GitHub Copilot Desktop App簡介（1）：概念、安裝與第一個專案

 

本系列文章將帶領讀者從零開始認識 GitHub Copilot Desktop App，包含安裝、登入、建立第一個專案，以及實際體驗 AI Agent 協助開發的完整流程。

透過循序漸進的操作教學，讀者不僅能快速上手 GitHub Copilot Desktop App，更能理解它在 Agentic Development（AI Agent 驅動開發）中的定位與價值，並透過一個可重複練習的實作任務，親身體驗 AI Agent 如何參與軟體開發流程。

圖 1：GitHub Copilot Desktop App

這一篇先帶你建立 GitHub Copilot Desktop App 的基本認識，從 Agentic Development 的工作模式開始，接著完成安裝、登入、Repository 連接、主要介面與第一個本機專案設定。

讀完後，你會知道這個 App 與 Visual Studio Code Copilot 的差異，也能完成開始使用前最重要的基礎準備。

Agentic Development（AI Agent 開發模式）：從「問 AI」到「交辦任務」

過去開發者使用 GitHub Copilot 時，最常見的方式是請 AI 協助撰寫程式碼、解釋錯誤訊息、產生測試案例，或修改特定函式。AI 在這個階段更像是一位即時顧問，負責回答問題與提供建議。然而，整體開發流程仍然由開發者主導，開發人員必須自行閱讀程式碼、切換檔案、規劃下一步工作、執行測試，以及整理與提交 Pull Request（PR）等等。

AI Agent 開發（Agentic Development） 則代表另一種工作模式的轉變。在這種模式下，開發者不再只是向 AI 提出單一問題，而是將一個明確且具體的工作任務交給 AI Agent。例如新增功能、修正錯誤、重構程式碼、補齊測試案例，甚至完成一個完整的開發議題（Issue）。

接收到任務後，AI Agent 會主動閱讀專案內容與相關檔案，理解目前程式架構與上下文脈絡，接著規劃執行步驟、修改程式碼、執行命令與測試，最後整理執行結果與變更內容，交由開發者進行審查與確認。

換句話說，開發者的角色逐漸從「親自完成每個步驟」轉變為「設定目標、審核成果與做出決策」。值得注意的是，AI Agent 並非用來取代開發者，而是成為開發團隊中的協作夥伴。它特別適合處理那些可以被拆解、執行、驗證與回報的工作項目，協助開發者減少重複性工作，把更多時間投入在架構設計、需求分析、技術決策與品質把關等高價值活動上。

 

什麼是GitHub Copilot Desktop App?

GitHub Copilot Desktop App 是 GitHub 推出的獨立桌面應用程式，專為 Agent 驅動開發（Agent-Driven Development）而設計。與傳統需要在 Visual Studio Code 開發工具或其他 IDE 中使用 Copilot 的方式不同，Copilot Desktop App 提供一個獨立的工作環境，讓開發者能直接與 AI Agent 互動。

透過這個應用程式，你可以使用自然語言描述需求，請 Copilot 閱讀整個專案、分析程式碼結構、修改檔案內容、執行指令，甚至協助完成一連串開發工作，而不需要先開啟 IDE 進行操作。

GitHub Copilot Desktop App 將許多開發流程中常見的元素整合在同一個統一的介面中，包括：

l  GitHub Repository 管理

l  Issue 與工作項目追蹤

l  Pull Request 檢查與協作

l  Agent Session 管理

l  CI/CD 執行狀態檢視

l  AI Agent 任務執行與回報

其核心特色在於內建 Agentic AI 工作模式。Copilot 不再只是被動地等待使用者輸入提示詞，而是能夠主動分析專案內容、理解任務目標、規劃執行步驟，並在授權範圍內完成實際操作。

這樣的互動方式更接近於與一位助理工程師共同工作。你負責提出需求與驗收成果，而 Copilot 則負責執行任務、整理結果與回報進度。因此，你可以將 GitHub Copilot Desktop App 視為一個「任務導向的 AI 開發工作台（AI Development Workspace）」。

它不只是程式碼補全工具，而是從建立Issue開始，到 Agent 執行任務、產生修改內容、建立 Pull Request，再到最終審查與合併的完整開發流程平台。透過這種方式，開發者能以更高效率管理開發工作，同時充分發揮 AI Agent 在軟體開發中的協作能力。

