~歡迎企業洽談包班需求 ~
課程緣起
生成式 AI 快速發展，AI 已逐漸從單純的程式碼生成工具，進一步成為開發者在程式撰寫、除錯、測試、重構及專案開發流程中的協作夥伴。GitHub Copilot 可透過程式碼建議、Copilot Chat、Plan 與 Agent Mode 等功能，協助開發者提升程式開發效率與品質。
本課程以 GitHub Copilot 為核心，搭配 Visual Studio Code 與 JavaScript 實作，從 Copilot 基本操作與提示工程開始，逐步延伸至既有程式碼分析、程式碼生成、除錯、測試、重構及 Code Review，並進一步運用 Plan 與 Agent Mode 協助拆解需求、執行開發任務及跨檔案修改，建立 AI 協同開發的實務能力。
課程目標
- 了解 GitHub Copilot 的定位、適用情境及基本功能。
- 熟悉在 Visual Studio Code 中安裝、登入及設定 GitHub Copilot。
- 掌握 Inline Suggestions、Next Edit Suggestions、Copilot Chat、Ask、Edit、Plan 與 Agent Mode 等功能。
- 學習 GitHub Copilot 提示工程的基本方法，提供適當的需求、上下文、限制與驗收條件。
- 運用 Copilot 協助既有程式碼理解、程式碼生成、修改、除錯、測試、重構及 Code Review。
- 學習使用 Plan 與 Agent Mode 拆解功能需求、建立實作計畫並執行開發任務。
- 運用上下文管理與工作區索引提升跨檔案開發的準確度。
- 建立 .github/copilot-instructions.md，設定專案技術限制與團隊開發規範。
- 透過完整實作建立訂單管理系統，實際應用 AI 協同開發流程。
適合對象
- 具備程式開發基礎，希望導入生成式 AI 輔助開發的程式設計人員。
- 使用 Visual Studio Code 進行開發，希望提升程式撰寫與除錯效率的開發者。
- JavaScript 開發人員，希望學習 GitHub Copilot AI 協同開發應用者。
- 需要進行既有程式碼維護、重構、測試及 Code Review 的開發人員。
- 希望了解 GitHub Copilot Plan 與 Agent Mode，並將 AI 導入實際專案開發流程者。
- 希望透過生成式 AI 提升程式碼品質、可靠性、效能與安全性的技術人員。
課前準備：
- 本課程實作練習以JavaScript為範例
- 學員需事先具備GitHub帳號(可免費申請)，開通GitHub Copilot，以便操作本課程的實作練習
先備知識
- 需具備基本程式設計概念及程式開發經驗。
- 本課程實作以 JavaScript 為範例，建議學員具備 JavaScript 基礎。
- 建議學員熟悉VS Code基礎。
- 需事先準備 GitHub 帳號（可免費申請）。
- 課前需先開通 GitHub Copilot，以利課堂進行實作練習。
- 建議事先安裝 Visual Studio Code，以便進行課程操作。
課程內容：每日上課時間9:00~17:00、中間午休一小時、共計1日7小時
課程單元 | 課程內容大綱 |
| Visual Studio Code 安裝、登入及設定 GitHub Copilot | |
| GitHub Copilot 基本操作與功能介紹 | ● Inline Suggestions 程式碼自動完成 ● Next Edit Suggestions 下一步修改建議 ● Copilot Chat ● Ask、Edit、Plan 與 Agent Mode |
| 學習提供需求、上下文、限制與驗收條件，並使用 GitHub Copilot 協助 JavaScript 程式開發，包含： ● 解釋既有程式碼 ● 產生及修改程式碼 ● 新增程式註解與 JSDoc ● 分析錯誤訊息與協助除錯 ● 產生單元測試與邊界條件測試 ● 重構及改善程式碼 ● 進行 Code Review |
| 使用 Plan 與 Agent Mode 規劃及執行開發任務 | ● 拆解功能需求與建立實作計畫 ● 建立及修改多個專案檔案 ● 執行終端機指令與測試 ● 根據執行結果修正程式 ● 檢查 Agent 產生的程式碼差異 |
| 以Copilot 的上下文管理與工作區索引，提升跨檔案開發的準確度 | |
| 建立 .github/copilot-instructions.md，設定專案技術限制與團隊開發規範 | 綜合實作：使用 JavaScript 與 VS Code 建立訂單管理系統，包含： ● 訂單新增、編輯與刪除 ● 搜尋、篩選與營收統計 ● 表單驗證與錯誤處理 ● Local Storage 資料保存 ● 單元測試、除錯與程式重構 ● Agent Mode 開發與最終驗收 |
* 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利
講師介紹：
講師｜張可佳 Claire Chang
企業 AI 導入／轉型顧問、軟體工程師、AI 應用講師
張可佳（Claire Chang）具 19 年軟體工程實務經驗，技術背景涵蓋前端、後端、影像辨識及 Kubernetes 系統維運，近年專注於 生成式 AI、AI Agent、AI 輔助軟體開發與企業 AI 應用。
擅長將 AI 技術結合實際開發流程，從程式碼生成、除錯、測試、重構與 Code Review，到 Plan、Agent Mode、Subagents、Custom Agents、Agent Skills 及 MCP 等進階應用，協助開發人員建立 AI 協同開發與多代理人工作流程。
曾為企業、醫療院所、政府機關、大專院校及非營利組織提供 AI 內訓、工作坊與技術培訓，累計 36 場以上演講、企業內訓與工作坊，合作機構超過 88 家。
專業領域
- 生成式 AI 與 AI 應用
- GitHub Copilot AI 協同開發
- GitHub Copilot Agent Mode
- AI Agent／Subagents／Custom Agents
- Agent Skills、MCP Server
- AI 輔助程式開發與軟體工程
- AI 工作流程與企業流程優化
- AI 導入與實務應用
代表性經驗
- 《AI 職場超神助手》作者
- 2024 年 11 月天瓏書店單月暢銷榜冠軍
- 2025 年 Biodesign 北醫創業中心創新提案第二名
- 2023 年人工智慧學校創新專題競賽第一名
- 曾與 Acer、VMware、安達人壽、盛群半導體、騰雲科技、台北醫學大學、新竹國泰綜合醫院、數位發展部數位產業署等機構合作
教學特色
以實際工作與軟體開發情境為核心，強調 「理解 AI → 實際操作 → 建立工作流程 → 應用於專案」。
課程不僅介紹 AI 工具功能，更透過實作讓學員將 GitHub Copilot、Agent Mode 及 AI Agent 應用於實際開發工作，建立可重複使用的 AI 協同開發能力。
