AI编程

在 GitHub PR 请求 Copilot code review，把评论变成可复现检查，修改后重新审查，并核对当前批准与合并规则。

让 Copilot 按独立的用户名契约补 Python 单元测试，用 unittest 核对边界、字符与类型，运行失败时先定位原因。

将只读库存查询封装为 n8n 子工作流，用 Call n8n Workflow Tool 和 $fromAI 传入 SKU；附可复制 JavaScript、零库存与未找到样本及生产发布排错方法。

用 GitHub Copilot Ask 解释选中的 Python 函数，核对引用文件、手算输出和缺字段异常，避免把推断当代码事实。

在 VS Code 用 GitHub Copilot 获取灰色代码建议，按任务接受或拒绝，再用空白行与空列表样例验证 Python 函数。

用目标、上下文、约束和验收四段写 Codex 现有项目修改任务，附搜索状态修复示例及差异、测试核对方法。

在 Cursor Agent 对话时间线预览并恢复 Checkpoint，回退后核对文件差异，区分本地快照与 Git 版本记录。

区分在 Cursor 中打开源码与调用 AI 的数据处理，核对 Privacy Mode、.cursorignore，以及终端和 MCP 的访问边界。

Cursor Agent 提问后卡住时，按症状记录、官方网络诊断和扩展宿主日志的顺序排查，并用只读问题复核。

认识 Cursor Tab 的灰色补全建议，学会整段或逐词采纳、暂停提示，并通过代码差异与项目检查验证结果。