許多人第一次看到 GitHub Copilot Desktop App 時，第一個問題通常是：「我已經在 Visual Studio Code開發工具中使用 Copilot 了，為什麼還需要 GitHub Copilot Desktop App？」

兩者雖然都能使用 GitHub Copilot，但設計目標並不相同。Visual Studio Code 外掛的核心定位是「開發工具中的 AI 助手」，主要協助撰寫程式碼、回答問題與提供程式建議。而 GitHub Copilot Desktop App 則更進一步，目標是成為一個能夠執行任務的 AI Agent 工作平台。

這兩者的差異可參考下表：

比較項目	原本的 Visual Studio Code 外掛	Copilot Desktop App
核心定位	程式碼撰寫助手	AI Agent 工作平台
使用場景	只能在 Visual Studio Code 內使用	獨立桌面 App，哪裡都能用
互動方式	聊天與程式碼補全	聊天、Agent 任務與工作流管理
專案存取	依賴目前開啟的 Workspace	可直接選擇專案資料夾與檔案
工作流程	通常聚焦在單一檔案或程式片段	涵蓋 Issue、開發、測試與 PR
適合情境	日常程式撰寫與除錯	Agentic Development 與專案協作

 

如果把 Visual Studio Code 中的Copilot 比喻成一位隨時待命的程式設計顧問，那麼 GitHub Copilot Desktop App 更像是一位助理工程師。

當你詢問 Visual Studio Code Copilot 時，它會告訴你該怎麼做；而當你把任務交給 Copilot Desktop App 時，它會嘗試幫你完成工作，並將執行結果回報給你。

因此，Visual Studio Code Copilot 著重於「協助寫程式」，而 GitHub Copilot Desktop App 則著重於「協助完成任務」。

這也是 Agentic Development 最重要的轉變：開發者不再只是向 AI 提問，而是開始把工作交給 AI Agent 執行，再由自己負責審查成果與做出最終決策。

 

安裝前置作業

在開始安裝 GitHub Copilot Desktop App 之前，建議先確認以下必要條件。這些項目將直接影響後續的登入驗證、Repository 存取，以及 Agent 功能是否能正常運作。

1. 安裝 Git

GitHub Copilot Desktop App 需要與 Git Repository 互動，因此電腦必須先安裝 Git。許多 Agent 任務都會涉及以下操作：

l  Clone Repository

l  建立或切換 Branch

l  Commit 程式碼變更

l  管理工作目錄（Workspace）

如果尚未安裝 Git，建議先完成安裝與基本設定，再繼續後續步驟。

 

2. 準備 GitHub 帳號

GitHub Copilot Desktop App 使用GitHub 帳號進行身分驗證。登入後才能使用以下功能：

l  存取 GitHub Repository

l  讀取與管理 Issue

l  建立與檢視 Pull Request

l  使用 GitHub Copilot 相關服務

l  與 Agent Session 進行整合

若尚未擁有 GitHub 帳號，請先完成註冊。

 

3. 訂閱 GitHub Copilot 方案

GitHub Copilot Desktop App 的完整功能需要搭配 GitHub Copilot 訂閱方案使用。完成訂閱後才能使用以下功能：

l  Copilot Chat

l  Agent Mode

l  專案分析功能

l  自動化任務執行

l  AI Agent 協作工作流程

 

如果只有一般 GitHub 免費帳號而未訂閱 Copilot 方案，將無法使用部分 AI 功能。

完成以上準備後，即可開始安裝 GitHub Copilot Desktop App，建立第一個 Agent Session，體驗 Agentic Development 的開發流程。

GitHub Copilot Desktop App下載與安裝

首先，開啟瀏覽器前往 GitHub Copilot App 官方下載頁面：「https://github.com/features/ai/github-app」。

GitHub Copilot App 目前支援 Windows、macOS 與 Linux，可依照自己的作業系統選擇對應版本下載。

以 Windows 為例，點選 Download for Windows (x64) 後即可下載安裝程式，請參考下圖所示。常見的安裝檔名稱如下： GitHub-Copilot-windows-x64-setup.exe。

