【Copilot Chat 】之内置命令和插件使用

Copilot Chat

内置命令

GitHub Copilot Chat 的内置命令主要分为三大类：@ (聊天参与者) ，用于召唤领域专家；# (聊天变量) ，用于精确定位上下文；以及 / (斜杠命令)，用于快速执行特定开发任务。

聊天参与者 (@) - 召唤领域专家

用于在对话开头切换至特定领域的AI"专家"，以获得更专业的回答。

命令	作用
@workspace	专注于你当前整个工作区（项目） 的代码，用于跨文件查找、架构分析等。
@vscode	VS Code专家，帮助你解答关于VS Code编辑器本身的功能、设置、快捷键和插件开发等一切问题。
@terminal	终端专家，能读取你VS Code中集成终端的内容，并帮你解释错误、生成命令行指令。
@github	连接你的 GitHub 仓库，用于协助处理Issues、Pull Requests等任务。
@azure	专注于微软Azure云服务相关的问题，提供使用、部署和管理方面的帮助。

聊天变量 (#) - 精确定位上下文

用于在提问时精确地告诉Copilot需要关注的代码片段、文件或其他上下文信息。

命令	作用
#codebase / #workspace	在你的整个代码库中进行语义搜索，找到相关的文件和符号。
#file	引用一个特定的文件作为上下文，可以是当前打开的文件或指定路径。
#selection	引用你在编辑器里选中的一段代码。
#block	引用你光标所在的代码块。
#class	引用光标所在的类定义。
#editor	引用当前编辑器的全部内容。
#changes	引用你当前工作区中 Git 的变更。
#problems	引用 Problems 面板中的错误和警告。
#testFailure	引用测试失败的相关信息。
#terminal	终端日志、报错内容
#terminalSelection	引用你在终端中选中的输出内容。
#terminalLastCommand	引用终端中最后执行的命令和输出。

斜杠命令 (/) - 快速执行任务

用于直接执行特定任务，例如解释代码、修复Bug或生成测试。

命令	作用
/explain	一步步解释你选中的代码或当前文件是如何工作的。
/fix	为选中的代码提出修复建议。
/tests	为选中的代码或函数生成单元测试。
/doc	为选中的代码生成或添加文档注释。
/optimize	分析选中的代码，并提供性能优化建议。
/generate	根据你的描述，生成一段新的代码来实现特定功能。
/new	在项目里创建一个新文件 或搭建一个新项目的脚手架（需结合 @workspace）。
/newNotebook	在当前工作区创建一个新的Jupyter Notebook。
/edit	用自然语言描述你想要进行的代码编辑。
/review	对选中的代码进行审查。
/search	用自然语言描述要搜索的内容，Copilot会帮你生成在VS Code中的搜索关键词。
/fixTestFailure	自动定位并修复失败的测试用例。
/setupTests	为你的整个项目自动配置和搭建测试环境。生成测试框架配置与初始化代码
/startDebugging	协助生成launch.json等调试配置，帮助启动调试。
/clear	清空当前的聊天记录，开启一个全新的对话会话。
/help	显示Copilot Chat的基本使用说明和帮助信息。
/list	列出Copilot当前可用的所有工具列表。
/simplify	简化代码、提升可读性
/refactor	重构结构（重命名，抽方法，调依赖）
/init	生成 .github/copilot-instructions.md
/saveprompt	保存当前提实词模板
/fleet	并性子任务执行
/cwd	显示或切换当前工作目录
/exit、/quit	直接结束当前会话并断开 Copilot 连接，确保资源被正确释放
/session、/usage	查看 Copilot 在本次会话中执行的操作，方便审计、排查问题和资源追踪
/add-dir	允许 Copilot 访问指定目录,将 Copilot 限定在某个仓库或子目录
/list-dirs	显示允许访问的目录列表
/model	选择 AI 模型
/theme [show/set/list] [auto/dark/light]	配置终端主题
/terminal-setup	启用多行输入,在处理复杂指令或多步骤代码修改时尤为有用
/reset-allowed-tools	重置工具权限,此命令可将已允许的工具列表快速回滚到初始状态，移除过期或存在风险的工具。
/share [file/gist] [path]	导出并分享会话内容,文档记录非常重要，此命令可捕获整个会话历史，用于分享或归档
/mcp [show add edit delete disable enable]	管理 MCP 配置

