如果你是工程師，應該對 GitHub Copilot 不陌生——那個在你寫程式時，會自動幫你補完程式碼的 AI 助手。但你知道嗎？2026 年 1 月，GitHub 悄悄推出了一個更強大的東西：GitHub Copilot SDK。

這不只是讓你在 VS Code 裡用 Copilot 而已，而是讓你可以把 Copilot 的 AI 能力，直接整合進你自己的產品裡。

聽起來很酷對吧？但實際上能做什麼？又該怎麼用？這篇文章我會用自己的理解，把這個新工具拆解給你聽。

什麼是 GitHub Copilot SDK？

簡單來說，Copilot SDK 就是 GitHub 把 Copilot 背後的 AI 引擎，包裝成一組開發工具，讓你可以在自己的應用程式裡使用。

以前，Copilot 只能在 VS Code、GitHub.com 這些官方環境裡用。現在有了 SDK，你可以：

  • 在自己的 CLI 工具裡加入 AI 對話功能
  • 開發客製化的 AI 助手，針對特定領域（像是客服、資料分析、內部工具）
  • 把 AI 整合進現有的工作流程，自動化處理重複性任務
  • 建立 Copilot Extensions，擴充 Copilot 的能力，讓它能連接外部 API、工具、資料庫

這個 SDK 目前支援四種程式語言：Node.js/TypeScript、Python、Go、.NET。不管你習慣用哪種語言開發，基本上都有對應的工具可以用。

為什麼 GitHub 要推出這個 SDK？

我覺得背後的邏輯很簡單：AI 不應該只活在程式碼編輯器裡，它應該融入你的整個開發流程。

想像一下這些場景：

  1. 你的內部工具需要 AI 功能：公司有個內部管理系統，你想加入「智慧客服」功能，但不想從零開始訓練模型——用 Copilot SDK 就能快速實現。
  2. 你想打造專屬領域的 AI 助手：比如說，醫療產業的診斷建議系統、金融業的風險分析助手、人資領域的招募篩選工具——這些都需要 AI 能力，但又不能用通用的 ChatGPT 來處理敏感資料。
  3. 你想自動化開發流程：測試、部署、程式碼審查⋯⋯這些流程都可以透過 AI 來輔助，但你需要一個穩定、可程式化的 AI 引擎。

GitHub 的策略很明顯：與其讓開發者自己去整合各種 LLM API，不如提供一個現成的、經過實戰驗證的 AI 引擎。畢竟 Copilot 本身就是在數百萬開發者的日常使用中打磨出來的。

Copilot SDK 的核心功能有哪些？

根據官方文件，Copilot SDK 主要提供以下幾個核心能力：

1. 多輪對話（Multi-turn Conversations）

不像傳統的「一問一答」，Copilot SDK 支援上下文記憶。你可以跟 AI 進行連續對話，它會記得前面說過的內容，不需要每次都重新解釋背景。

這對打造聊天機器人或互動式 CLI 工具來說超級重要。

2. 工具執行（Tool Execution）

這是我覺得最強大的功能：你可以定義「技能（Skills）」，讓 Copilot 知道它可以做哪些事。

舉例來說，你可以定義一個 search_database 的技能，當使用者問「幫我找出過去一週的訂單」，Copilot 就會自動呼叫這個技能去查詢資料庫，然後回傳結果。

這種「AI + 自訂工具」的組合，讓 AI 不只是回答問題，還能真正執行動作。

3. 完整生命週期控制

SDK 讓你可以完全掌控 AI 的行為：

  • 自訂提示詞（Prompts）：決定 AI 的語氣、專業領域、回答方式
  • 控制工具呼叫的邏輯：什麼情況下該用哪個技能
  • 處理錯誤和進度通知：讓使用者知道 AI 正在做什麼

這種程度的客製化，是一般 AI API 做不到的。

4. 串流回應（Streaming Responses）

就像 ChatGPT 那樣，答案可以一邊生成一邊顯示，不用等全部跑完才看到結果。對使用者體驗來說，這很重要。

實際應用場景：你可以用 Copilot SDK 做什麼？

講了這麼多理論，來看看實際上可以怎麼用。

場景 1：打造客製化的 CLI 助手

假設你的團隊有很多重複性的指令操作（像是部署、測試、環境設定），你可以用 Copilot SDK 做一個智慧 CLI 工具：

$ mycli "幫我部署 staging 環境"
✓ 正在檢查 Git 狀態...
✓ 執行測試...
✓ 部署到 staging...
完成！

使用者不需要記一堆指令，只要用自然語言描述需求，AI 就會自動執行對應的腳本。

場景 2：開發 Copilot Extensions

Copilot Extensions 是一種擴充 GitHub Copilot 能力的方式。你可以建立一個 Extension，讓 Copilot 能連接到你的內部系統。