圖 2：GitHub Copilot App 軟體下載頁面

執行下載下來的安裝檔，依照畫面完成安裝，請參考下圖所示：

圖 3：GitHub Copilot App安裝精靈開始畫面

 

接著選擇安裝位置，按「Next」按鈕進行下一步，請參考下圖所示：

圖 4：選擇安裝位置

等待安裝進行，請參考下圖所示：

圖 5：安裝進行中

 

安裝完成，按「Next」按鈕進行下一步，請參考下圖所示：

圖 6：安裝完成

 

按「Finish」按鈕結束安裝，請參考下圖所示：

圖 7：完成設定並啟動 GitHub Copilot

 

登入GitHub網站

第一次開啟 GitHub Copilot App 時，會要求登入 GitHub網站。一般使用者直接選擇 「Sign in to GitHub」登入即可；如果公司使用 GitHub Enterprise Server，才需要改選企業伺服器登入方式。

在 GitHub Copilot App 點選 「Sign in to GitHub」，請參考下圖所示：

圖 8：Sign in to GitHub

 

瀏覽器會自動開啟，連到登入畫面，登入你的 GitHub 帳號，授權 Copilot App 存取你的帳號。第一次在電腦中使用時，GitHub Desktop App會跳出裝置授權碼，請參考下圖所示：

圖 9：瀏覽器中的 GitHub 裝置授權頁

 

回到瀏覽器，填入 GitHub 裝置授權頁如下圖所示：

圖 10：輸入 GitHub 裝置授權碼

在瀏覽器確認授權 GitHub Copilot，請參考下圖所示：

圖 11：確認授權 GitHub Copilot

看到成功畫面後就可以了，請參考下圖所示：

圖 12：授權完成

 

GitHub Copilot Desktop App 的核心能力建立在專案脈絡（Project Context）之上，因此在開始使用 Agent 功能之前，必須先連接一個 Repository。完成連接後，Copilot 才能讀取程式碼結構、分析專案內容，並建立 Agent Session 來協助執行開發任務。

GitHub Copilot Desktop App 提供多種連接方式，你可以依照實際需求選擇：

l  開啟本機資料夾（Local Folder）：適合已存在於電腦中的專案。

l  從 GitHub 選擇 Repository：直接存取 GitHub 帳號中的專案。

l  使用 Git URL 複製（Clone）Repository：輸入 Git Repository URL，由 Copilot 自動下載專案至本機。

 

當第一次啟動 GitHub Copilot Desktop App 並完成登入後，畫面會顯示 Repository 選擇頁面。此時按下 「Continue」 進入應用程式，接著選擇要使用的 Repository，請參考下圖所示：

 

圖 13：選擇要連接的 repository

 

首次啟動 GitHub Copilot Desktop App 時，系統會引導你完成初始設定，其中包含介面佈景主題（Theme）的選擇。GitHub Copilot Desktop App 提供多種主題樣式，請參考下圖所示：

圖 14：選擇要使用的佈景主題

你可以依照個人喜好或工作環境選擇適合的主題。選擇完成後，按下 「Finish」 按鈕，即可完成初始設定並進入 GitHub Copilot Desktop App 主畫面。

請注意，這項設定並非固定不變，未來仍可透過設定頁面隨時調整與切換不同主題。

 

認識GitHub Copilot Desktop App主要介面

成功登入並完成初始設定後，就可以開始使用 GitHub Copilot App。整體介面設計以「任務導向開發（Task-Oriented Development）」為核心，將日常開發工作、Agent Session 與自動化流程集中管理。

其中最重要的區域是畫面左側的側邊欄（Sidebar），大部分功能都可以從這裡快速存取。熟悉這些功能區域後，將能更有效率地與 AI Agent 協同工作。

圖 15：主要介面

 

GitHub Copilot Desktop App主要介面用途整理如下：

區域	用途
My work	My Work 是個人的工作中心，用來集中管理目前正在進行的開發任務。可以查看：最近開啟的 Repository、目前進行中的工作項目、Agent 執行中的任務、最近活動紀錄
Sessions	每個 Session 都代表一次與 AI Agent 的協作工作階段。在 Session 中可以：指派開發任務、與 Agent 對話、檢視執行過程、查看檔案修改內容、審核 Agent 的工作成果
Quick chats	提供快速問答功能。適合處理一些較簡單的需求，例如：解釋程式碼、 查詢技術問題、產生範例程式、快速除錯建議
Automations	Automations 用來管理自動化工作流程。例如：定期執行程式碼檢查、自動產生文件、自動執行測試、自動分析 Pull Request
Search	供跨專案搜尋功能。也能搜尋：Repository、Issue、Pull Request、文件內容、Agent Session 紀錄

