# Pesquisando com GitHub Copilot CLI Use o /research comando barra para investigar um tópico complexo e produzir um relatório citado de sua base de código, repositórios no GitHub e fontes da Web. ## Sobre a pesquisa em Copilot CLI O `/research` comando slash invoca um agente de pesquisa especializado. Ele investiga um tópico e produz um relatório em Markdown com citações. O agente pode coletar informações de sua base de código local, repositórios públicos e repositórios privados acessíveis em sua organização, e da Web. A pesquisa é otimizada para perguntas complexas que exigem uma investigação aprofundada. Para obter uma visão geral da pesquisa em diferentes Copilot superfícies, consulte [Pesquisando com agentes](/pt/enterprise-cloud@latest/copilot/concepts/agent-capabilities/choosing-and-delegating-agent-work/researching-with-agents). ## Executando uma pesquisa investigativa 1. Em uma sessão interativa Copilot CLI , insira: ```copilot copy /research TOPIC ``` Substitua `TOPIC` por uma descrição de linguagem natural do que você deseja investigar. 2. Se solicitado, examine e aprove as permissões de que o agente precisa. Por exemplo, o agente pode solicitar permissão para criar um diretório para armazenar dados durante a compilação da pesquisa. 3. Aguarde a conclusão da pesquisa. Copilot exibe um resumo das principais descobertas. Ele também fornece um link para o relatório markdown completo. 4. Examine o relatório, incluindo suas fontes e suposições documentadas. ## Escrevendo um prompt de pesquisa eficaz Declare sua pergunta, seu escopo e o tipo de resposta desejada. Se relevante, inclua os repositórios, componentes, tecnologias, restrições ou período de tempo a serem investigados. O agente de pesquisa adapta seu relatório à pergunta: * As perguntas de processo normalmente produzem diretrizes passo a passo. * Perguntas conceituais normalmente produzem explicações narrativas e trade-offs. * Os aprofundamentos técnicos podem incluir diagramas de arquitetura e exemplos de código. Abaixo estão alguns exemplos de solicitações de pesquisa e explicações sobre por que funcionam bem. ### Arquitetura de base de código ```copilot copy /research What is the architecture of this codebase? ``` **Por que funciona bem**: o agente de pesquisa tem acesso a `grep`, `glob`e `view` ferramentas com escopo para seu diretório de trabalho atual. Ele pode explorar a árvore de projeto completa, ler arquivos de chave e sintetizar uma visão geral da arquitetura— algo que uma resposta de chat normal pode fazer apenas superficialmente. O agente normalmente produzirá diagramas de arquitetura, divisões de componentes e descrições de fluxo de dados. ### Como uma tecnologia específica funciona ```copilot copy /research How does React implement concurrent rendering? ``` **Por que funciona bem**: o agente usa ferramentas especializadas para extrair informações da Internet e examinar o código-fonte real do React.GitHub Ele é instruído a priorizar o código sobre a documentação e fornecer caminhos de arquivo com números de linha. ### Noções básicas sobre padrões de implementação interna ```copilot copy /research How are feature flags implemented at our organization? ``` **Por que funciona bem**: o agente é explicitamente instruído a "sempre priorizar implementações internas/privadas em relação a alternativas públicas/de software livre" e pesquisar os repositórios da organização primeiro usando `org:ORGNAME` consultas. Ele sabe procurar padrões de nomenclatura internos como`-hub`, , `-service`. `-client` ### Comparando tecnologias ou abordagens ```copilot copy /research What's the difference between JWT and session-based authentication? ``` **Por que funciona bem**: o agente adapta sua resposta a "Perguntas Conceituais/Explicativas" com explicações narrativas, compensações e decisões de design. Normalmente, ele usará tabelas para comparações de três ou mais itens. ### Perguntas de processo/instruções ```copilot copy /research How do I add an endpoint to the API? ``` **Por que funciona bem**: o agente é treinado para detectar o tipo de consulta e fornecer diretrizes passo a passo com links para documentos, contatos e sistemas relevantes para perguntas de tipo de processo/instruções. ### Aprofundamento em um componente específico da base de código ```copilot copy /research How is the session management system implemented in this repo? ``` **Por que funciona bem**: combinar ferramentas locais (`grep`, `glob`, `view`) com as instruções do agente para "rastrear importações, chamadas e referências de tipo" e "seguir dependências" significa que ele irá analisar a implementação real, não apenas oferecer uma resposta superficial. ## Exibindo e compartilhando um relatório de pesquisa Quando a pesquisa for concluída, use o link exibido para abrir o relatório completo em seu editor markdown padrão. Como alternativa, pressione Ctrl+Y para abrir o relatório de pesquisa mais recente da sessão atual. > \[!NOTE] > O editor usado por Ctrl+Y é determinado pelas variáveis de ambiente `COPILOT_EDITOR`, `EDITOR` ou `VISUAL`, nessa ordem. No Linux e no macOS, se nenhuma dessas variáveis estiver definida, Copilot CLI usará vi. Para criar uma GitHub gist que contenha um relatório de pesquisa, insira: ```copilot copy /share gist research ``` Para salvar um relatório em um arquivo, insira: ```copilot copy /share file research [PATH] ``` Se você omitir `[PATH]`, o relatório será salvo no diretório de trabalho atual com um nome de arquivo baseado no tópico de pesquisa. Use as teclas de direção e Enter para selecionar um relatório criado durante a sessão atual. Copilot CLI em seguida, exibe a URL da gist ou o caminho para o arquivo salvo. ## Considerations * **Os relatórios de pesquisa pertencem a uma sessão**: o seletor de relatório e o atalho Ctrl+Y mostram apenas relatórios da sessão atual. Você ainda pode acessar relatórios de sessões anteriores em `~/.copilot/session-state/SESSION-ID/research/`. * **A pesquisa usa um modelo dedicado**: o agente de pesquisa usa seu modelo configurado, independentemente do modelo selecionado para sua sessão principal. Você não pode alterar o modelo de pesquisa com `/model`. * **A pesquisa leva mais tempo do que o chat normal**: o agente pesquisa várias fontes e produz um relatório detalhado. Use um prompt normal para perguntas rápidas e com escopo estreito. * **A pesquisa não faz alterações de código**: o fluxo de trabalho de pesquisa produz descobertas em vez de modificar seu projeto. Inicie ou retome uma tarefa normal do agente quando estiver pronto para implementar as alterações.