前言：
人工智能的发展，在现在，编程技术的IDE里面也融合了AI的基本操做。本例，以微软的Visual Studio中的人工智能的功能介绍例子。
本例的环境：
Visual Studio 17.12
1 AI 智能变量检测：
上图展示了一个root的未知类型的变量，这里定义为，NaN(Not a Number)的错误，每当出现意外值时，此功能都将在 IDE 中实时分析变量，从而显著提高故障排除速度。不过这个需要激活，GitHub Copilot。 也就是不需要你通过搜索，直接通过AI帮你分析代码的问题。
2 AI IEnumberable可视化工具+LINQ的语法来查询复杂的变量：
之前一个负责的类变量的相关查询是非常复杂的，你要点很多次，找到你要的的变量里面的数据，然后，逐一表达出来。如果里面有几个变量你都需观察，那么，完蛋了，你的显示屏的长度也许不够用，当然，买一个可以竖起来的屏幕是个方法。
现在通过AI 工具结合LING的语法，能够自动帮你梳理你想要的变量：
然后，输入你要做的事情
然后，我们在提示词窗口，给粗更多的要求，
最终得到我们想要的的结果。
3 GitHub Copilot 修复代码：
4 C# 的AI增强：
GitHub Copilot 代码完成在编码时内联提供自动完成建议。 这些建议基于当前活动文件的内容以及编辑器中任何其他打开的文件生成。 但是，我们发现，合并更相关的上下文可显著提高这些建议。为了增强 C# 开发人员的体验，我们更新了 GitHub Copilot 以包含其他 C# 上下文，例如完成时可用的类型和方法。
使用最新版本的 Visual Studio，GitHub Copilot 现在会自动考虑其他上下文的语义相关文件，即使这些文件未在编辑器中打开也是如此。 这种改进有助于减少幻觉，同时提供更相关的准确建议。之前：语义相关的文件不被视为 GitHub Copilot 完成的上下文 。
【案】这一段，我稍微有一点没有看懂官网的说法，我理解是，对自动匹配提供了C#更精确的方法。
5 调试的AI自动化
当发现一个问题报错后的调试
这个功能很好，在调试后，这个AI能够自动提供调试的计划，并设定调试的断点、变量和监视的变量。
6 GitHub Copilot 开源代码应用：
这个功能也非常有意思，就是，你可以选择一段代码，然后，搜索他是不是从开源库，或者从哪个开源库过来的。
或者，去找相识的开源代码。
Copilot居然可以在给你找到所有相关的代码，和使用代码的许可证情况。这样你不用担心你的程序是否违法了协议。
7 引导式聊天的AI提示符
引导式聊天是最新的一个和AI互动的概念，就是把你要问的问题，通过引导的提示符方式，让AI 真正了解你问的是什么。
这个例子里面，我们问了怎么解决，不是很很清楚，这时候，AI 自动告诉我们他的理解和解释。斌给粗了下面几种你可能要真正问的问题。
这样比较方便我们语言表达能力差或者偏差的情况。