GitHub Copilot 的 instructions（生成规则）说明与实践

如果你用过 Cursor，会接触到 rules（规则）这一概念。GitHub Copilot/VS Code 中也有类似概念，称为 instructions（生成规则），我感觉Copilot不采用rules，可能这个单词带有动作的含义。

官方文档: https://code.visualstudio.com/docs/copilot/customization/custom-instructions

本文围绕三方面展开：

instructions 是为 Copilot的Chat 功能提供的全局上下文说明与行为准则。它们在每次会话时被客户端合并并发送给 LLM，用以约束生成结果的风格、范围与可用资源。

注意: 客户端合并规则文件时，不保证文件顺序，因此不要依赖顺序来实现优先级逻辑。

核心作用：

在工作区中(我感觉这些规则就近放置比较好，虽然可能存在重复，但是具有灵活性，文档中也提到了可以放到user profile路径中)，生成规则以 Markdown 文件形式存在，目前常见的几种类型：

以下是构造高效生成规则时应包含的关键内容与示例。

简洁说明项目目的、用户与主要功能，帮助 Copilot 明确生成目标。

一个项目的总体概览，告诉了LLM项目的背景，限定生成内容方向，使其具有了"针对性"。

示例:

越详细越具体最好，😅 当然也浪费Token。

虽然在应用中，LLM可以通过Chat记录中推断出当前应用采用了那些技术，但是给他的信息仍然是模糊的，提供更详细的技术栈明细，可以让LLM生成更好的实现代码并最终提高效率。

例如：我采用MUI7作为UI的后端实现，每次Copilot生成时，总是输出MUI5的实现方案，在交互中需要多次的优化。

示例:

向同你新加入的伙伴一样，同步项目的编码规范，防止规范的差异，造成文件变动的干扰。当前LLM生成业务代码，可以很好的按照你的编码规范要求生成，但是你要告诉他。

不同的组件，应用的方向不同。例如我的习惯就是后端和前端的组件分开存放，那个是前端目录，那个是后端目录。

如果你经常使用MCP，那么在开发应用中，有些MCP的功能你将离不开，当前Copilot的客户端已经很好的集成了这部分功能。

明确的告诉LLM他可以使用的那些资源或者脚本，将会大大的增强你的开发效率，仅需在运行确认时，点击"确认"执行即可。

instructions 没有固定模板，应在实际使用中不断调整。优先保留能显著提升生成质量的关键信息，避免过于冗长导致模型“注意力稀释”。