 

Quick chat 與 Agent session 的主要差別在：Quick chat 適合問問題。Agent session 適合做任務。這個差別很重要，因為很多初學者會把所有需求都丟在聊天裡，結果 AI 回答很多，但沒有真的建立可檢查的變更。

設定模式

主要介面的右邊是一個聊天畫面，你可以設定聊天模式，請參考下圖所示：

圖 16：聊天模式

這三種模式差別如下表：

模式	適合情境
Interactive	一邊看一邊修改，適合教學與初次使用。隨時問問題、要求說明、要求先跑測試。
Plan	需求還不清楚，或修改範圍可能比較大。可以先製定計畫，避免 Agent 一開始就改太多。
Autopilot	任務明確、測試充分、你能接受較高自主性。只適合已建立驗證流程的專案。

 

初學者練習先用 Interactive 或 Plan。等專案測試流程穩定、任務拆得夠清楚，再嘗試更高自主性的模式。

 

設定語言模型

GitHub Copilot App 支援多種大型語言模型（Large Language Models, LLM），使用者可以依照任務需求選擇不同模型。

在主畫面的右下角，可以找到目前使用中的模型選擇器（Model Selector）。點擊後即可查看可用模型清單，並切換至想要使用的模型，請參考下圖所示： 

圖 17：設定語言模型

不同語言模型各有特色，例如：

l  程式碼生成能力較強

l  推理能力較佳

l  回應速度較快

l  支援較大的上下文視窗（Context Window）

l  適合複雜 Agent 任務規劃

當你建立新的 Session 或與 Copilot Agent 互動時，所選擇的模型將影響回應品質、執行效率與任務完成效果。對於初學者而言，建議先使用系統預設模型即可。隨著使用經驗增加，再根據不同情境選擇最適合的模型。例如撰寫程式碼、分析大型專案、規劃開發工作流程或執行複雜 Agent 任務時，都可能適合不同的模型。

根據需求選擇建議如下：

l  寫簡報、文案 → Claude Sonnet 4.6（夠用、省 credits）

l  複雜分析、長文件 → Claude Opus 4.8 或 GPT-5.5

l  寫程式 → GPT-5.3-Codex 或 MAI-Code-1-Flash

l  不確定時 → 用 Auto，系統自動選最適合的

 

若想要全域設定特定的模型，可以點選主畫面左下角登入帳號右方的齒輪，在「General」>「Session」>「Default model」可以選擇想要使用的語言模型，請參考下圖所示：

圖 18：選擇 session 模式、語言模型與工作環境

 

第一個專案：讓 Copilot 讀懂你的專案

完成 GitHub Copilot App 的安裝與設定後，先不要急著修改程式碼或執行複雜任務。

第一次使用時，最重要的目標是確認 Copilot 是否能成功讀取專案內容、理解專案結構，以及建立正常運作的 Agent Session。只要完成這一步，後續的程式開發、除錯與自動化任務才能順利進行。

為了降低學習門檻，建議第一個練習專案直接使用本機電腦上的資料夾，不需要先建立 GitHub Repository，也不需要準備複雜的程式碼專案。

在 GitHub Copilot App 左側功能列中「Sessions」> 「+」>「Local folder or repository」選一個資料夾當做專案工作區（Workspace），請參考下圖所示：

圖 19：建立專案

接著選擇一個本機資料夾作為專案工作區（Workspace）。選取完成後，Copilot 會開始讀取資料夾內容，建立專案索引並準備 Agent 工作環境。

 

總結

完成本篇後，你已經了解 GitHub Copilot Desktop App 的定位、安裝流程、登入授權、Repository 連接方式，以及主要介面中與 Agent Session 相關的基本操作。

下一篇會進一步說明全域指令、專案指令、風格校準與第一個教材改寫練習，讓 Copilot 不只是能讀懂專案，也能依照你的工作規則產出更貼近需求的內容。