插件

Copilot Chat 插件是什么

GitHub Copilot Chat 插件是扩展 Copilot 智能体（Agent）能力的功能包，用来新增自定义斜杠命令、参与者、技能（Skill）、钩子（Hook）与 MCP 服务，可通过一条命令安装，本质是把 commands、subagents、MCP servers、hooks 组合成可分发的集合。

• 宿主：VS Code 里的 GitHub.copilot-chat 扩展
• 核心用途：给 Agent 加自定义 /xxx 命令、@xxx 参与者、技能、钩子、外部工具集成
• 安装方式：copilot plugins install <插件名/路径>

---

插件完整目录结构（2026‑05 官方规范）

my-copilot-plugin/
├── plugin.json                # 必选：插件清单（名称、版本、命令、依赖等）
├── commands/                   # 可选：自定义斜杠命令（/xxx）
│   ├── mycmd.command.md       # 命令定义（触发词、描述、参数、执行逻辑）
│   └── utils.js                # 命令调用的工具函数（可选）
├── subagents/                  # 可选：自定义参与者（@xxx，子智能体）
│   └── myagent.agent.md       # 子智能体定义（角色、能力、触发条件）
├── skills/                     # 可选：技能集合（Agent 可执行的能力单元）
│   └── deploy/                 # 技能名（如 deploy、test、lint）
│       ├── SKILL.md            # 技能定义（目标、步骤、适用场景）
│       └── run.sh              # 技能执行脚本（bash/js/python 均可）
├── hooks.json                  # 可选：钩子配置（生命周期拦截，如会话前/命令后）
├── mcp.json                    # 可选：MCP 服务器配置（接入外部工具/服务）
└── README.md                   # 可选：插件说明文档

---

关键文件说明（最小可用示例）

1. plugin.json（必选，清单）

{
  "name": "my-copilot-plugin",
  "displayName": "My Custom Commands",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Adds /hello and @myagent to Copilot Chat",
  "author": "Your Name",
  "license": "MIT",
  "commands": ["/hello"],
  "subagents": ["@myagent"],
  "skills": ["deploy"],
  "hooks": ["onSessionStart"],
  "mcpServers": ["my-mcp-server"]
}

2. commands/hello.command.md（自定义 /hello 命令）

## /hello
**描述**：回复 Hello + 自定义问候
**参数**：name（可选，字符串）
**示例**：
/hello
/hello name=Alice

执行逻辑：
如果有 name，返回 "Hello, {{name}}!"；否则返回 "Hello from My Plugin!"

3. subagents/myagent.agent.md（自定义 @myagent 参与者）

## @myagent
**角色**：自定义助手
**能力**：回答问候、简单计算
**触发**：用户提到 "hi" 或 "calculate"

4. skills/deploy/SKILL.md（deploy 技能）

## 技能：deploy
**目标**：部署当前项目到测试环境
**步骤**：
1. 运行 npm run build
2. 上传到服务器
3. 通知团队

5. hooks.json（钩子：会话开始时打招呼）

{
  "onSessionStart": {
    "action": "sendMessage",
    "message": "欢迎使用我的自定义插件！"
  }
}

6. mcp.json（MCP 服务器：接入外部 API）

{
  "servers": {
    "my-mcp-server": {
      "command": "node",
      "args": ["./mcp-server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

---

安装与使用

1. 本地开发：

   cd my-copilot-plugin
   copilot plugins install .

2. 使用：在 Copilot Chat 输入 /hello 或 @myagent hi

---

插件如何配置 LSP 支持（获得实时代码智能）

Copilot Chat 插件本身不直接实现 LSP，但可以通过 MCP（Model Context Protocol）服务 或 VS Code LSP 代理 把 LSP 能力注入给 Agent。

1. 插件目录增加 LSP 相关结构

my-lsp-plugin/
├── plugin.json
├── settings.json          # 插件配置（含 LSP）
├── mcp.json               # 把 LSP 包装成 MCP 服务
├── lsp/
│   └── my-lsp-server.js   # 你的 LSP 客户端/代理
└── commands/

2. mcp.json（把 LSP 暴露给 Copilot Agent）

{
  "servers": {
    "my-lsp": {
      "command": "node",
      "args": ["./lsp/my-lsp-server.js"],
      "env": {
        "WORKSPACE_ROOT": "${workspaceFolder}"
      }
    }
  }
}

