# Recherchieren mit GitHub Copilot CLI Verwenden Sie den /research Slash-Befehl, um ein komplexes Thema zu untersuchen und einen zitierten Bericht aus Ihrer Codebasis, Repositorys auf GitHub und Webquellen zu erstellen. ## Über Forschung in Copilot CLI Der `/research` Slash-Befehl ruft einen speziellen Recherche-Agent auf. Es untersucht ein Thema und produziert einen zitierten Markdown-Bericht. Der Agent kann Informationen aus Ihrer lokalen Codebasis, öffentlichen und zugänglichen privaten Repositorys in Ihrer Organisation und im Web sammeln. Die Forschung ist für komplexe Fragen optimiert, die eine eingehende Untersuchung erfordern. Eine Übersicht über die Forschung über verschiedene Copilot Oberflächen hinweg finden Sie unter [Recherche mit Agenten](/de/enterprise-cloud@latest/copilot/concepts/agent-capabilities/choosing-and-delegating-agent-work/researching-with-agents). ## Durchführung einer Forschungsuntersuchung 1. Geben Sie in einer interaktiven Copilot CLI Sitzung Folgendes ein: ```copilot copy /research TOPIC ``` Ersetzen Sie `TOPIC` durch eine natürlichsprachliche Beschreibung dessen, was Sie untersuchen möchten. 2. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, überprüfen Und genehmigen Sie die Berechtigungen, die der Agent benötigt. Beispielsweise kann der Agent die Berechtigung zum Erstellen eines Verzeichnisses zum Speichern von Daten anfordern, während er die Recherche zusammenstellt. 3. Warten Sie, bis die Forschung abgeschlossen ist. Copilot zeigt eine Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse an. Außerdem wird ein Link zum vollständigen Markdown-Bericht bereitgestellt. 4. Überprüfen Sie den Bericht, einschließlich seiner Quellen und dokumentierten Annahmen. ## Schreiben eines effektiven Recherche-Prompts Geben Sie Ihre Frage, ihren Umfang und den gewünschten Antworttyp an. Geben Sie ggf. die Repositorys, Komponenten, Technologien, Einschränkungen oder den zu untersuchenden Zeitraum an. Der Forschungsagent passt seinen Bericht an die Frage an: * Prozessfragen liefern in der Regel Schritt-für-Schritt-Anleitungen. * Konzeptionelle Fragen erzeugen in der Regel narrative Erklärungen und Abwägungen. * Technische Deep Dives können Architekturdiagramme und Codebeispiele umfassen. Nachfolgend finden Sie einige Beispielforschungsaufforderungen und Erklärungen, warum sie gut funktionieren. ### Codebasisarchitektur ```copilot copy /research What is the architecture of this codebase? ``` **Warum es gut funktioniert**: Der Forschungsmitarbeiter hat Zugriff auf `grep`Ihr `glob`aktuelles Arbeitsverzeichnis und `view` Tools. Es kann den vollständigen Projektbaum erkunden, wichtige Dateien lesen und eine Architekturübersicht synthetisieren, wobei eine normale Chatantwort dies nur oberflächlich tun könnte. Der Agent erzeugt in der Regel Architekturdiagramme, Komponentenaufschlüsselungen und Datenflussbeschreibungen. ### Funktionsweise einer bestimmten Technologie ```copilot copy /research How does React implement concurrent rendering? ``` **Warum es gut funktioniert**: Der Agent verwendet spezielle Tools, um Informationen aus dem Internet abzurufen und den tatsächlichen React-Quellcode GitHubzu betrachten. Es wird angewiesen, Code über Dokumentation zu priorisieren und Dateipfade mit Zeilennummern bereitzustellen. ### Grundlegendes zu internen Implementierungsmustern ```copilot copy /research How are feature flags implemented at our organization? ``` **Warum es gut funktioniert**: Der Agent wird explizit angewiesen, "interne/private Implementierungen immer über