关于 Copilot拉取请求摘要
Copilot拉取请求摘要 是一项由 AI 提供支持的功能，可用于创建有关拉取请求中更改的摘要，包括这些更改影响的文件，以及审阅者在评审时应关注的重点。
当用户请求摘要时，Copilot 会扫描拉取请求，并提供更改的概述，包括散文形式的总结以及受影响文件的更改一览项目符号列表。
可以在以下位置生成摘要：
- 在要创建的新拉取请求说明中
- 在现有拉取请求说明中（通过编辑打开的注释）
- 在对拉取请求主要时间线的注释中
唯一支持的语言 Copilot拉取请求摘要 是英语。
Copilot拉取请求摘要 使用利用 Copilot API 的简单提示流，无需额外的训练模型。 此功能利用通用大型语言模型。
响应生成
当前流程使用大型语言模型来启动自动补全过程并生成拉取请求摘要。
管道方法
用户请求摘要时，将触发工作流。 工作流使用代码差异生成提示调用，该调用请求 Copilot 生成拉取请求的摘要。 摘要请求启动流水线过程，该过程包括在提示中可汇总文件的原始差异，并请求 Copilot 生成一个针对拉取请求的总体摘要。
输出格式设置
可以在创建拉取请求时启动此功能，方法是在创建后编辑拉取请求说明，或者在拉取请求线程中加注释。 启动后， Copilot 将生成两部分摘要：
- 用散文编写的一段话，概述拉取请求的变化。
- 另一部分是关键更改的项目符号列表，链接到发生这些更改的相应代码行。
较大的拉取请求可能需要几分钟 Copilot 才能生成。 根据你的企业设置，生成摘要后，可以直接从 UI 共享有关摘要的反馈，以帮助我们继续改进该功能。
拉取请求摘要的用例
Copilot拉取请求摘要目标是帮助优化作者在请求需要共享所做更改上下文的人员评审时快速提供上下文的能力。 该功能可以通过减少打开拉取请求所需的时间来帮助提高开发人员的工作效率。
对于许多用户来说，该功能可以为拉取请求中的更改提供比通常更有用的上下文。
提高拉取请求摘要的性能
将 Copilot拉取请求摘要 用作工具，而不是替代品。
此功能旨在补充而不是替换人类添加上下文的工作，我们鼓励你继续添加有用的上下文，并让 Copilot 忙于分析代码并链接到特定文件的工作。 审查和评估所创建拉取请求中信息的准确度仍然是你的责任。
提供反馈
注意
向 GitHub 提供有关 Copilot拉取请求摘要 的反馈的功能取决于企业设置。 有关详细信息，请参阅“管理企业中 GitHub Copilot 的策略和功能”。
如果遇到任何问题或限制 Copilot拉取请求摘要，可以通过单击“错误摘要”按钮（拇指向下图标）提供反馈，该按钮在生成摘要后显示在文本框下方，然后单击“ 创建拉取请求 ”或 “更新批注”。
将摘要评为好或差后，可以通过单击显示的链接来提供书面反馈。
拉取请求摘要的限制
目前，我们的团队了解此功能存在限制。 其中许多内容是利用我们的 Copilot API 的;但是，有一些特定于 Copilot拉取请求摘要 限制的范围、较长的处理时间和不准确的响应。 我们还注意到，用户预期在 AI 生成的摘要中出现其在 PR 中所使用的术语。 该功能受 RAI Red Teaming 约束，我们将继续监视该功能的长期有效性和安全性。 有关详细信息，请参阅 Microsoft 安全博客上的 Microsoft AI Red Team 构建更安全 AI 的未来。
更改行数限制
汇总中排除了超过 400 个合并添加和删除的文件。
作用域受限
由于容量原因，我们知道引用 30 个或更多文件的大型拉取请求需要更多时间才能得到彻底处理。 我们目前没有确切的阈值，但已观察到前 30 个文件会被计入汇总，而任何其他文件都被忽略了。 我们正在努力解决目前的范围限制问题。
处理时间
一般来说，我们预计在用户启动操作后 40 秒或更短的时间内返回摘要。 但是，我们听说这有可能需要长达一分钟时间，在某些情况下需要几分钟时间。 我们正在努力缩短处理时间，我们知道用户可能不想等待此任务完成后再继续处理拉取请求的其他部分。
响应不准确
可以学习的 Copilot 输入和上下文越多，输出就越好。 但是，由于该功能相当新，因此生成的摘要需要一段时间才能达到精确度。 与此同时，可能会出现生成的摘要不够准确的情况，需要用户在保存和发布拉取请求时对其进行修改。 此外，存在“幻觉”的风险，其中 Copilot 生成不准确的语句。 由于这些原因，审查成为一项要求，我们的团队强烈建议仔细审查输出。
重新生成摘要
拉取请求摘要仅在用户手动请求时创建。 当用户提交更新或更改其拉取请求时，不会自动更新摘要。 如果需要，用户可以要求 Copilot 生成新的摘要。 强烈建议手动查看更新 Copilot 的摘要。 更新后的摘要与原始摘要具有相同的不准确风险。
复制拉取请求的内容
由于摘要是对拉取请求中所做更改的概述，因此如果拉取请求的内容中包含有害或冒犯性用语，则摘要中也有可能包含这些用语。