Agent 会自动调用 my-lsp 服务获取：

• 诊断（错误/警告）
• 符号定义/引用
• 代码补全、悬停信息

3. lsp/my-lsp-server.js（LSP 代理示例）

用 vscode-languageserver 或直接调用 VS Code 内置 LSP：

const { createConnection } = require('vscode-languageserver');
const conn = createConnection();

conn.onInitialize(() => ({ capabilities: { textDocumentSync: 1 } }));
conn.onDocumentSymbol((params) => {
  // 返回符号信息给 Agent
});

conn.listen();

4. 在 plugin.json 声明依赖

{
  "name": "my-lsp-plugin",
  "mcpServers": ["my-lsp"],
  "engines": { "vscode": "^1.102.0" }
}

5. 启用 LSP 实时能力（settings.json）

{
  "github.copilot.chat.mcp.enabled": true,
  "github.copilot.chat.lsp.diagnostics": true,
  "github.copilot.chat.lsp.symbols": true
}

---

插件的 settings.json 可以配置哪些内容（完整清单）

Copilot Chat 插件的 settings.json 是插件独立配置，不与 VS Code 全局设置混淆，可配置：

1. Agent 行为

{
  "chat.agent.enabled": true,
  "chat.agent.maxRequests": 25,
  "chat.agent.autoFix": true
}

2. LSP / MCP 相关

{
  "github.copilot.chat.mcp.enabled": true,
  "github.copilot.chat.lsp.diagnostics": true,
  "github.copilot.chat.lsp.symbols": true,
  "github.copilot.chat.lsp.completion": true
}

3. 聊天界面与交互

{
  "github.copilot.chat.welcomeMessage": "always",
  "github.copilot.chat.localeOverride": "zh-CN",
  "github.copilot.chat.scopeSelection": true
}

4. 编辑与代码生成

{
  "github.copilot.editor.enableCodeActions": true,
  "github.copilot.editor.enableAutoCompletions": true,
  "chat.editing.alwaysSaveWithGeneratedChanges": false
}

5. 数据持久化（重点）

{
  "myPlugin.dataDir": "${workspaceFolder}/.my-plugin-data",
  "myPlugin.cacheDir": "~/.cache/my-copilot-plugin",
  "myPlugin.historyRetentionDays": 90
}

6. 自定义命令/子智能体

{
  "myPlugin.commands.greet.enabled": true,
  "myPlugin.subagents.myagent.timeout": 30
}

---

插件如何配置数据持久化目录

插件可以通过 settings.json + 环境变量 + 占位符 灵活指定存储路径。

1. 支持的占位符（直接用）

• ${workspaceFolder}：当前工作区根目录
• ${userHome}：用户主目录
• ${extensionPath}：插件自身目录
• ${tmpdir}：系统临时目录

2. 示例：settings.json 配置持久化目录

{
  // 工作区内存储（推荐）
  "myPlugin.storage.baseDir": "${workspaceFolder}/.copilot-my-plugin",
  "myPlugin.storage.sessions": "${workspaceFolder}/.copilot-my-plugin/sessions",
  "myPlugin.storage.cache": "${userHome}/.cache/copilot-my-plugin"
}

3. 代码中读取（插件 JS/TS）

const vscode = require('vscode');
const config = vscode.workspace.getConfiguration('myPlugin');
const baseDir = config.get('storage.baseDir');
// 直接读写该目录即可

4. 全局统一目录（跨工作区）

{
  "myPlugin.storage.globalDir": "${userHome}/.copilot-plugins/my-plugin"
}

5. 官方默认持久化位置（你可以覆盖）

Copilot 核心数据默认在：

• Windows: %APPDATA%\Code\User\workspaceStorage\{hash}\chatSessions
• macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/workspaceStorage/{hash}/chatSessions
• Linux: ~/.config/Code/User/workspaceStorage/{hash}/chatSessions

插件可以完全自定义，不受此限制。

---

总结（最简记忆版）

• LSP 接入：插件 → mcp.json → LSP 代理服务 → Agent 自动调用。
• settings.json：可配 Agent、LSP、界面、编辑、持久化、自定义命令。
• 持久化目录 ：用 ${workspaceFolder} / ${userHome} 占位符，在 settings.json 定义，代码直接读取。

MCP

MCP：智能体会通过 MCP 协议向 MCP Server 发起工具调用，由MCP Server 调用外部工具或数据源并把结果带回当前会话。

Copilot Chat 里的 MCP Server 是什么？

MCP（Model Context Protocol） 是 Copilot Chat 等 AI Agent 通用的工具协议，用来把外部服务/工具暴露给 Agent。