öffentliche/open-source-Alternativen priorisieren" und zuerst mithilfe von `org:ORGNAME` Abfragen die Repositorys der Organisation zu durchsuchen. Es weiß, nach internen Benennungsmustern wie `-hub`, `-service`, `-client` zu suchen. ### Vergleichen von Technologien oder Ansätzen ```copilot copy /research What's the difference between JWT and session-based authentication? ``` **Warum es gut funktioniert**: Der Agent passt seine Antwort auf "Konzeptionelle/Erläuternde Fragen" mit narrativen Erklärungen, Kompromissen und Designentscheidungen an. In der Regel werden Tabellen für Vergleiche von drei oder mehr Elementen verwendet. ### Prozess-/Anleitungsfragen ```copilot copy /research How do I add an endpoint to the API? ``` **Warum es gut funktioniert**: Der Agent ist geschult, Abfragetyp zu erkennen und schrittweise Anleitungen mit Links zu relevanten Dokumenten, Kontakten und Systemen zum Eingeben von Fragen zu Prozessen/Vorgehensweisen bereitzustellen. ### Eintauchen in eine spezifische Codebasis-Komponente ```copilot copy /research How is the session management system implemented in this repo? ``` **Warum es gut funktioniert**: Die Kombination lokaler Tools (`grep`, `glob`, `view`) mit den Anweisungen des Agents, Importe, Aufrufe und Typreferenzen zu verfolgen und Abhängigkeiten zu berücksichtigen, bedeutet, dass es die tatsächliche Implementierung durchlaufen wird, nicht nur eine allgemeine Antwort bietet. ## Anzeigen und Freigeben eines Forschungsberichts Wenn die Recherche abgeschlossen ist, verwenden Sie den angezeigten Link, um den vollständigen Bericht in Ihrem Standardmäßigen Markdown-Editor zu öffnen. Alternativ können Sie STRG+Y drücken, um den neuesten Forschungsbericht aus der aktuellen Sitzung zu öffnen. > \[!NOTE] > Der von STRG+Y verwendete Editor wird durch die `COPILOT_EDITOR`, `VISUAL` oder `EDITOR` Umgebungsvariablen in dieser Reihenfolge bestimmt. Wenn keine dieser Variablen festgelegt ist, verwendet Copilot CLI unter Linux und macOS vi. Um einen GitHub Gist zu erstellen, der einen Forschungsbericht enthält, geben Sie Folgendes ein: ```copilot copy /share gist research ``` Um einen Bericht in eine Datei zu speichern, geben Sie Folgendes ein: ```copilot copy /share file research [PATH] ``` Wenn Sie `[PATH]` weglassen, wird der Bericht basierend auf dem Forschungsthema im aktuellen Arbeitsverzeichnis mit einem Dateinamen gespeichert. Verwenden Sie die Pfeiltasten und die EINGABETASTE , um einen Bericht auszuwählen, der während der aktuellen Sitzung erstellt wurde. Copilot CLI zeigt dann die URL des Gist oder den Pfad zur gespeicherten Datei an. ## Considerations * **Forschungsberichte gehören zu einer Sitzung**: Die Berichtsauswahl und die Tastenkombination Strg++Y zeigen nur Berichte aus der aktuellen Sitzung an. Sie können weiterhin auf Berichte aus früheren Sitzungen zugreifen in `~/.copilot/session-state/SESSION-ID/research/`. * **Forschung verwendet ein dediziertes Modell**: Der Forschungsagent verwendet sein konfiguriertes Modell, unabhängig vom für Ihre Hauptsitzung ausgewählten Modell. Sie können das Recherchemodell nicht ändern mit `/model`. * **Recherche dauert länger als normale Chats**: Der Agent durchsucht mehrere Quellen und erstellt einen detaillierten Bericht. Verwenden Sie einen normalen Prompt für schnelle, eng eingegrenzte Fragen. * **Die Forschung nimmt keine Codeänderungen vor**: Der Forschungsworkflow erzeugt Ergebnisse, anstatt Ihr Projekt zu ändern. Starten oder fortsetzen Sie eine normale Agent-Aufgabe, wenn Sie bereit sind, Änderungen zu implementieren.