隨著 AI 持續的發展跟整合，在程式開發上的協助不僅僅是在寫程式的時候才可以派上用場，現在我們也可以透過 GitHub Copilot Workspace 這個功能在我們動手開發前一直到完成程式碼送出都可以在這個功能完成，而這個功能也在 2024 年底推出公開的技術預覽了，只要有付費的 GitHub Copilot 帳號都可以使用這個功能來協助開發，後面就來介紹這個功能跟簡單的實際操作來展示可以達到怎樣的效果。
GitHub Copilot 除了自己本身模型內含的知識之外，還可以透過安裝 Extension 來加強本身的能力，微軟就有針對 Azure 推出了官方的 GitHub Copilot for Azure 這一個 Extension，我們就可以在 GitHub Copilot 詢問關於 Azure 的問題，後面就來介紹如何安裝跟使用。
在使用 GitHub Copilot 的情境中，我們可以透過它來幫助我們做 Code Review，而前陣子的更新讓這個情境變的更加好用跟方便，後面就來介紹如何更方便的透過 GitHub Copilot 來做 Code Review。
在使用生成式 AI 來提供程式碼建議的時候會希望產出的程式碼建議會符合自己或是團隊的 Code Style，或是可以在協助做 Code Review 的時候可以幫忙檢查出不符合 Code Style 的程式碼，最近 GitHib Copilot 更新了一個實驗性的功能，可以讓我們方便設定自定義的提示詞，讓 AI 在回覆的時候更符合我們的需求，後面就來說明該如何設定。
現在生成式 AI 發展越來越快，也越來越多開發人員使用來產生程式碼的建議，但是對於企業來說除了考慮程式碼會不會被拿出去訓練之外的問題，就是要確保產生的程式碼是否有使用到公開的程式碼，有使用的話又是哪種授權，避免一不小心就產生的著作權的問題，本文就來介紹使用 GitHub Copilot 的時候該如何判斷，以及透過 Azure AI Content Safety 來判斷非 GitHub Copilot 產生的程式碼如何判斷是否有用到公開程式碼。