• 你配置的 MCP Server，本质是一个可执行程序（Node/Python/Go 等）
• Copilot Chat 会通过标准 JSON-RPC 协议，向它发送工具调用请求
• 你的 Server 处理请求并返回结果，Agent 再用结果继续完成任务

---

两种配置方式对比

Copilot Chat 支持两种方式配置 MCP Server，我推荐插件方式（可复用、可分发）：

方式	配置位置	适用场景
全局配置	VS Code settings.json	单台机器所有项目生效
插件方式（推荐）	插件目录 mcp.json	可分发、可按项目管理、版本可控

---

方式一：通过插件配置 MCP Server（推荐）

1. 插件目录结构

my-mcp-plugin/
├── plugin.json         # 插件主清单
├── mcp.json            # 声明你的 MCP Server
├── src/
│   └── mcp-server.js   # 你的 MCP Server 代码
└── README.md

2. 编写 mcp.json（关键配置）

这是 Copilot Chat 识别 MCP Server 的核心文件：

{
  "servers": {
    "my-custom-server": {
      "command": "node",
      "args": ["./src/mcp-server.js"],
      "env": {
        "API_KEY": "your-secret-key-here",
        "WORKSPACE_ROOT": "${workspaceFolder}"
      }
    }
  }
}

• command：启动 Server 的命令（node/python/可执行文件等）
• args：传给命令的参数（你的脚本路径）
• env：环境变量，可使用 ${workspaceFolder} 等占位符

3. 编写 plugin.json 声明依赖

{
  "name": "my-mcp-plugin",
  "displayName": "My Custom MCP Tools",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Adds custom tools via MCP to Copilot Chat",
  "mcpServers": ["my-custom-server"]
}

这里的 "my-custom-server" 要和 mcp.json 里的 key 对应。

4. 写一个极简的 MCP Server 示例（Node.js）

src/mcp-server.js

const { Server } = require("@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js");
const { StdioServerTransport } = require("@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js");

// 1. 创建 Server 实例
const server = new Server(
  { name: "my-custom-server", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

// 2. 注册一个工具，供 Copilot Chat 调用
server.tool(
  "get-system-info",
  "获取当前系统信息（OS、CPU 架构等）",
  {},
  async () => {
    const os = require("os");
    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: `OS: ${os.platform()}, Arch: ${os.arch()}, Hostname: ${os.hostname()}`
      }]
    };
  }
);

// 3. 启动服务，通过 stdio 和 Copilot Chat 通信
const transport = new StdioServerTransport();
server.connect(transport);
console.error("MCP Server started"); // 日志输出到 stderr，避免干扰 stdio

5. 安装插件到 Copilot Chat

# 在插件根目录执行
copilot plugins install .

Copilot Chat 会自动读取 mcp.json 并启动你的 Server。

---

方式二：直接在 VS Code settings.json 配置（全局生效）

如果你不想做插件，只想在当前机器/项目用，可以直接配置 VS Code 设置：

1. 打开 VS Code 设置（Ctrl+,）
2. 搜索 github.copilot.chat.mcp.servers
3. 点击「编辑 in settings.json」，添加：

{
  "github.copilot.chat.mcp.servers": {
    "my-global-server": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/your/mcp-server.js"],
      "env": {}
    }
  }
}

保存后，Copilot Chat 会自动加载并启动该 Server。

---

验证 MCP Server 是否生效

在 Copilot Chat 中直接问：

使用 get-system-info 工具，告诉我当前系统信息
或
/get-system-info ，告诉我当前系统信息

Agent 会自动调用你的 get-system-info 工具，返回结果。

---

常见问题排查

1. Server 没启动
   • 检查 command 和 args 路径是否正确，使用绝对路径测试
   • 确保脚本有可执行权限（Linux/macOS 下 chmod +x）
2. Agent 找不到工具
   • 检查 plugin.json 里的 mcpServers 声明是否正确
   • 检查 mcp.json 里的 Server 名称和 tool 名称是否拼写正确
3. 工具调用报错
   • 查看 VS Code 输出面板 → 选择「GitHub Copilot Chat」，查看日志
   • 确保 Server 日志输出到 stderr（Node.js 用 console.error），避免干扰 stdio 通信

---

核心步骤

1. 写一个实现了 MCP 协议的 Server（用官方 SDK）
2. 在 mcp.json 中声明如何启动它
3. 用 plugin.json 把它包装成 Copilot 插件
4. 执行 copilot plugins install 安装
5. 在对话中让 Agent 调用你的工具