VS Codeのエージェントモードを拡張するには、を試してください！

VS Code での GitHub Copilot

GitHub Copilot は、Visual Studio Code に統合された AI 搭載のコーディングアシスタントです。自然言語のプロンプトと既存のコードコンテキストに基づいて、コードの提案、説明、および自動実装を提供します。Copilot は公開コードリポジトリでトレーニングされており、ほとんどのプログラミング言語とフレームワークをサポートできます。

主要機能

コード補完

Copilot は、入力中にインラインでコードの提案を提供します。これには、単一行の補完から関数全体の自動実装までが含まれます。次の編集の提案機能により、現在のコンテキストに基づいて次に行うべき論理的なコード変更を予測します。

例

  • function calculateTax( と入力すると、税金計算の完全な実装を取得できます。
  • // Create a REST API endpoint for user authentication と記述すると、Express.js のルートコードが生成されます。
  • const UserProfile = ({ で React コンポーネントを開始すると、TypeScript の型を持つ完全な関数コンポーネントが生成されます。

VS Code でのコード補完について詳しくはこちらをご覧ください。

自律型コーディング

VS Code とエージェントモードは、複雑な開発タスクを自律的に計画および実行し、ターミナルコマンドの実行や特殊なツールの呼び出しを伴う複数ステップのワークフローを調整できます。これにより、高レベルの要件を動作するコードに変換できます。

自律型コーディングエクスペリエンスの機能をさらに強化するには、Marketplace 拡張機能から Model Context Protocol (MCP) サーバーまたはツールをインストールします。たとえば、データベースから情報をプルしたり、外部 API に接続したりできます。

タスクの例

  • OAuth を使用した認証の実装
  • コードベースを新しいフレームワークまたは言語に移行する
  • 失敗したテストのデバッグと修正の適用
  • アプリケーション全体のパフォーマンスの最適化

エージェントモードでの自律型コーディングと、VS Code でのMCP サーバーの構成について詳しくはこちらをご覧ください。

自然言語チャット

チャットインターフェースを介して自然言語でコードベースを操作します。対話形式のプロンプトを使用して、質問をしたり、説明を求めたり、コードの変更を指定したりできます。

単一のプロンプトを使用して、プロジェクト内の複数のファイルに変更を適用します。Copilot はプロジェクト構造を分析し、協調的な変更を行います。

一般的なクエリ

  • 「このプロジェクトで認証はどのように機能しますか？」
  • 「データ処理関数でメモリリークの原因は何ですか？」
  • 「支払い処理サービスにエラー処理を追加してください」
  • 「ログインフォームとバックエンド API を追加してください」

Screenshot of the Chat view asking how to add a page to a web app

VS Code でのチャットの使用について詳しくはこちらをご覧ください。

スマートアクション

VS Code には、AI 機能で強化され、エディターに統合された、一般的な開発タスク用の多くの事前定義されたアクションがあります。

コミットメッセージやプルリクエストの説明の作成、コードシンボルの名前変更、エディターでのエラー修正、関連ファイルの検索に役立つセマンティック検索まで、多岐にわたります。

Screenshot of the Smart Actions menu in VS Code

VS Code でのスマートアクションについて詳しくはこちらをご覧ください。

はじめに

ステップ 1: Copilot をセットアップする

  1. ステータスバーの Copilot ダッシュボードから Copilot をセットアップします。
  2. GitHub アカウントでサインインします。

Hover over the Copilot icon in the Status Bar and select Set up Copilot.

ステップ 2: 基本的なコード補完

新しいファイルを作成して入力を開始します。Copilot はゴーストテキストで提案を表示します。

// Try typing this in a new .js file:
function factorial(

Tab で提案を確定します。

ステップ 3: 自律型コーディング

チャットインターフェースとエージェントモードを使用して、Copilot に複雑なタスクを処理させます。AI はタスクが完了するまでコードを繰り返し処理します。

  1. チャットビューを開きます (⌃⌘I (Windows、Linux Ctrl+Alt+I))。
  2. チャットモードのドロップダウンリストからエージェントを選択します。
  3. 「サイクリングのヒントを共有するための基本的な Node.js ウェブアプリを作成してください。モダンでレスポンシブな外観にしてください。」のように、基本的なウェブアプリの生成を依頼します。

コードが段階的に生成され、依存関係が自動的にインストールされることに注目してください。

ステップ 4: インラインチャット

コード作成の作業中に、インラインチャットを使用してコードに関する質問をします。

  1. エディターでコードの一部を選択します。
  2. ⌘I (Windows、Linux Ctrl+I) を押してエディターのインラインチャットを開きます。
  3. 「このコードを...にリファクタリングしてください」のように、説明を求めたり、修正を依頼したりします。
  4. 提案された変更を確認して承認します。