舉例來說：

  • 串接公司的 Wiki 或文件庫，讓 Copilot 能回答「我們的 API 認證流程是什麼？」
  • 連接 Jira 或 Linear，讓 Copilot 能直接建立 Issue
  • 整合測試資料生成工具，讓 Copilot 能自動產生測試資料

這樣一來，Copilot 就不只是程式碼助手，還能變成你整個開發流程的中樞。

場景 3：內部工具的 AI 功能

如果你們公司有內部管理系統（像是客服平台、數據儀表板），可以用 Copilot SDK 加入 AI 功能：

  • 智慧客服：讓 AI 回答常見問題，並在必要時呼叫 API 查資料
  • 數據分析助手：使用者問「過去一個月的營收趨勢是什麼？」，AI 自動生成圖表
  • 程式碼審查助手：在內部的 Code Review 系統裡，讓 AI 提供改進建議

怎麼開始使用 Copilot SDK？

如果你想試試看，官方提供了詳細的文件和範例專案：

前置需求

  1. GitHub Copilot 訂閱（個人版或企業版都可以）
  2. 安裝 GitHub Copilot CLI（這是使用 SDK 的基礎工具）
  3. 選擇你用的程式語言（Node.js 18+、Python 3.8+、Go 1.21+、.NET 8.0+ 擇一）

快速開始

官方的 GitHub Repository（github/copilot-sdk）裡有現成的範例專案，你可以直接 clone 下來跑跑看：

# Clone 官方 SDK 專案
git clone https://github.com/github/copilot-sdk.git
cd copilot-sdk

# 選擇你用的語言資料夾（以 Node.js 為例）
cd node

# 安裝相依套件並執行範例
npm install
npm run example

跑起來後，你就能體驗 Copilot SDK 的多輪對話、工具呼叫等功能。

從範例到實作

官方提供的範例包括：

  • Hello World Extension：最基本的 Copilot Extension
  • Function Calling Extension：展示如何定義自訂技能
  • RAG Extension：整合外部知識庫（Retrieval-Augmented Generation）

這些範例都是開源的，你可以直接拿來改。

我的使用心得：值得投入嗎?

我自己試玩了一下 Node.js 版本的 SDK，有幾個感想：

優點

  1. 文件完整：GitHub 的文件寫得很清楚，從基礎到進階都有range到
  2. 多語言支援：不管你是 Python 派還是 Node.js 派都能用
  3. 背後有 GitHub 支撐：不用擔心像某些小專案一樣突然不維護
  4. 實戰驗證過的引擎：Copilot 本身已經被數百萬開發者用過，穩定性有保障

挑戰

  1. 需要 Copilot 訂閱：雖然有「自帶 API Key（BYOK）」的選項，但大部份情況還是要付費訂閱
  2. 目前還在技術預覽階段：功能可能還會變動，不建議用在關鍵的正式環境
  3. 學習曲線：如果你沒碰過 AI Agent 的概念，可能要花點時間理解「技能（Skills）」和「工具呼叫（Tool Calling）」的運作邏輯

總的來說，我覺得如果你的團隊有內部工具需要 AI 功能，或是想打造專屬領域的 AI 助手，Copilot SDK 是個很值得試試的選擇。

未來的想像：AI 將無所不在

GitHub Copilot SDK 的出現,代表一個趨勢：AI 正在從「獨立工具」變成「開發基礎設施」。

以前我們要用 AI，就是打開 ChatGPT 問問題。現在，AI 可以直接整合進你的 CLI、你的內部系統、你的工作流程。

這就像當年雲端運算剛出現時，大家還在討論「要不要上雲」，但幾年後，上雲已經變成標配。我相信 AI 也會走上同樣的路——未來每個產品都會有 AI 功能，而像 Copilot SDK 這樣的工具，就是讓這件事變簡單的關鍵。

行動呼籲：現在就試試看

如果你對 Copilot SDK 有興趣，我建議你：

  1. 先去 GitHub 官方 Repo 看範例：github/copilot-sdk
  2. 跑跑看 Hello World Extension：感受一下多輪對話和工具呼叫的威力
  3. 想想你的產品有哪些場景可以用 AI：別為了用而用，找到真正有價值的應用點

AI 開發已經不再是「只有大公司才能玩」的遊戲了。有了這些 SDK，個人開發者或小團隊都能打造出很棒的 AI 功能。

那麼,你準備好把 AI 裝進你的產品裡了嗎？

延伸資源