를 선택합니다.

    요지의 URL 또는 파일 경로가 CLI에 표시됩니다.

의 이점

  • 속도 이상의 깊이: 일반 채팅은 빠른 답변에 최적화되어 있습니다. 는 철저함을 위해 최적화되어 있습니다. 아키텍처 다이어그램, 코드 조각 및 인용을 사용하여 수백 줄이 될 수 있는 보고서를 생성합니다.

  • 저장 및 공유 가능한 출력: 보고서는 Markdown 파일로 디스크에 저장됩니다. 언제든지 보고 공유할 수 있습니다. 이렇게 하면 일시적인 채팅 메시지가 아닌 영구 아티팩트가 연구 출력으로 표시됩니다.

  • 리포지토리에서 작동합니다. GitHub에 로그인하면 에이전트는 조직의 리포지토리에서 검색하고, 공용 또는 액세스 가능한 프라이빗 리포지토리에서 파일을 가져오고, 웹을 검색할 수 있습니다. 로컬 코드베이스로 제한되지 않습니다.

  • 쿼리 유형별 적응: 하나의 크기에 맞는 표준 보고서를 생성하는 대신, 응답 형식은 사용자가 어떻게 질문 할 것인지, 개념에 관한 질문을 하는지, 아니면 기술적 심층 분석 요청하는지에 따라 자동으로 적응합니다.

  • 자율 작업: 에이전트는 명확한 질문으로 당신을 방해하지 않습니다. 합리적인 가정을 하고 "신뢰도 평가" 섹션에 명시적으로 문서화합니다.

에 대한 예제 프롬프트

코드베이스 아키텍처

Copilot prompt
/research What is the architecture of this codebase?

잘 작동하는 이유: 리서치 에이전트는 사용자의 현재 작업 디렉터리 안에서 범위가 지정된 여러 도구들에 대한 액세스 권한을 갖기 때문입니다. 전체 프로젝트 트리를 탐색하고, 키 파일을 읽고, 아키텍처 개요를 합성할 수 있습니다. 일반적인 채팅 응답은 피상적으로만 수행할 수 있습니다. 에이전트는 일반적으로 아키텍처 다이어그램, 구성 요소 분석 및 데이터 흐름 설명을 생성합니다.

특정 기술의 작동 방식

Copilot prompt
/research How does React implement concurrent rendering?

잘 작동하는 이유: 에이전트는 특수 도구를 사용하여 인터넷에서 정보를 가져오고 GitHub에서 실제 React 소스 코드를 확인합니다. 설명서보다 코드의 우선 순위를 지정하고 파일 경로에 줄 번호를 제공하도록 지시됩니다.

내부 구현 패턴 이해

Copilot prompt
/research How are feature flags implemented at our organization?

잘 작동하는 이유: 에이전트는 "항상 공용/오픈 소스 대안보다 내부/프라이빗 구현의 우선 순위를 지정"하고 쿼리를 사용하여 조직의 리포지토리를 먼저 검색하도록 명시적으로 지시됩니다. 다음과 같은 내부 명명 패턴을 찾는 것을 알고 있습니다.

기술 또는 접근 방식 비교

Copilot prompt
/research What's the difference between JWT and session-based authentication?

잘 작동하는 이유: 에이전트가 서술적 설명, 절충안 및 설계 결정과 함께 "개념적/설명적 질문"에 대한 응답을 조정하기 때문입니다. 일반적으로 테이블을 사용하여 세 개 이상의 항목을 비교합니다.

프로세스/방법 질문

Copilot prompt
/research How do I add an endpoint to the API?

잘 작동하는 이유: 에이전트는 쿼리 유형을 검색하고 프로세스/방법 입력 질문에 대한 관련 문서, 연락처 및 시스템에 대한 링크와 함께 단계별 지침을 제공하도록 학습됩니다.

특정 코드베이스 구성 요소에 대한 심층 분석

Copilot prompt
/research How is the session management system implemented in this repo?

잘 작동하는 이유: 로컬 도구(, , )를 에이전트의 지침과 결합하여 "가져오기, 호출 및 형식 참조를 추적하고" "종속성을 따르라"는 지시를 따르면 높은 수준의 답변이 아닌 실제 구현을 단계별로 안내할 수 있다는 의미입니다.

사용하지 않으려는 경우

  • 빠르고 간단한 질문: "이 함수는 어떻게 합니까?" 또는 "이 버그 수정", 일반 채팅 메시지는 더 빠르고 더 적합합니다. 는 광범위한 조사가 필요한 질문을 위해 설계되었습니다.

  • 코드 변경이 필요한 경우: 코드 수정이 아닌 보고서를 생성합니다. 이 도구를 사용하여 보고서 파일을 저장하지만, 다른 코드 수정 도구는 사용하지 않습니다. 에이전트가 실제로 코드를 변경해야 하는 경우 일반적인 프롬프트(일반적으로 계획 모드에서 시작)를 사용합니다.

  • 시간에 민감한 상호 작용: 에이전트가 많은 도구 호출(코드 검색, 파일 가져오기, 웹 검색)을 수행하므로 연구는 일반적인 응답보다 오래 걸립니다. 코딩 흐름에서 빠른 답변이 필요한 경우 일반적인 채팅이 더 좋습니다.

알아야 할 고려 사항 및 사항

  • 보고서는 세션에 연결됩니다. 연구 보고서는 세션별 연구 디렉터리에 저장됩니다. 새 세션을 시작하는 경우 CtrlY 바로 가기 또는 슬래시 명령을 사용하는 경우 CLI 내에서 이전 연구를 사용할 수 없습니다. 그러나 적절한 디렉터리에서 이전 보고서에 액세스할 수 있습니다.

    Linux 또는 macOS에서 터미널 명령 프롬프트에서 다음 명령을 사용하여 10개의 최신 CLI 세션 디렉터리를 나열할 수 있습니다.

    Bash
    ls -dtl ~/.copilot/session-state/*/ | head -10

  • 연구 에이전트는 특정 모델을 사용합니다. 연구 에이전트는 특정 AI 모델을 사용하기 위해 하드 코딩됩니다( AUTOTITLE 참조). 명령을 통해 모델 선택을 구성할 수 없습니다. 리서치 에이전트는 기본 세션에 대해 선택한 모델에 관계없이 항상 정의된 모델을 사용합니다.

  • 보고서 품질은 쿼리 유형에 따라 다릅니다. 에이전트는 쿼리를 세 가지 형식으로 분류하고 그에 따라 응답을 조정합니다.

    • 질문 처리 → 단계별 지침 (최소 코드)
    • 개념적 질문은 문맥을 가진 서술 설명을 제공합니다.
    • 기술 심층 분석: 전체 아키텍처 다이어그램, 구성 요소 섹션 및 코드 예제.

    프롬프트를 표현하는 방식은 에이전트가 선택한 연구 분류에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어 기술 심층 분석을 원하지만 질문을 "X란?"으로 표현하면 개념적 답변을 얻을 수 있습니다. 이러한 상황에서 사용자는 Copilot가 생성하기를 원하는 보고서 의 형식에 대해서 더 명시적이 되도록 사용자의 프롬프트를 다시 지정할 수 있습니다. 예를 들어 "아키텍처 다이어그램 및 코드 예제를 사용하여 X에 대한 기술 심층 분석을 제공합니다."

추가 읽기

  • AUTOTITLE
  • AUTOTITLE