使用シナリオ

コード分析とレビュー

既存のコードベースの理解と問題の特定

  • 「このアプリケーションの認証フローについて説明してください」
  • 「この支払いハンドラーに潜在的なセキュリティ問題はありますか？」
  • 「この API エンドポイントを適切な JSDoc コメントでドキュメント化してください」

デバッグとトラブルシューティング

コードの問題の特定と解決

  • 「このコンポーネントはなぜ不必要に再レンダリングされるのですか？」
  • 「このデータ処理パイプラインのメモリリークを見つけて修正してください」
  • 「このデータベースクエリを最適化してパフォーマンスを向上させてください」

AI を使用したデバッグについて詳しくはこちらをご覧ください。

機能の実装

新しい機能の構築

  • 「メール認証機能付きのユーザー登録システムを作成してください」
  • 「WebSockets を使用してリアルタイム通知を追加してください」
  • 「ローカルストレージに永続化されるショッピングカートを実装してください」

テストと品質保証

テストの生成とコード品質の確保

  • 「このサービスクラスの包括的なユニットテストを生成してください」
  • 「API エンドポイントの統合テストを作成してください」
  • 「このデータ検証関数にプロパティベースのテストを追加してください」

AI を使用したテストについて詳しくはこちらをご覧ください。

学習とドキュメント作成

新しい技術とパターンの理解

  • 「async/await と Promises の違いを教えてください」
  • 「このパターンを Python ではなく Go で実装するにはどうすればよいですか？」
  • 「React でのエラー処理のベストプラクティスは何ですか？」

ワークフローに合わせてAIをカスタマイズする

カスタム指示

カスタム指示を使用して、プロジェクト固有のコーディング規約やパターンを定義すると、AI はあなたのスタイルに合ったコードを生成します。これらの指示をすべてのチャットリクエストに自動的に適用することも、特定のファイルタイプにのみ適用することもできます。

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applyTo: "**"
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# My Coding Style
- Use arrow functions for components
- Prefer const over let
- Always include TypeScript types
- Use descriptive variable names
- Follow the Repository pattern for data access

コーディングスタイルに合わせて AI を調整するためのカスタム指示の使用について詳しくはこちらをご覧ください。

言語モデル

速度、推論、または専門的なタスクのために最適化された、さまざまな AI モデル間を素早く切り替えることができます。様々な組み込みモデルから選択するか、外部プロバイダーに接続して独自の API キーを使用できます。

Screenshot that shows the model picker in the Chat view.

VS Code での言語モデルの使用について詳しくはこちらをご覧ください。

カスタムチャットモード

VS Code のチャットエクスペリエンスは、質問、編集、自律型コーディングセッションの実行など、異なるモードで動作します。また、ワークフローに合わせたカスタムチャットモードを作成することもできます。たとえば、計画やアーキテクチャの議論に焦点を当てたチャットモードを作成できます。チャットが使用を許可されているツールを指定し、適切なコンテキストを提供するカスタム指示を与えることができます。

Screenshot showing the Chat view, highlighting the chat mode dropdown list.

独自のチャットモードの作成について詳しくはこちらをご覧ください。

ツールでチャットを拡張する

MCP サーバーまたは Marketplace 拡張機能からの特殊なツールを使用して、チャットエクスペリエンスの機能を拡張します。たとえば、データベースのクエリ、外部 API への接続、または特殊なタスクの実行のためのツールを追加できます。

MCP tools list

MCP サーバーとツールの使用について詳しくはこちらをご覧ください。

ベストプラクティス

  • タスクに適したツールを選択してください。コーディング中はコード補完を利用し、自然言語クエリにはチャットを使用し、ワークフローに合ったチャットモードを選びます。

  • 最良の結果を得るために、効果的なプロンプトを作成してください。具体的に、適切なコンテキストを提供し、頻繁に反復します。

  • カスタム指示、プロンプトファイル、またはチャットモードを使用して、AI をコーディングスタイルとプロジェクトの規約に合わせます。

  • MCP サーバーまたは Marketplace 拡張機能からのツールを使用して、AI の機能を拡張します。

  • タスクに最適化された言語モデルを選択してください。迅速なコード提案には高速モデルを、より複雑なリクエストには推論モデルを使用します。

VS Code でのAI 使用に関するヒントとコツについて詳しくはこちらをご覧ください。

料金

GitHub Copilot は、補完とチャットの対話に毎月の制限がある無料プランから使い始めることができます。より広範な利用には、様々な有料プランから選択できます。

詳細な料金を見る →

次のステップ

07/09/2025